基于BP网络的地磁基准图制备及其精度评价

利用测量数据建模和插值是地磁基准图制备的两种基本方法,常用的地磁场建模方法不适合小尺度的区域地磁场建模.人工神经网络具有良好的逼近任意复杂非线性系统的能力,本文引入应用最为广泛的反向传播(Backward Promulgation,BP)神经网络建立区域地磁场的模型,将地理经度和纬度作为输入,地磁场总强度值作为输出,通过部分测量数据对网络进行训i练,用其余测量数据对网络的性能进行评价,进而由训练好的网络得到基准图制备需要的地磁数据.分别使用BP网络建模方法和8种插值方法在不同数据点分布情况下进行了基准图的制备实验,精度评价结果表明了BP网络建模方法的有效性.根据实验结果对不同数据点分布情况下各种方法的优劣进行了比较.     

基于克里格重构的区域地磁变化场短时预测模型

区域地磁变化场建模与预测是地磁辅助导航、空间环境监测与预报等领域的重要研究课题。结合时域上的单台站地磁变化场预测,以及空间域上的区域地磁变化场重构,提出了一种基于克里格重构的区域地磁变化场短时预测模型。以区域范围(101°E¹11°E,30°N111°E,30°N⁴0°N)的地磁测站2009年的数据为实例,结果表明:1)基于克里格方法重构的区域地磁变化场Z分量,准确合理的反映了其时空变化特性;2)在短时预测中,区域模型能紧跟地磁变化场的变化趋势,说明其能很好地描述变化磁场的时空演化特性,且位于区域边缘的台站预测误差稍大。当预测期为1 h、6 h、12 h、24 h时,区域地磁变化场预测模型的平均绝对误差分别为1.67 nT、2.19 nT、2.72 nT、3.14 nT。     

基于数学基准修正的机载SINS/CNS组合定位算法

针对传统天文定位算法中水平基准对其机载应用的制约,提出基于数学基准修正的机载天文位置确定方法;提出首先利用惯导姿态信息,构造天文测量数学水平基准,通过惯导姿态阵实现载体系下的天文测量输出到当地水平基准坐标系下的变换,从而使高度差法的机载定位得以实现;为保证数学基准的准确有效,提出数学基准修正方案:利用高精度星敏定姿修正惯导姿态,以修正基准中耦合的惯导姿态误差。仿真实验表明,采用该方法进行的天文导航能有效解决其机载应用下水平基准制约问题,验证了其有效性,具有良好的工程实际应用前景。     

地磁场在导航定位系统中的应用

阐述了地磁匹配导航的基本原理及相关地磁场理论,介绍了国内外应用地磁导航的动向及发展现状,提出了地磁导航系统中三个方面的关键技术:一是导航区域地磁数据库的建立;二是载体上磁力仪的实时测量;三是地磁匹配算法。同时,结合有关地磁建模方法、地磁测量补偿算法及地磁匹配导航定位算法,分析了地磁导航存在的主要问题,指出了发展地磁导航应采取的必要措施,为下一步地磁导航的深入研究明确了方向。     

水下地磁辅助导航中地磁场延拓方法

水下地磁数据库的构建是实现地磁辅助导航的前提。利用水下航行器进行地磁测量从而建立水下地磁数据库,这种做法是不可行的,一种可行的解决方法是采用位场的延拓技术。采用位场的向下延拓技术,通过将海平面上航空测量得到的地磁数据进行向下延拓,得到水下地磁数据,以此来构建水下地磁数据库。将位场的向下延拓问题视为一类不适定问题,采用正则化方法中的Landweber迭代法来处理这类不适定问题,实现了地磁数据的向下延拓。仿真结果表明,该方法原理简单,抗噪声能力强,能够得到比较满意的延拓结果。     

基于并行卷积神经网络的地磁方向适配性分析

针对地磁方向适配性分析时人工特征提取主观性较强、所取特征难以表达深层的结构性特征的问题,并为了进一步提高方向适配性分析的准确率,提出了一种基于并行卷积神经网络的地磁方向适配性分析方法。首先,从不同角度建立了地磁场在6个代表方向上的适配性分析图;然后,从同一磁场的不同角度出发,利用卷积神经网络自动完成了特征学习,得到了更为全面的方向适配性特征描述;最后,在并行卷积神经网络所得特征的基础上,利用BP网络建立了地磁方向适配性的分析模型。仿真结果证明,该方法可以有效避免人工特征提取和计算等复杂步骤,实现了地磁方向适配性分析的自动化,而且可以获得优于传统网络和单路卷积神经网络的准确率。     

区域地磁测量实验及水下载体对周围磁场的影响分析

水下载体和磁力仪的匹配是水下地磁导航的关键技术之一.为了完成匹配实验,首先要选择地磁场平缓的局部区域,基于这一目的进行了局域地磁场的测量,并通过克里金插值法构建地磁图,给出基于克里金插值的局部二维和三维地磁图.从地磁图上可以找到磁异常区域和地磁平缓区域,并在地磁平缓区域进行有无水下载体的地磁空间测量.由于载体主要由铁磁物质组成,安装在载体上的传感器所测量的磁场除了地磁场以外,还有载体硬磁材料产生的固有磁场以及载体内机电设备产生的磁场.因此,如何从复杂的磁场环境中提取地磁场信息是实时测量的一大难题.基于载体的空间磁测,利用传感器测量值构建载体磁场的数学模型,分析了水下载体对周围磁场的影响,为水下载体与磁力仪的匹配和水下磁测提供了理论和实验依据.     

基于Legendre函数的超高阶次地磁场建模方法

Legendre函数是超高阶地磁场模型球谐展开的重要组成部分,是解决高纬度地区数据溢出问题的关键。针对Legendre函数在超高阶地磁场建模中的解算问题,从Legendre函数的递推方法出发,优化了Legendre函数的解算过程,提高了效率和精度,解决了数据溢出问题,并给出了Legendre函数的递推过程、函数值和精度检验值。仿真结果表明,该方法提高了磁场模型数值稳定性及精度,为建立更高阶次的地磁场模型和地磁导航基准图的制备提供理论依据。通过将模型计算的各磁场要素与EMM2010模型相比较,验证了方法的有效性,并生成了全球的地磁图。     

基于温度变化Fourier展开的惯导航向效应补偿

航向效应对高精度空间稳定平台式惯性导航系统具有致命的影响。根据系统变航向导航试验数据,分析了变航向引起温度及平台漂移变化的作用机理,讨论了平台漂移变化与温度变化的相关性,进而提出基于温度变化Fourier展开的航向效应补偿方法。采用滑动最小二乘拟合导航误差的方法提取平台常值漂移的变化,并以此为观测量标定平台漂移的温度系数。最后,利用多组变航向试验数据对所述补偿方法进行验证,结果表明:平台常值漂移变化与温度变化基波分量的幅值具有强相关性,该补偿方法可将温度变化引起的航向效应误差降低40%~90%,具有较强的工程应用潜力。     

基于车辆运动模型辅助的智能手机平台车载组合导航算法

随着智能手机硬件性能的提升以及MEMS传感器技术的发展和应用普及,现有中高端智能手机平台中大多安装有消费级的微惯性测量单元和GPS接收机模块,将这两者相互结合,利用一定的信息融合方法,即可实现连续的车载导航定位。在智能手机平台中所采用的消费级MEMS惯性传感器模块其精度很低,通常难以满足车载DR导航算法的性能需求;同时在车辆行驶过程中,不可避免会经过高架、隧道等路径,也会导致GPS信号受到遮挡和屏蔽从而无法定位。针对以上问题,设计了适用于智能手机平台的基于车辆运动模型辅助的车载DR/GPS组合导航方案,推导建立了基于车辆侧向速度约束的组合导航算法模型,并以智能手机作为验证平台,测试验证了所设计的算法在无GPS环境下,采用智能手机平台中的消费级MEMS惯性测量组件,仍然可以在短时间内维持较高的导航定位性能。