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。     

基于仿射模型变换的地磁匹配导航算法

为了提高潜航器上地磁匹配的效率和精度,通过对潜航器惯导系统误差模型的分析,提出了一种基于仿射模型变换的粗精两级地磁匹配定位方法。首先,利用基于等值线约束的相关匹配算法消除导航系统的初始位置误差;其次,采用仿射模型对相关匹配结果的轨迹进行旋转、缩放变换,通过参数扫描实现精匹配的过程。该算法在保证实时性的同时,匹配精度优于1个网格点。     

地磁辅助惯性导航系统的数据融合算法

对地磁辅助导航技术的基本原理进行分析，详细介绍了采样卡尔曼滤波算法并将其用于惯性／地磁导航系统的数据融合，即通过设计少量的sigma点，并计算这些sigma点通过非线性函数的变换，从而获得滤波值基于非线性状态方程的更新。仿真表明，特别是当系统非线性较大时，采样卡尔曼器性能明显优于扩展卡尔曼滤波器。因此，从某种程度上说，采样卡尔曼滤波可以替代扩展卡尔曼滤波在地磁辅助导航系统中使用。     

基于ICCP的水下直线段地磁匹配

地磁导航是导航技术的发展方向,可以弥补惯性导航长期误差积累的缺点.考虑到潜艇转向后其自身磁性变化不能立即满足测量要求的特点,提出了在实际使用地磁匹配定位时,潜艇有必要保持航向的观点.同时提出了直线航行时潜艇的测量位置点除第一个点由惯导位置信息输出外,其余各点均由导航系统给出的航向航速推算而得测量方法.通过推算舰位来荻得直线段的测量位置点,在保证了测量的连续性与准确性同时还可以克服测量野值点的问题.该方法对潜艇地磁匹配的实际应用具有一定的参考价值.     

自适应SA-ACO地磁匹配导航算法

基本蚁群算法的地磁匹配算法易陷入局部最优且算法鲁棒性、稳定性较低,针对这些不足提出一种改进的地磁匹配导航算法。新算法改进了蚁群算法的信息素更新策略并引入参数自适应调整来避免算法陷入局部最优;同时采用带有记忆功能和自适应选择初始温度的模拟退火(SA)算法,无论算法是否陷入局部最优时通过在本次迭代最优路径上强行随机扰动以实现继续寻优。实验结果表明,新算法比传统蚁群优化(ACO)算法有更强的鲁棒性和稳定性。     

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。     

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。     

一种地磁/惯性深度融合导航方法

地磁/惯性融合导航是一种不依赖全球导航卫星系统的自主导航方式之一,具有很强的隐蔽性和抗干扰性能,是固体火箭的可用自主导航方式之一。基于前人在惯性/地磁融合导航研究的基础,对地磁导航、惯性导航的优缺点进行详细分析,将地磁导航在高度和纬度的确定优势和惯导在经度和纬度确定优势进行充分融合,提出了具备东向速度间接估计校正的地磁/惯性深度融合导航方法,摒弃地磁导航在经度、惯导在高度方向确定的劣势。结合实际弹道数据的导航仿真对比试验表明,所提出方法可以充分吸收两种导航的优势,相比传统的地磁/惯性融合方式,导航精度在相同条件下提升45.6%,为高精度地磁/惯性融合导航提供一种新的方法。     

地磁匹配导航中的特征区域选取

数字地磁图通常包括位置和场值信息,并以离散点形式存储,如何定量和全面地描述数字地图特征目前还没有统一标准。从数理统计和随机场理论出发,把标准差、粗糙度、熵和相关距离等概念应用到数字地磁图,作为度量地磁图特征的参数,研究了其在数字地图上的计算方法。在不同磁场区域经过多次匹配算法仿真,总结出地图特征区域选取的经验准则。在满足该选取准则的区域内地磁导航,匹配概率大于95％,匹配误差均值控制在0．3个单元网格内。可见,该特征区域选取准则满足一般的工程应用要求,可作为实际地磁导航的参考。     

地磁匹配中的匹配长度估计方法

在惯导/地磁组合导航系统中,适当选择匹配长度能有效提高匹配概率和匹配精度。针对地磁匹配特点,对匹配长度的选区原则和意义进行了分析,并提出了一种基于逐点迭代的匹配长度确定算法。该算法能够有效地给出匹配长度的估值或上界,使得匹配能在航迹形变最小处获得最优估计,有效提高了组合导航的定位精度。该算法是一个基于仿真实验的算法,通过不确定域的推进,获得地磁图在正反横、纵四个方向上的匹配长度范围,进而获得匹配长度上界。仿真实验验证了算法的优良性能。     

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。     

相关地磁匹配定位技术

地磁匹配定位算法的本质是数字地图匹配，相关匹配算法是数字地图匹配的有效算法。在地磁导航中该匹配算法自适应实时构造基准数据序列，并以Hausdorff距离作为相关判断准则。为了提高了算法实时性，提出了预匹配和精匹配相结合的改进措施优化了运算过程。在预匹配过程中，由于地磁数据的离散性，搜索步长定为一个基本网格单元，并与序贯相似检测原则相结合，这样可快速排除非匹配区，筛选得到精匹配所需要的可行区域。在精匹配中，引入了双线性插值法对地磁场原始数据进行加密内插以提高匹配精度。最后利用地磁场数据进行了仿真试验，结果表明在一定条件下该相关匹配算法对地磁导航具有适用性。     

实时ICCP算法重力匹配仿真

利用地球物理场进行辅助匹配导航是组合导航技术研究领域的新方向,该技术为水下潜器无源定位提供新的手段.迭代最近等值线算法作为重要的匹配导航算法之一,但存在实时性不强、搜索速度慢等缺点.考虑到以上两方面缺点,采用固定初始序列长度的方式对算法采样结构进行改善并推导出单点迭代公式,同时采用滑动窗搜索方式缩小搜索范围提高算法速度,最终实现实时ICCP算法设计.基于MATLAB平台下实现了实时ICCP算法重力匹配仿真系统,仿真系统采用0.4′×0.4′重力异常数据库.由仿真结果可以看出,该实时ICCP算法能够实现单点迭代,匹配结果能实时跟踪真实航迹且匹配精度能达到一个重力图网格.     

基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航

为实现惯导系统长时间高精度导航,以性能优良的电子海图显示信息系统为开发背景,对地磁匹配辅助惯性导航系统进行了设计和仿真实验。在原有电子海图显示信息系统的基础上开发了数据采集模块、地磁数据库模块、惯导/地磁匹配模块、惯导误差估计模块等功能软件,并对各功能模块进行了深入分析。仿真试验结果证明,基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航达到了校正惯性导航系统,实现高精度导航的目的。     

基于迭代计算的地磁轮廓线匹配算法

针对惯性/地磁匹配组合导航系统,提出了一种基于迭代计算的地磁轮廓线匹配新算法,可以有效地修正惯导系统的初始位置误差和初始航向误差,并具有较高的实时性。首先以均方差准则建立匹配轨迹和实测地磁特征量的相关性约束,引入匹配曲线的参数化模型,通过泰勒展开并忽略高阶小项,将相关性约束简化为曲线平移位移和航向误差角的多变量表达式。然后依据相关性准则,将地磁匹配问题转化为以曲线平移位移和航向误差角为变量的非线性方程组的求解问题。采用牛顿迭代求解非线性方程组,实现地磁轮廓线匹配。最后仿真结果表明,基于迭代计算的地磁轮廓线匹配方法的最大匹配误差为传统轮廓线匹配方法的18.2%,为等值线约束迭代最近点匹配方法的7.8%,并且所提出的新方法耗时仅为5 ms,满足实时匹配要求。     

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。     

景象匹配/惯性组合导航精确修正算法

为了能使景象匹配辅助导航系统在工作时实现对惯导的最优修正,在景象匹配辅助导航系统对惯导修正过程中,引入了卡尔曼滤波技术,并设计了相应的景象匹配/惯性组合导航算法。但在景象匹配过程中会不可避免的会出现匹配错误、匹配精度不够等问题,为此,基于景象匹配过程中载体机动性能规律,提出了飞行航迹近似为直线的误匹配点剔除方法。利用Visual C 编写完成了景象匹配辅助/惯性组合导航仿真演示系统,对所提出的方法进行了仿真实验。多次实验证明提出的方法能够起到很好的匹配修正效果,具有重要的实际应用价值。     

水下地形匹配置信度算法与仿真

水下地形辅助导航的关键在于地形匹配,匹配定位的一个重要问题就是匹配结果是否可靠。从影响匹配结果的另外一个重要因素地形导航信息量出发,选取了地形高度标准差、信噪比、地形熵、相似度4个特征向量来判定匹配结果的置信度。仿真结果表明,当水下航行器进入地形信息丰富(置信度高)的区域后,地形辅助导航系统可靠性比较高,位置误差从3〞降低到1.5〞以内,为水下航行器导航提供了可靠的位置信息源。     

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。