航行过程中实时校正的重力匹配算法

由于传统重力匹配定位通常受限于特定区域,无法对惯性导航系统（INS）实现连续校正,在应用重力匹配进行辅助导航时需要周期性前往重力特征适配区进行匹配校正。针对非适配区域内匹配精度无法判定的缺陷,提出一种航行过程中实时校正的重力匹配算法。计算载体实测重力序列与匹配输出位置在相对重力图上映射序列的差,取重力差序列的方差判断匹配输出的权重值,从而有效利用全航域的适配航段。根据重力差序列的方差与匹配精度的关系建立回归模型,将可信的重力匹配输出引入INS进行误差校正。利用实船数据进行了仿真验证,仿真结果表明所提算法在400 h的连续航行期间对INS位置误差的抑制达到30%以上,位置误差在全过程没有明显发散趋势,具有更好的适用性。     

重力垂直梯度数据地图特征及其辅助导航

从随机过程理论出发,研究了重力垂直梯度场的主要特征参数(标准差、粗糙度、信息熵),通过选定局部窗口的滑移,计算了西太平洋海域分辨率为2’×2’的重力垂直梯度特征参数。选取不同特征区域的3条航线进行辅助导航仿真定位,并对导航能力进行统计分析,给出了重力垂直梯度特征参数与匹配成功率、定位误差的关系;在统计准则下,匹配成功率大于90%、定位精度优于1nmile,表明重力垂直梯度特征参数可以作为匹配区域选择以及航线规划的数量性依据。     

基于重力辅助导航误差分析的自适应介入匹配算法

针对现有重力导航匹配算法受测量误差和非测量误差影响匹配精度、匹配率较低而导致实践应用困难的不足,通过理论分析算法误差源,提出了一种自适应介入匹配算法。该算法通过判断等值点的特征空间特性以及最近距离和阀值的关系,对惯导位置参数进行自适应修正,极大提高了算法匹配率、搜索效率、实时性的效果。仿真实验结果表明,经自适应处理,可使算法最优匹配率达到89.6%,定位误差保持在500⁷00 m,重力图分辨率(1')降至25%左右。     

重力匹配导航的影响模式分析

从重力场匹配导航的改进TERCOM算法入手,针对采样长度、采样间隔以及重力测量误差对匹配结果的影响进行了系统分析,并在此基础上利用海洋年度重力测量数据设计了准实时仿真试验,结果表明:(1)采样长度对匹配结果有重要的影响,采样长度与重力基准图的分辨率比值在10~20之间时,能够获得较好的匹配效果;(2)适当增加采样间隔可以在一定程度上提高匹配的整体精度,但增加了匹配失效的风险,实际应用中采样间隔以2~4 min为宜;(3)重力测量白噪声误差对匹配结果影响相对较大,过大的误差将不能得到有效匹配,水下重力测量误差最好能控制在2 mGal以内。     

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。     

基于层次分析法的重力匹配区域选择准则

重力辅助导航在数字重力图的不同区域,其匹配效果各不相同。为了评价数字重力图各区域的重力匹配效果,给路径规划提供可靠的依据,在对地球重力场的各种特征参数进行归一化处理并且分类统计分析的基础上,运用层次分析法将重力场的局部标准差、经度方向粗糙度、纬度方向粗糙度、经度方向坡度、相关系数进行组合,给出一种新的重力匹配区域选择准则,依据此准则将数字重力图划分为重力匹配的适配区和非适配区。在数字重力图上采用均方差(MAD)和平均绝对差(MSD)算法进行重力辅助导航的重力匹配仿真计算和比较,仿真结果表明,适配区域的匹配导航效果明显优于非适配区域,定位误差小于一个重力格网。     

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。     

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。     

重力辅助导航匹配区域选择准则

通过在重力场区域中移动局部计算窗口的方法,计算了实测重力场各个局部的多种统计特征并使用填色等值线图进行了对比和分析,以局部重力场的标准差和经纬度方向相关系数作为匹配区域选择的数量指标,给出了重力匹配区经验选择准则。采用均方误差和平均绝对差算法在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了仿真研究,计算结果表明,在满足重力匹配区选择准则下进行的重力辅助导航,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率大于90%。     

基于隐马尔可夫模型的地磁匹配算法

为了在地磁特征微弱区域内实现地磁辅助导航以及提高惯性导航系统在地磁特征明显区域内的定位精度,提出了基于隐马尔可夫模型的地磁匹配算法.首先以惯性导航系统定位误差为隐状态,以实时测量的地磁强度为观测量,建立了地磁匹配的隐马尔可夫模型;其次,针对该模型,使用Viterbi算法来确定最优状态序列,给出了惯性导航系统的当前定位误差.仿真结果表明,该算法可以实现地磁辅助导航,导航误差优于EKF算法,组合导航系统的定位误差在50 m左右.     

速率方位惯性平台/计程仪/重力匹配组合导航系统仿真研究

根据重力无源导航的基本要求,建立了速率方位惯性平台/计程仪/重力匹配组合导航系统的工作模式,给出了该组合导航系统的误差状态方程、测量方程和扩展Kalman方程.由于重力传感器是在运动载体上测量重力的,其输出包含当地重力大小和厄特弗斯效应,所以在该组合导航系统Kalman滤波器中考虑了厄特弗斯效应.采用matlab/simulink工具对该组合导航系统在分辨率为的数字重力异常图上进行了计算机仿真研究.仿真结果表明：该组合导航系统长时间定位误差小于导航系统目标误差的（RMS）,在重力异常显著变化地区其定位误差将更小.     

局部连续场下重力辅助导航模型构建算法

为了研究高精度的重力辅助导航模型以克服传统模型的局限,必须建立精度高且具有良好解析性质的局部重力异常场解析模型,同时考虑模型误差方程中的重力精准补偿问题。针对二维高斯样条函数逼近局部重力异常场中的局部支撑参数选择问题,通过对所涉及的系数矩阵、解误差、插值模型精度评估等问题进行分析,提出了一种新的最优局部支撑参数计算方法;基于此提出了一种高精度的基于高斯插值的重力辅助导航模型构建算法,该精准模型补偿了重力扰动矢量、标准重力值误差、厄特弗斯修正计算值对导航模型的影响。实验结果表明利用新型重力辅助导航模型构建算法,可使辅助导航系统位置精度提高1倍左右,姿态、速度精度提高1²倍,定位误差保持在1002倍,定位误差保持在100²00 m。     

一种重力异常对弹道导弹惯性导航精度影响的补偿方法

分析了弹道导弹飞行中受到的重力异常的作用，以及重力异常对弹道导弹的精度的影响，对导弹受到的重力异常进行了仿真，建立了导弹导航的速度位置和姿态误差方程，提出了一种利用卡尔曼滤波中的状态转移阵对重力异常引起的速度位置误差进行修正的方法。仿真结果表明，这种方法能够对重力异常产生的速度位置误差产生较好的估计校正作用，具有计算量小，易于工程实现，能适用于各种重力场模型的优点。     

基于地球重力场模型的重力匹配数据随机线性化方法

针对惯性/重力/重力梯度组合导航EKF算法中,随机线性化方法不考虑重力场固有属性以及验前随机变量的不确定因素,从而导致真实验后均值和协方差携带较大误差,滤波性能损失甚至发散问题,依据重力、重力梯度本身物理特性,提出基于地球重力场球谐模型的随机线性化方法。进而,为保证滤波实时性,建立了适用于并行计算的地球重力场模型线性化矩阵运算公式,并通过GPU并行方案提高了模型线性化过程的计算效率。某海域仿真实验结果表明：利用重力场球谐模型线性化方法进行EKF滤波匹配,相较于九点拟合法和双二次曲面拟合法的导航定位精度均提高了37.5%以上,可以有效削弱线性化误差,避免滤波发散,提高系统导航定位精度,且线性化耗时优于0.02?s,满足匹配导航实时性需求。     

高精度惯导系统重力扰动的阻尼抑制方法

重力扰动已经成为高精度长航时惯导系统的主要误差源之一。针对船用高精度惯导系统的重力扰动抑制问题,从舰船INS误差模型出发,推导了重力扰动在惯导系统中的传播特性。仿真结果表明垂线偏差将引起系统较大的舒拉振荡误差。为抑制重力扰动对系统的影响,引入常速度误差反馈阻尼网络和相位超前串联阻尼网络。分析了重力扰动在水平阻尼网络中的传递特性,实现了相应滤波器的设计。在此基础上完成了实验验证,海上试验结果表明,所引入的两种阻尼网络都能够阻尼掉重力扰动引起的舒拉振荡型导航误差,其中,相位超前串联阻尼网络效果更优,抑制率达到70%以上。     

地磁日变影响下的地磁匹配算法

针对地磁日变严重影响地磁匹配导航定位精度和可靠性的问题,提出一种地磁日变影响下的地磁匹配算法。首先根据地磁日变的特性,构造地磁日变影响下的均方差相关性准则,补偿地磁日变对匹配结果的影响。然后建立匹配曲线的参数化模型,将相关性准则转化为位置误差、航向误差和地磁日变误差的表达式,从而将地磁匹配转化为非线性方程组的求解。最后采用Broyden算法求解非线性方程组,实现地磁日变影响下的地磁匹配定位。仿真结果表明,在地磁日变场为50 n T时,传统地磁匹配方法发生了误匹配,而本文所提出算法的匹配定位最大经纬度误差为0.0032°,算法耗时16 ms,可以实现地磁日变影响下高精度快速匹配定位。     

不受姿态误差影响的惯性/磁感应融合定位方法

针对传统电磁信标导航定位系统中由惯性元件解算磁传感器姿态误差导致定位性能下降问题，提出了一种不受传感器姿态影响的改进惯性/磁感应定位融合定位方法，避免了姿态误差对定位结果的影响。首先，基于磁信标磁场分布规律与特征矢量构建了与传感器姿态无关的非线性磁感应定位模型；然后，结合惯性元件对载体目标的状态估计提出了改进的惯性/磁感应定位模型，降低了累计误差、提高了定位精度与结果的输出速度；最后，利用无迹卡尔曼滤波（UKF）对融合数据进行处理，实现对动态目标的位置估计。分别通过实验和仿真验证了不受姿态影响的磁感应定位模型以及惯性/磁感应定位方法的有效性。实验结果表明磁感应定位模型能够不受传感器姿态误差的影响实现定位；数值仿真结果表明惯性元件解算姿态辅助磁信标定位方法的最大误差为7.29 m，基于改进的惯性/磁感应融合定位方法最大误差0.77 m。     

基于A~*算法的重力辅助导航航迹规划

根据重力辅助导航航迹规划的特点,对经典A*算法启发函数进行了修改,改进A*算法通过重力坡度值表示重力导航启发信息,使用自适应确定对应阈值,增加预处理步骤以解决任意起始点和终止点的航迹规划问题。A*航迹规划算法能够根据重力信息分布情况调整航迹,使得规划的航迹重力导航信息更加丰富。重力相关匹配结果表明:跟随改进A*算法航迹的导航平均定位误差比跟随未规划航迹的小,改进A*航迹规划算法能够提高重力辅助惯性导航精度。     

重力扰动对极区下高精度惯导系统的影响分析及补偿

考虑载体极区航行下导航能力需求,研究了重力扰动对高精度惯导系统的影响和重力扰动补偿方法。首先,推导了重力扰动矢量在横地理坐标系投影;进一步,分别将水平重力扰动分量假设为确定性常值以及马尔科夫随机量,分析其对横坐标系捷联惯导系统的影响;在此基础上,基于EIGEN-6C4重力场球谐模型获取极区重力扰动数据,并利用三次样条插值法对其进行插值处理,从而对横坐标系下惯导系统进行重力扰动补偿。理论分析及仿真实验结果表明：在横坐标下,确定性常值水平重力扰动分量将导致惯导系统产生振荡性误差以及常值性偏差,随机水平重力扰动分量将导致系统位置误差呈线性振荡增长,且位置误差漂移率与重力扰动方差成正比,并且同时受载体航行速度及马尔科夫模型阶数影响,与常规坐标系下引起的误差一致。基于2190阶EIGEN-6C4重力场球谐模型对横坐标系捷联惯导系统进行重力扰动补偿后,水平姿态精度提高68%,定位精度提高2.5%。     

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。