一种新的实时相关极值匹配算法设计与仿真

对传统相关极值匹配算法局限性进行了分析,并利用二维高斯样条函数张量积方法对局部重力异常离散格网基准图进行逼近以获取该局部基准图的连续解析表达式,在此基础上对相关极值匹配算法进行重新建模并采用拟牛顿BFGS非线性寻优方法对该模型进行解算。考虑到相关极值算法存在实时性差的缺点,采用固定初始序列长度的方式对初始序列采样结构进行改善,推导出了刚性变换中心从序列质心到原点的转换公式,最终完成能够实现单点迭代的基于局部重力异常基准图实时相关极值匹配算法设计,该匹配算法突破了传统离散匹配算法受限于基准图分辨率的局限。最后在2′×2′卫星测高反演重力异常数据基础上进行了两组仿真实验进行对比分析,实验结果表明,在重力测量噪声和初始定位误差较大的情况下,通过该匹配算法获得的匹配定位仍能以较高的精度实时跟踪真实航迹。     

基于ICCP算法及其推广的重力定位

基于ICCP算法的重力匹配定位可以用于限制推算定位随航行时间增长的位置误差。给出了ICCP算法的设计思想,同时针对算法的假设前提进行了推广,使算法能够在考虑重力传感器测量数据存在误差的情况下,实现推位航法的误差校正。仿真结果证明这种推广具有较好的定位精度,能够满足AUV的导航要求,对实现AUV的自主无源导航有重要意义。     

基于局部连续场的重力匹配辅助导航

重力匹配辅助惯性导航是一种在惯性导航系统定位信息基础上利用地球重力场特征获取载体位置信息的组合导航技术。一般匹配辅助导航方法都是建立在格网化离散场的基础上,考虑到用局部连续场逼近离散散场的可行性,提出了利用连续场实现相关极值匹配算法,建立了基于局部连续场的相关极值匹配算法模型,采用随机初值迭代方式改进拟牛顿方法以实现在置信范围内全局寻优。最后在三组不同仿真条件下对该算法进行了仿真实验。从实验结果可以看出,在观测误差、初始定位误差较大的情况下,通过该算法获得的匹配航迹仍能以较高的精度跟踪真实航迹,从而验证了算法的有效性。     

基于向量搜索的地磁导航匹配算法

对基于向量搜索的地磁导航匹配算法进行系统的研究,主要研究内容包括模型的建立、最优匹配位置的确定、搜索过程实现及优化、仿真实现等。仿真实现是基于航空实测地磁数据进行的,大量的匹配试验表明基于向量搜索的地磁导航匹配算法是可行的。仿真试验表明：该算法对初始位置误差要求低;不必对磁场做任何线性化假设,只要磁场变化特征明显既可;能求得全局最优解。同时该算法也存在运算量大、对方位和搜索步长敏感等缺点。     

地形匹配辅助导航中匹配区域的选择

利用海底地形匹配辅助导航是水下载体导航技术致力研究的新方向.通过多波束测深系统测量获得的真实地形数据,采用ICCP算法为对准匹配算法,分析了实测地形的统计特征对相关匹配性能的影响,给出了地形匹配区域选择准则,并在实测地形图上利用匹配算法对此进行了仿真研究,从而得到水下载体的最佳匹配位置,提高水下载体的导航精度.     

基于仿射修正技术的水下地形ICCP匹配算法

ICCP匹配算法是水下组合导航系统中最为重要的匹配算法。针对传统ICCP匹配算法存在仅对水下航行器惯性导航系统指示航迹作旋转和平移的刚性变换的局限性问题,为提高水下航行器地形辅助导航系统中匹配算法的精度,分析了水下航行器惯性导航系统误差特性,建立了误差模型,提出了基于仿射修正技术的水下地形ICCP匹配算法。首先利用ICCP匹配算法对惯性导航系统指示航迹进行刚性变换,再利用最小二乘法求解仿射参数,进而对ICCP匹配航迹进行仿射修正。仿真研究表明,基于仿射修正技术的ICCP匹配算法能较好地解决传统ICCP匹配算法刚性变换的局限性,匹配精度优于传统ICCP算法,匹配误差小于数字地图网格间距的50%,同时仿射修正所耗费时间极少,所增加的时间仅为传统ICCP匹配算法匹配时间的千分之一。     

基于仿射因子补偿的改进地形匹配ICCP算法

地形匹配是水下航行器组合导航系统中重要的匹配手段,针对传统地形匹配ICCP算法仅由惯导指示航迹做平移与旋转的刚性变换进行迭代匹配的局限性,提出了一种基于仿射因子补偿的改进地形匹配ICCP算法。研究了水下地形匹配的误差特性并建立误差模型,引入了由速度误差引起的仿射变换模型与仿射因子,不同于常见的最优估计等方式,推导给出了仿射因子的解析解形式。半实物仿真试验结果表明,基于仿射因子补偿的改进ICCP算法能修正水下地形匹配过程中的仿射误差,弥补传统ICCP算法的不足。在网格为10?m的高精度水深图中,传统ICCP算法的匹配结果在10个网格精度左右,而改进ICCP算法的匹配结果可达到1~2个网格精度左右,匹配精度平均提升78%以上,且相较于传统算法耗时增加不到1%,可为地形匹配导航系统提供更好的参考信息。     

惯性/重力匹配组合导航系统与可视化仿真

根据惯性/重力匹配组合导航系统的工作原理和特点,提出了基于 RANSA 思想的重力图匹配方法,采用此方法实现了重力图的鲁棒匹配。通过建立组合导航系统的数学模型,采用最优滤波技术实现了组合导航系统的信息融合。在此基础上,采用多种高级语言混合编程,设计实现了一套可视化的仿真软件,对该系统进行了可视化仿真研究。仿真实验结果表明,惯性/重力匹配组合系统相对于无辅助的惯性导航系统,其定位精度、速度精度均有较大的提高,也就是说采用重力匹配方法达到了校正惯导系统,实现高精度导航的目的。     

一种模式识别神经网络重力匹配算法

从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。     

基于Hu矩的水下地形二维特征匹配辅助导航方法

相比于以单波束测深原理为基础的ICCP、TERCOM等一维序列匹配辅助导航方法,基于多波束测深系统的二维阵列匹配算法增加了原始地形信息的丰富度,可以用来提高地形辅助匹配导航系统的精度和适用性。通过归一化灰度转换,使实时扫测地形和原始数据库地形分别形成待匹配的模板灰度图和背景灰度图,采用圆窗口化搜索策略,分别计算实时图和子图的Hu矩,保证了相同地形特征的旋转不变性。通过归一化互相关算法衡量两个地形的相似性,得到匹配地形,实时的辅助主惯导修正误差。仿真表明,利用此匹配算法在实时扫测地形平坦区域和特征明显区域均能成功匹配;位置误差均在5个网格以内,能容忍的系统信噪比最小为9 d B,抗噪声能力强;Hu矩的抗旋转特性大大提高了此方法的适用性,能够满足高精度水下地形匹配辅助导航系统的苛刻要求。     

一种新的INS/GPS组合导航技术

基于GPS测姿技术的发展,研究了以位置、速度和姿态信息作为观测量的INS／GPS组合导航系统的卡尔曼滤波算法。详细推导了这种组合方式的观测方程,并将该组合技术应用于某飞行器。仿真表明,增加姿态信息作为观测量可有效地提高系统导航参数的估计精度和速度。     

巡航飞行器惯性/地磁组合导航方法的误差(英文)

地磁辅助导航是组合导航技术的新方向,而导航误差的研究是分析惯性/地磁组合导航性能的重要内容之一。以等高或近似等高飞行的巡航飞行器为应用对象,建立了惯性/地磁组合导航系统的卡尔曼滤波器;通过仿真结果并结合理论分析重点讨论了校正方式、惯性器件测量精度、地磁场特征与磁测误差、基准图的网格间距、滤波周期、初始位置与初始速度误差等各种因素对位置和速度等导航误差的影响。     

室内惯性/视觉组合导航地面图像分割算法

导航技术是机器人实现自主移动的关键技术之一。针对惯性导航创建全局导航地图困难等问题,提出一种新的惯性/视觉组合导航室内全局地图创建方法。规定机器人只能在地面区域中移动,并利用室内俯视图像建立全局地图,提出一种俯视图像地面区域的自动分割算法。首先,利用主元分析算法对图像的局部颜色特征进行降维;其次,利用聚类算法对地面区域进行自动分割;最后,建立了室内俯视图像数据库并对算法的性能进行了验证。由于第四组图像中包含反光区域,算法的分割结果较差,平均正确分辨率为75%。算法在其他各组的平均正确分割率为85%左右。为提高算法的性能,可在应用本算法前利用反光区域检测算法对图像进行预处理。     

INS/Doppler组合导航中安装偏角的在线估计

INS和Doppler在载机上安装时存在安装偏角,会对组合导航精度产生影响.为此,提出了一种新的INS/Doppler组合导航算法,将标度因数和安装偏角作为状态变量进行估计.在分析Doppler输出误差模型的基础上,详细推导了组合导航算法模型,并进行了仿真.仿真结果表明,在载机正常飞行并适当机动的情况下,该组合导航算法能够准确对标度因数和安装偏角进行估计,标度因数的估计精度为0.4‰,安装偏角的估计精度为0.1′-0.3′,从而提高了导航精度.     

移动卫星天线指向矢量辅助组合导航系统方法

为弥补SINS/GPS组合导航系统姿态角误差可观测性差的缺陷,根据移动载体卫星天线捕获通信卫星后通过自搜索实现精确对准卫星的原理,提出增加天线指向矢量信息(SAPV)的方位角和俯仰角信息为系统观测量,用于辅助SINS/GPS组合导航系统.根据SINS/GPS组合导航系统数学模型对姿态角误差的可观测性进行了分析,并对SAPV与组合导航误差之间的关系进行了详细数学推导,证明了SAPV辅助组合导航系统的可行性,建立了SAPV辅助组合导航系统的数学模型,采用联邦滤波器进行数据融合.仿真结果表明,SINS/GPS组合导航系统通过SAPV辅助,方位角误差估计精度提高了1个数量级,小于10′,水平姿态角误差估计精度略有提高,小于2 ′.该方法充分利用了天线通过自搜索完成精确对准卫星后的高精度指向信息,无须添加任何硬件系统,通过简单可靠的信息融合算法即可达到提高载体姿态测量精度的目的.     

单目视觉里程计/惯性组合导航算法

提出一种单目视觉里程计/捷联惯性组合导航定位算法.与视觉里程计估计相机姿态不同,惯导系统连续提供相机拍摄时刻对应的三维姿态,克服了单纯由视觉估计相机姿态精度低造成的长距离导航误差大的问题.通过配准和时间同步,用惯导系统解算的速度和视觉里程计计算的速度之差作为组合导航的观测量,采用Kalman滤波修正组合导航系统的误差,同时估计视觉里程计标度因数误差.分别在室内外不同环境下进行了22 m的推车实验和1412m的跑车实验,定位误差分别为3.2%和4.0%.与Clark采用姿态传感器定期更新相机姿态估计结果的方法相比,单目视觉里程计/惯性组合导航定位精度更高,定位误差随距离增长率低,适合步行机器人或轮式移动机器人在复杂地形环境下车轮严重打滑时的自主定位导航.     

容错信息融合滤波算法的研究

本文针对容错组合导航的特点，提出一种新的信息融合滤波算法，该算法既能提高系统的容错性能，使系统具有良好的实时故障检测、隔离和重构的能力，又能使系统出现故障时，重构的系统由于获得了融合的系统信息，以较高的精度工作。文中证明该算法与集中卡尔曼滤波器等效，因而是最优的。     

导航传感器系统的信息融合

－组合导航系统中的多种导航传感器为整个系统性能的提高，提供了多余度，高可靠性的导航信息源。多种信息的融合对组合导航计算机，系统的硬件、软件接口界面，以及导航信息的显示与告譬方式都提出了新的要求。本文论述了一种基于信息融合技术的多传感器组合导航系统体系结构，并结合工程实现，提出了综合信息显示器的系统方案。     

重力/惯性匹配导航系统的仿真研究

分析了水下多种导航方式，提出了一种新的组合导航方式，即重力／惯性组合导航系统。介绍了它的研究背景和工作原理，并通过可视化仿真的方法模拟了整个导航过程。结果表明：重力匹配可以限制惯性导航系统的误差增长，实现长期水下高精度定位。