重力辅助导航仿真及适配性分析

重力场辅助导航是抑制惯性导航系统随时间误差累积的有效方法之一。本文引入重力异常可导航值作为描述重力异常背景场的特征之一,并计算了西太平洋海域1'×1'重力异常可导航值。为了分析重力异常背景场的适配性,选取了4条代表性航线并基于ICCP算法进行了仿真,并对仿真结果作了统计分析。统计结果表明,匹配区域的可导航值越大,适配性能越好,其中在可导航值均值大于20的航线上,匹配成功率大于80%,且匹配精度优于2 nmile。     

水下重力异常相关极值匹配算法

重力辅助惯性导航是利用地球物理特征信息——重力来修正水下潜器惯性导航误差,其关键技术是匹配算法。基于平均平方差最小准则构造差分降权相关目标函数模型,针对受干扰误差随机影响,基于目标函数模型搜索得到的多个有效位置,均有可能以不同概率密度源于正确位置这一问题,提出概率数据关联滤波重力匹配算法,与最近邻法相比,该算法确定的航迹更接近于真实位置,提高算法的可靠性与抗干扰性;分析探讨序列采样间隔对匹配精度的影响。通过试验区仿真匹配,结果表明,当选择适当的采样间隔与采样长度,该算法能有效修正导航误差。     

原子干涉技术及其在水下导航中的应用

原子干涉测量技术可以获得极高的惯性测量精度。本文简要介绍了原子干涉仪的工作原理,在此基础上介绍了其在重力匹配辅助导航技术的原理与应用,同时设计了一种重力梯度匹配导航的结构与算法原理,指出原子干涉惯性导航技术具有高精度、高效率、无需外部信息校正的无源导航等优点,可最终解决水下潜器长时间的自主导航需求。     

多属性决策理论的重力匹配导航适配性分析

为确保水下重力匹配导航的可靠性,针对将单一特征指标作为适配性分析准则而导致评价结果不全面这一缺陷,提出了一种基于多属性决策理论的重力匹配导航适配性分析方法。首先,采用重力场标准差、粗糙度、相关系数、坡度标准差、偏态系数和重力异常差异熵6种特征参数作为属性集进行加权规范化处理,得到决策指标对待匹配区的适配性排序,也可构建贴合度来评价最优适配区。然后,在同一条件下,对各待匹配区分别进行匹配仿真比较,结果表明,决策指标越高,匹配效果越稳定,且可直接筛选出最优适配区,决策结果与匹配精度有高度一致性,匹配度高达80%。该方法可靠性高,能够解决单一特征指标信息量较少的问题,为水下潜器长航时、长航距航行提供重要保障。     

重力辅助导航高斯插值精化算法

为克服高精度的重力辅助导航传统模型的局限,必须考虑模型误差方程中的重力精化补偿问题。本文在研究二维高斯样条插值函数逼近局部重力异常场的基础上,提出了一种重力辅助导航精化模型构建算法。该精化模型补偿了重力扰动矢量、标准重力模型误差、厄特弗斯修正计算值对导航模型的影响。试验结果表明,利用本文的新型重力辅助导航模型构建算法可使辅助导航系统定位精度提高1倍左右,姿态、速度精度提高1~2倍,定位误差保持在100~200m。     

场景语义感知的视障行人导航路径优化方法

针对现有视障行人出行辅助方法缺乏对环境感知和路径动态优化的有效结合，视障导航缺乏有效动态避障手段的问题，该文提出一种场景语义感知的视障行人导航路径优化方法。该方法根据双目视觉感知周边障碍物的位置及特征，结合场景语义信息和三维坐标建立视障人群与环境的局部感知地图模型，利用改进的人工势场算法动态规划视障行人安全路径。实验结果表明，该文构建的感知地图模型在10 m内的平均坐标误差为2.49%。相比A^*算法，改进人工势场算法的路径盲道利用率从7.85%提高到58.39%,最高路径碰撞系数从0.55降低到了0.24,具有更高的安全性和导航辅助能力。该方法能够有效增加视障行人导航方法的场景语义感知能力，提高视障导航路径规划的安全性。     

多特征值分析的重力辅助导航 适配区选择方法

对适配区进行一定的选择可以提高重力匹配导航精度。目前传统重力匹配导航区域的选择方法通常是利用单一评价指标,导致评价结果不全面。针对这种情况,本文基于信息熵、模糊综合决策和主成分分析3种方法对适配区进行多指标综合选取;并通过ICCP匹配算法进行实验计算分析,结果表明3种方法均具有较好的效果。利用3种方法计算出的可导航能力高的区域匹配效果更优,其中基于模糊综合决策方法和主成分分析法的结果优于信息熵法。     

海洋测量学

CH20072174重力异常匹配辅助导航解算模型的优化=Improvement of Solution Model of Gravity Anomalies'Matc-hing Aided Navigation/戴全发(中国科学院测量与地球物理研究所)∥大地测量与地球动力学.-2007,27(4).-31~34重力匹配导航是目前水下惯性辅助导航的最佳解决方案之一,重力异常匹配是其中最重要的导航位置估算方式。由于正常重力与实际位置的相关性,实际进行的重力异常匹配不便于进行单纯的重力异常比较,为此设计了含有正常重力条件的重力匹配模型。比较仿真试验显示改进后的算法模型在重力异常变化平缓区域具有更好的匹配效果…     

重力垂直梯度导航值特征分布与可导航性分析

以并行Kalman滤波匹配导航原理为基础,设计重力垂直梯度辅助惯性导航系统导航的可导航值计算方法.基于西太平洋海域2'×2'测高重力垂直梯度数据库,给出西太平洋海域重力垂直梯度辅助导航2'×2'导航格网值.选取不同特征区域的5条航线进行辅助导航仿真定位,并对导航能力进行统计分析,给出可导航性值、匹配成功概率、定位误差的关系.结果表明,本文设计的重力垂直梯度可导航性值可以作为匹配区域选择以及航线规划的数量性依据,可导航值大于14.0时,定位误差优于2.0 n mile,并给出西太平洋海域对应的区域分布.     

地球重磁位场辅助水下潜艇导航仿真研究

根据卫星测高反演的重力异常和全球地磁异常格网,构造了西太平洋海域2′×2′重力异常和磁场异常数据作为基准信息,结合SITAN滤波算法在该海域上的两块特征区域上,对比了重力和地磁辅助导航的效果。仿真结果表明,重力和地磁辅助导航的结果与潜艇航线上的重力和磁力信息丰富程度密切相关,两块区域上的两种辅助导航算法的精度都在2nmile左右。     

基于蚁群算法的干扰源优化设计技术

在电子对抗新形式的战争中,对卫星导航实施有效的干扰将会极大程度地削弱敌方作战能力。若要对特定区域实施有效的干扰,干扰源的部署方案选择至关重要。为取得理想的干扰效果,本文结合压制式和欺骗式干扰原理以及现代战争的特点,对卫星导航干扰源部署问题进行建模,在干扰源部署方案中选取任务区域干扰效益和平均危险指数作为衡量特定部署方案下干扰能力的指标,建立多目标组合优化模型,并运用蚁群算法优化部署方案。通过仿真分析表明,混沌蚁群算法能有效对干扰源部署方案进行优化,实现对卫星导航的有效干扰。      

协同模型与遗传算法的集成

提出协同模型中蚁群算法和遗传算法集成的方案，用于生成纹理分类的模板。介绍了蚁群算法的原理和集成方案的实施步骤，以及在搜索最优解过程中蚁群移动方向的决策方法。为了验证集成方案的正确性，对航空影像的居民地、灌木、水田、山地、旱地5种目标进行了识别试验，并与仅使用遗传算法的结果进行了比较。试验结果表明，该集成方案的识别效果有明显的提高。     

基于混合算法的单配送中心路径优化方法

遗传算法具有较好的全局收敛性,蚁群算法具有较好的正反馈性,结合二者的优点,对混合算法进行了研究。定义了自适应交叉率和变异率,用遗传算法得到的一组最优解初始化蚁群算法初始状态下信息素的浓度,结合2-opt算法对结果进行优化,得到最优的物流车辆配送方案。实验验证了将混合算法运用于单配送中心车辆路径问题的有效性。     

顾及双程声径的常梯度声线跟踪水下定位算法

高精度水下声学定位通常采用声线跟踪定位算法,但传统的声线跟踪方法一般针对单程声径进行声线弯曲改正,未能顾及船载换能器在声信号往返过程中发生的位移,导致海底应答器定位解算时引入系统性偏差,从而降低海底点定位精度。针对此问题,本文提出一种顾及双程声径的分层常梯度声线跟踪水下定位算法。该方法结合水下声信号实际传播路径,根据换能器在声信号发射和接收时刻的位置,构建双程声径水下定位模型,采用顾及双程声径的分层常梯度声线跟踪算法进行解算。采用圆走航观测与交叉十字观测的海上实测数据对方法进行了验证,结果表明,本文方法能显著提高水下定位精度。     

基于信噪比的InSAR干涉图自适应滤波

提出了一种基于信噪比的InSAR干涉图相位噪声抑制算法。该算法对Goldstein滤波方法进行了改进，使Goldstein滤波参数 依赖于局部信噪比，从而实现对低信噪比区域进行强滤波、高信噪比区域弱滤波。采用模拟数据和真实数据进行验证，结果表明新算法能有效抑制InSAR干涉图的噪声。     

利用多源重力观测数据反演渤海湾地区构造应力场

以最小二乘配置为基础,推导了基于观测信号的自适应融合算法。对渤海湾地区航空重力、陆地重力和卫星测高3类实测数据进行了基于观测信号的自适应融合处理,提高了融合区域重力观测数据精度。采用融合后的重力异常数据反演了渤海湾地区构造应力场,并结合地震历史资料进行初步分析,总结了该地区构造应力场的总体特征。反演结果表明,渤海湾地区构造应力场方向整体上呈现朝北方向,构造应力场清晰显现出郯庐断裂带和张家口-蓬莱断裂带分布,并且在郯庐和张家口-蓬莱断裂带唐山至张家口段构造应力聚集程度高、构造应力值也较大,表明该地区构造运动活跃,与该地区地震活动历史资料相符。     

基于高斯样条函数的局部重力异常场解析重构

重力匹配辅助导航理论大都建立在离散场的基础上的,为了研究基于连续场重力匹配算法以克服传统匹配算法的局限,必须建立精度高且具有良好解析性质的局部重力异常场解析模型。利用斐波那契数列寻优方法对一维高斯样条函数插值进行最优化,在此基础上提出了基于斐波那契数列寻优的二维高斯样条函数逼近局部重力异常场方法。为了提高寻优算法运算速度,将二维准则函数解耦为X方向和Y方向两个独立的一维准则函数,分别采用斐波那契数列寻优方法对这两个准则函数进行寻优以获取X方向和Y方向最优参数,最终得到高精度逼近局部离散格网数据的局部重力异常场连续解析模型。仿真实验中采用五组不同的参数对变化范围为-51.185mGal~86.1819mGal的重力异常场进行逼近。从最后的仿真实验结果可以看出采用最优参数时逼近绝对误差均值达到0.00069,相对误差均值更达到10-6级,能较好的满足了匹配导航要求,其逼近精度较采用其它非最优参数时均有较大提高,由此验证了文中提出的重构算法有效性。     

GAINS中重力传感器信息的扰动改正

重力辅助惯性导航系统GAINS(Gravity Aided Inertial Navigation System)是利用地球物理特征信息──重力来完成水下运动载体的辅助惯性导航与定位。为实现重力匹配以校正惯性导航随时间累积的误差,首先必须对重力传感器输出信息进行扰动改正。分析了水下运动状态下重力传感器受到的各种重力扰动,如垂直扰动加速度、水平扰动加速度以及厄特弗斯效应影响所产生的原因,研究了扰动误差模型与INS导航精度之间的关系,并通过计算,提出了可直接以INS输出数据而无需其它外部有源导航信息进行扰动分离的方法。     

多关节深海航行器组合导航算法

为解决多关节水下航行器定位问题,本文提出了基于捷联惯导+航位推算的组合导航算法。该方法利用捷联惯导系统测量航行器的位置,采用航位推算的方法得到航行器在下一时刻的位置,然后将测得的信息采用Kalman滤波处理,得到高精度的位置信息。通过Matlab/SIMULINK平台对比其他两种单一导航系统的性能,仿真结果表明,采用捷联惯导+航位推算算法时,位置误差可控制在5 m以内,满足多关节水下航行器的定位需求。