基于重力场特征参数信息熵的适配区选择方法

针对当前重力统计特征参数类别繁多,选择标准复杂而导致错选有效匹配区域的问题,利用信息熵具有能够整合多种统计参数且算法计算量小的特点,提出了一种基于特征参数信息熵的重力辅助导航适配区的选择方法。首先,在DTU10模型下将该方法与传统单一特征参数的方法进行比较,确定了传统方法的确会错误选择可匹配区,从而也反映了所提出方法的优越性;其次,在该方法划分出的匹配区和非匹配区中分别设计了8条仿真航线,匹配区中仿真航线的匹配效果明显优于非匹配区中的匹配效果。仿真结果表明了该方法的有效性。     

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。     

水下实测重力数据归算

重力场辅助水下导航技术作为一种新的无源导航手段受到各个国家的重视,并逐渐成为研究的热点,但目前的大部分研究主要基于匹配算法和系统总体框架的仿真设计,对于重力实测数据的获取过程和精度缺乏讨论.从工程实用角度出发,对重力场辅助水下导航中的实测重力的数据归算过程进行了详细分析,明确了海洋潮汐和海面地形的计算精度是决定水下重力归算精度的主要因素.鉴于海洋潮汐和海面地形的复杂性,针对潮汐和海面地形在浅海和深海的不同特点,提出了对海域进行分区计算的设想,计算结果证明了该方法用于水下实测重力数据归算的可行性.     

温跃层及其变化对被动声纳检测概率的影响

根据被动声纳工作原理,构建被动声纳探测水下目标物概率数学模型。利用声学调查实测数据,综合考虑传播损失、环境噪声、和水文环境分布及季节变化,研究温跃层垂直分布及季节变化对声纳检测概率的影响。结果表明:温跃层对被动声纳影响巨大,逆温跃层环境中,声纳检测概率从海表向下逐渐减小;正温跃层对声纳总的影响与逆温跃层相反,在正温跃层上界,检测概率从表层向下先减小后增大;逆温跃层对被动声纳检测概率的影响随目标物与声纳距离的增大而增大,正温跃层影响相反。     

侧扫声纳图像实时增强技术

本文从声纳原理和测量实践出发，针对海底图像实时判读问题，首次将负反馈分析理论引入海底图像处理，论述了海底声纳图像快速增强处理方法，探讨了数据采集实时性、图像处理复杂性、外业环境干扰强等矛盾的解决方法，实现了实时多色调海底声纳图像快速增强显示，首次提出侧扫声纳图像镶嵌必须考虑增益因素。实验结果表明：海底图像满足野外环境下的声纳作业要求，声纳数据符合目标信号、系统增益控制和目标判读三个层面的要求。     

直线段的重力场匹配水下导航新方法

针对当前重力场匹配算法在实时性和可用性上存在的不足,考虑到潜艇水下航行轨迹在短时间内为一条直线的特点,提出了一种基于直线段方式进行重力图形匹配的新方法。该方法通过以初始概略点位为中心的旋转搜索,选取满足在一条直线段上与测量点的重力误差在一定范围内的点集作为最终匹配点,并以实测海区数据为基础进行了实验验证。实验结果表明,这种基于直线段的重力场匹配新方法可以在一定程度上克服由于重力测量精度不够带来的匹配失效问题,能够获得很好的匹配效果,同时也解决了当前其它匹配算法在实时性上存在的突出问题。匹配算法在实时性和可用性上具有一定创新。     

惯性导航系统重力扰动矢量补偿技术

在较高精度惯性导航系统中,重力扰动矢量的影响不可忽略。建立了考虑重力扰动矢量的惯导误差方程,对采用高精度惯性元件(陀螺仪零偏稳定性为0.001 deg/h,加速度计零偏稳定性为0.01 mg)的惯导进行误差仿真,对比分析无重力扰动矢量补偿(垂线偏差为5"～10",重力扰动矢量垂向分量为25～50 mGal)与有重力扰动矢量补偿(垂线偏差和重力扰动矢量垂向分量补偿精度分别为1.6"、2 mGal)两种条件下的惯导定位和姿态误差。仿真结果表明:经重力扰动矢量补偿后,24 h内惯导定位和航向误差分别减小2 nm和1′。     

重力场匹配导航的重力图生成技术

通过对当前用于海洋重力场格网插值的四种常用算法(距离倒数加权法、Kriging法、径向基函数法和改进的二次曲面Shepard方法)进行分析,以相对规则、不同密度的两组数据作为基准数据进行了插值比较。实验结果表明,基于改进的Shepard插值算法相对于其它三种算法具有速度快、精度高的优点,比较符合当前海洋重力数据获取的现状,是进行高精度重力图生成的有效方法。     

基于混合粒子滤波的水下小目标跟踪

针对水下小目标粒子滤波估计过程中“粒子贫化”引起的估计性能下降,提出了混合粒子滤波算法。该算法在常规粒子滤波算法基础上,在每一步迭代估计过程中进行量测的再次随机采样,以丰富随机粒子多样性,缓解水下小目标状态估计过程中的“粒子贫化”的影响。对算法进行了仿真分析,并将该方法用于水下小目标探测实验的数据处理,结果表明,相比于常规的粒子滤波算法,所提出的混合粒子滤波得到了误差更小且稳定的状态估计结果,有效地改善水下小目标跟踪的精度和稳健性。