基于自适应格网数字水深模型的水下地形匹配定位算法

为了解决当前的水下地形匹配定位算法未考虑格网大小随海底地形变化而自动调整的问题,提出了一种基于自适应格网数字水深模型的水下地形匹配定位算法。首先,引入基于四叉树的自适应格网模型,改进其局部格网的相似性评估指标与构网约束方法;然后,设计匹配区的确定及待匹配航迹的选取策略,给出待匹配航迹的水深值的计算方法,构建出目标匹配定位的地形相关组合算子。实验结果表明:提出的算法相比于基于等距离的规则格网模型的算法有以下优势:1)在地形特征丰富区域的定位精度明显提高;2)可以避免出现地形特征越明显匹配定位精度越低的情况;3)能一定程度地克服水深系统误差对定位精度的影响。     

改进的地形熵算法在地形辅助导航中的应用

地形辅助导航是水下航行器导航技术的一个发展新方向,但它并不能够在任何地形区域都可以工作,比如在平坦区域的导航效果很差。通过计算不同区域的水深标准差,选择地形特征独特的区域作为适配区域。基于熵的算法对于地形复杂区域的匹配分析是快速有效的,但传统的地形熵算法匹配精度不高,本文引入了地形差异熵的概念并对其进行改进,在选定的地形区域使用MATLAB软件进行了仿真研究。仿真结果表明,改进的地形熵算法在选定的地形区域位置误差在250m左右,可以满足水下航行器的导航要求。     

基于方差分量估计的多模GNSS/声学联合定位方法

由于海洋环境的特殊性,现阶段通常采用卫星定位与声脉冲测距相结合的方式建立海洋大地测量控制网。针对BDS/声学联合定位海底点时存在收敛慢、精度受限等问题,提出融合BDS、GPS、Galileo多系统观测数据的多模GNSS/声学联合定位方法,并进一步引入Helmert方差分量估计,以改善因随机模型不准确而影响融合定位性能的情况。采用海上实测数据和模拟水下测距数据进行了实验验证,结果表明:较之单BDS/声学定位模式,多模GNSS观测数据的加入可以加速组合滤波收敛,提高定位精度和稳定性;引入Helmert方差分量估计精化随机模型后,双系统模式下三维点位误差RMS值约为0.2 m,三系统模式下三维点位误差RMS值约为0.1 m,联合定位性能得到进一步提升。     

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。     

一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法

为了实现水下潜器长时间高精度导航定位,同时考虑到传统地形辅助导航系统在先验地形图不可得或者是地形变化不明显的海域(地形不可匹配区域),无法用来修正惯性导航位置误差的问题,提出了一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法。在先验地形图可得且地形高程变化明显的可匹配区域,采用地形辅助导航系统来修正惯导位置误差,在先验地形图不可得或者是地形高程变化不明显的不可匹配区域,采用基于海洋环境特征的同步定位与构图算法来修正惯导位置误差。仿真结果表明,该方法在地形可匹配区域以及地形不可匹配区域得到的航迹都比纯惯导得到的轨迹更接近于理想航迹,因此可以用来修正惯导位置误差。     

水下石油管道漏油检测定位的粒子滤波SLAM算法

针对海底石油管道漏油位置检测定位这一问题,提出了捷联惯性导航系统与同时构图定位算法相组合的水下导航定位方法。利用声纳传感器采集石油管道的特征位置信息,在同时构图定位算法的作用下构建管道地图并获得高精度定位信息。然后利用粒子滤波算法将上述获得的定位信息与捷联惯性导航系统相结合,以补偿其位置误差积累。仿真实验结果显示所述组合方法的定位精度较高,达到总航程的0.1%。     

ADCP与光纤陀螺罗经组合导航

为了实现声学多普勒流剖面仪(ADCP)的航海导航定位功能,提出了ADCP与光纤陀螺罗经进行组合导航的方案,研究了利用光纤陀螺罗经辅助ADCP进行导航定位的方法,分析比较了ADCP独立进行航位推算和光纤陀螺罗经辅助ADCP进行组合导航的精度。试验结果表明,光纤陀螺罗经辅助ADCP进行组合导航的定位精度至少提高1倍以上,其定位精度可以达到150m/h,能够满足航海导航定位的要求。     

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。     

空天飞行器SINS/CNS深组合导航算法(英文)

空天飞行器往返于大气层内外,持续工作时间长。捷联惯性/天文组合导航自主性强、隐蔽性好,是最适合空天飞行器的导航方式之一。为提高传统天文定位的导航精度和可靠性,解决其在机载应用中水平基准制约的问题,分析了平台误差角和位置误差对高度角量测的影响,提出了一种以天体高度角为量测信息的捷联惯性/天文深组合导航算法。该算法采用卡尔曼滤波器进行最优估计,可有效估计并补偿系统的姿态误差,减少天文导航定位对水平基准的依赖。仿真表明,单星观测条件下,导航系统姿态误差快速收敛,定位的均方根误差在200 m以内,且系统导航性能随导航星数量的增加而提高。     

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。     

基于仿射修正技术的水下地形ICCP匹配算法

ICCP匹配算法是水下组合导航系统中最为重要的匹配算法。针对传统ICCP匹配算法存在仅对水下航行器惯性导航系统指示航迹作旋转和平移的刚性变换的局限性问题,为提高水下航行器地形辅助导航系统中匹配算法的精度,分析了水下航行器惯性导航系统误差特性,建立了误差模型,提出了基于仿射修正技术的水下地形ICCP匹配算法。首先利用ICCP匹配算法对惯性导航系统指示航迹进行刚性变换,再利用最小二乘法求解仿射参数,进而对ICCP匹配航迹进行仿射修正。仿真研究表明,基于仿射修正技术的ICCP匹配算法能较好地解决传统ICCP匹配算法刚性变换的局限性,匹配精度优于传统ICCP算法,匹配误差小于数字地图网格间距的50%,同时仿射修正所耗费时间极少,所增加的时间仅为传统ICCP匹配算法匹配时间的千分之一。     

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.     

基于罗经/DVL/USBL组合导航系统的DVL在线标定算法

针对ROV在大深度水下工作环境中由于DVL刻度因数误差和安装角度误差引起导航精度降低的问题,提出了一种基于罗经/DVL/USBL组合导航系统的DVL误差参数在线标定算法。分析并建立了DVL误差参数向组合导航定位误差的传播模型,将DVL的刻度因数误差和安装角度误差引入基于USBL位置观测的卡尔曼滤波组合导航迭代中,使ROV在获得组合导航输出的同时实现DVL的在线标定。仿真与海试结果表明,所提出的算法能够在输出高精度组合导航位置的同时进行DVL的有效标定,在理想条件下,组合导航终点定位误差仿真结果能够达到0.01%航程,具有较高的导航定位精度、DVL误差参数估计精度和算法稳定性。     

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。     

一种SINS/超短基线组合定位系统安装误差标定算法

超短基线设备由于尺寸小,使用灵活,在水下导航定位中常与惯性设备进行组合导航。为了标定出超短基线坐标系与载体坐标系之间存在的安装误差,提出了一种基于小角度近似的安装误差标定算法。首先,确定应答器的位置,再对安装误差角对应的姿态矩阵进行小角度近似,最后利用最小二乘法直接计算得到安装误差。通过仿真验证,在斜距误差为0.5%的条件下,航向安装误差角的标定误差比传统方法至少减少了32.8%。江试实验进一步表明,安装误差标定前后定位误差减小了76%。所提出的算法可以较好地减小导航定位误差,具有一定的工程应用价值。     

IMU辅助的室内单星定位方法

惯性导航系统(INS)是以惯性器件测量位置参数的定位系统,但随着时间的累积,系统的定位精度逐步变差,产生累积误差现象。基于无线传感器网络(WSN)的定位技术通常需要3个锚节点进行定位,但在室内复杂环境中,系统会处于锚节点欠定状态,此时需要辅助定位方法解决室内欠星定位问题。针对上述定位系统的不足,提出了一种基于IMU辅助和场景分析的多信息融合室内单星定位方法,该方法可通过场景分析的约束条件逐步消除IMU在室内环境下的累积误差效应,并通过单星定位技术进一步优化定位目标的位置信息。经过地下车库实验验证,本方法平均定位精度是0.75 m,定位误差有97.5%的概率在2 m以内,能满足室内亚米级高精度导航定位的要求。     

基于自适应滤波的水下SINS/相控阵DVL组合导航算法设计

针对远程自主水下航行器的远程性和自主性,加之水下环境复杂,其导航和定位的精度很难保证的特点,设计一种基于相控阵DVL的自适应滤波的SINS/DVL组合导航算法。基于相控阵DVL特点,推导了速度观测方程,并对降维滤波器进行了设计和时空误差进行修正。采用50型激光陀螺研制出工程样机,并进行了河试试验和海试试验,试验结果表明采用自适应滤波算法能够进一步提高SINS/DVL自主导航的精度,并且SINS/DVL自主导航精度优于2‰D(D为航程),为远程水下航行器提供一种自主好、精度高、价格适中的导航手段。     

基于改进遗传算法的多波束水下地形匹配方法

传统地形匹配算法在初始位置误差较大的条件下,由于搜索区域过大,定位精度较低,容易发生误匹配。针对此问题,提出一种基于改进遗传算法（GA）的多波束水下地形匹配方法。首先,根据地形变化特征,在多波束测深数据中自适应选择多条水深数据作为匹配序列,提高在地形相似处的匹配精度;然后,设计适应度函数用于衡量匹配航迹与真实航迹的相似度,加入收敛因子以减小惯导累积误差的影响;最后,利用正余弦算法对遗传算法进行优化,提高算法收敛速度,改善局部收敛的问题。仿真与船载实验结果表明,基于改进GA的多波束匹配方法对初始位置误差的大小不敏感,在分辨率为1 m的地形图上,匹配定位误差小于3 m,相比ICCP方法,在不同初始位置误差的情况下,定位精度分别提高了53%和79%。