基于改进TERCOM的地形辅助导航算法

自主水下航行器长时间航行后惯性导航系统的位置误差会随时间不断增加,地形辅助导航可帮助惯性导航系统进行误差校正。为解决地形轮廓匹配（TERCOM）算法对航向误差较敏感问题,提高地形辅助导航的匹配精度,提出了一种基于改进TERCOM的地形辅助导航算法。在TERCOM算法基础上增加旋转角度机制,首先根据INS航迹进行旋转平移并采用TERCOM算法进行粗匹配,然后引入改进粒子群算法进行精匹配。在某海图内进行水下地形匹配仿真实验,结果表明：与传统TERCOM算法相比,所提算法可降低航向误差84%,匹配精度可提高4倍多,对实现自主水下航行器的自主无源导航有重要意义。     

基于贝叶斯方法的地形辅助导航算法

提出并建立了一种基于贝叶斯方法的地形辅助导航(TAN)模型,推导了模型公式。针对该模型,应用最大后验估计方法,给出了一种近似的实现方法,即基于贝叶斯方法的地形辅助导航算法。仿真结果表明,该算法的均方根误差和圆概率误差等性能均优于SITAN(桑地亚惯性地形辅助导航)算法。     

基于熵值法赋权灰色关联决策的地形辅助导航适配区选择

传统地形辅助导航适配区选择主要根据某一个地形特征参数的大小决定,因此不可避免地存在对地形适配性评判的不全面性。为了克服传统方法的缺点,提出了一种基于熵值法赋权灰色关联决策的地形辅助导航适配区选择方法,该方法综合考虑了地形标准差、粗糙度、地形高度熵及相关系数对适配区选择的影响。首先,利用计算得到的各特征参数值构建灰色决策矩阵;其次,对决策矩阵进行极差变换以及归一化处理得到灰色关联判断矩阵;最后,采用熵值赋权法客观计算各决策属性的权重,得到地形适配性综合评价指标。仿真结果表明,在评价值高的区域进行地形辅助导航,其匹配误差将更小。     

基于规划路径约束的地形辅助导航算法

为了提高地形辅助导航算法的精度,充分利用航行器任务规划中的先验信息,提出了基于规划路径约束的地形辅助导航算法。首先针对航行任务中的规划路径提出了"概率隧道"约束模型,将物体运动不确定性与确定性规划路径有机结合。在此基础上,提出了基于概率隧道约束的粒子滤波算法。该算法较之传统的带有等式、不等式约束的滤波器,具有更好的模型适配性,而且计算量上与普通不带约束的粒子滤波器相当。实验表明,该算法有效地利用了先验路径信息,比非约束算法有15 m左右的精度提升。     

TERCOM地形高程辅助导航系统发展及应用研究

介绍了地形轮廓匹配（TERCOM）地形高程辅助导航系统的工作原理、系统组成和技术应用，分析了地形轮廓匹配算法的性能指标；着重介绍了地形轮廓匹配辅助导航系统中数字地图、地形相关适配性、匹配搜索算法、实测高程数据采集、组合导航、数字相关器等几项关键技术，有针对性地提出了基于地形信息熵的匹配区域选择、序贯相似度检测搜索（SSDA）、等间距高程数据采集、多组合导航等比较适用的解决方案和应用实例，并通过数据统计和分析进行了论证。     

地形信息熵/INS组合导航技术研究

应用信息熵的原理,利用不受外界干扰的地形信息作为导航系统的辅助信息,设计了一种地形信息熵最小方差匹配算法,它采用KALMAN滤波来实时修正惯性导航系统的误差。仿真试验结果表明,基于地形信息熵的辅助导航是一种自主式辅助导航模式,具有定位精度高的优点,可有效抑制惯导系统的误差,具有实际应用前景。     

基于改进粒子群优化的水下地形辅助导航方法

为了提高传统地形匹配算法的定位精度,提出一种基于改进粒子群优化的水下地形辅助导航定位算法。该算法以SINS的指示位置为中心构造搜索区域,对二维粒子群进行初始化,利用实时水深测量序列与待匹配序列之间的平均Hausdorff距离作为适应度函数,在线性递减权重的基础上引入收敛因子对粒子的速度和位置进行约束更新,改善粒子早熟问题。在某海图内进行了水下地形匹配仿真实验,结果表明:初始位置误差大小不影响改进PSO算法的定位精度和匹配速度;当水下航行器初始位置误差较大时,与TERCOM算法相比,改进PSO算法的匹配精度提高了近5倍,匹配耗时缩减了近10倍。     

基于高斯混合无迹粒子滤波的地形辅助导航算法

地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题.粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度.针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波( GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样.通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好.     

基于改进高斯和粒子滤波的海底地形辅助导航

为了提升低分辨率海底地形图下的导航定位精度,提出一种基于改进高斯和粒子滤波的海底地形辅助导航方法。以高斯和粒子滤波为基础,通过高斯过程回归建立海底地形模型以获得有效粒子观测值。在量测更新阶段引入最小均方误差约束从而提升高斯和粒子滤波的估计效率,再进行滤波并最终获得导航输出。该方法能够解决低分辨率海图下数字地形模型不准确问题并提升高斯和粒子滤波在实时计算过程中的运算效率。在某低分辨率海图下进行仿真实验,结果表明:所提出的算法与采用基本粒子滤波和基本高斯和粒子滤波的海底地形辅助导航方法相比,导航定位精度提升了20%～40%,算法耗时降低了30%～40%。     

基于约束粒子群优化的海底地形辅助惯性导航定位方法

针对水下自主航行器长时间航行后惯性导航系统位置误差积累的问题,提出一种关于约束粒子群优化的海底地形辅助惯性导航定位方法。通过在等值域内进行粒子群初始化,改善粒子"早熟"问题。采用惯性导航和水深测量序列计算相邻测量点水平距离、航迹水平转向角和水深变化量三个匹配参数,同时利用待匹配航迹上的粒子群计算以上三个参数,将航迹水平转向角和水深变化量转换为各自等效的水平相对距离,最后采用对应于相同匹配参数的等效水平相对距离的平均绝对差之和构建适应度函数,采用约束粒子群优化进行地形匹配,辅助惯导系统准确定位。通过某海图内海底地形匹配进行仿真实验,结果表明当航行器初始位置误差较大时:在地形变化明显区,ICCP的定位精度为200 m,约束粒子群优化的定位精度提高到20 m以内;在地形变化平坦区,ICCP无法有效定位的情况下,约束粒子群优化的定位精度约为250 m。     

鲁棒性地形匹配/惯性组合导航算法

基于传统平均绝对差算法引入了选取搜索区域和匹配运算的改进策略,使得算法在匹配定位时允许载体灵活机动,提高了实时性;针对桑迪亚算法易发散的问题,分析了组合滤波算法的特点,建立了地形匹配/惯性组合导航的数学模型;针对地形匹配"虚定位"影响滤波结果的问题,引入了一种基于新息向量的鲁棒检测算法,采用最小二乘对误匹配点进行拟合改正。仿真研究表明:与传统算法相比,组合滤波算法精度更高、稳定性更强,能高频率(200 Hz)输出高精度导航参数,误差保持在一个格网间距(90 m)以内;鲁棒检测算法能有效抵御粗差影响,在经纬度方向各加入0.05°粗差的情况下,仍可保持较高精度。     

智能Kalman滤波在水下地形组合导航系统中的应用

为了避免现实环境的动态变化对水下航行器系统模型造成的随机干扰影响,保证水下航行器长时间导航精度的稳定性,提出了利用RBF神经网络辅助联邦Kalman滤波方法对SINS/TAN/DVL/MCP组合导航系统进行信息融合。给出了各子导航系统的误差模型,通过足够精度的样本对前向神经网络进行离线训练,建立神经网络控制模型。仿真结果表明,该方法可使水下航行器的系统状态在较短的时间内以较高的精度达到稳定。通过与联邦Kalman滤波结果对比表明,采用智能控制方法辅助的信息融合方式的导航定位精度提高了一倍,能有效提高常规联邦Kalman滤波器的自适应能力,达到减小误差,提高精度的目的。     

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。     

即时定位与制图辅助的INS/GPS组合导航系统

即时定位与制图可以在线构建环境特征地图同时利用所建地图辅助定位,可以建立基于特征地图的的地形辅助全自主式导航系统。当GPS信号有效时,导航系统利用INS/GPS组合方式进行精确导航,同时在线建立特征地图,并不断更新修正地图。当GPS信号无效的时候,之前建立的地图用来修正惯导误差,约束惯导误差在一定的范围内,达到精确导航的目的。将及时定位与制图在线制图的功能引入组合导航系统使得该系统具有在线跟踪路标制图和限制系统误差扩延的能力,此性能通过计算机仿真得到验证。     

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.     

基于不规则三角网的水下地形导航数据库构建方法的优化（英文）

采用规则格网模型构建地形导航数据库时,存在精度较低以及效率较低的问题。为了优化地形导航数据库构建方法,提出了一种基于不规则三角网的地形导航数据库构建方法。基于分割合并法对源数据点按经纬度坐标进行分割,分别求出每个数据块数据点的凸壳,然后依据改进的凸壳算法逐点加入非凸壳数据点形成子块三角网,用改进的三角网合并算法对相邻的凸壳子块进行合并,完成子三角网的优化合并形成完整的地形导航数据库。仿真结果表明基于不规则三角网的地形导航数据库构建方法具有效率高、精度高、分辨率可调整的优点。     

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。     

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。