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。     

基于遗传算法的地磁匹配导航应用

将遗传算法应用于地磁相关匹配导航算法中,分别对船舶低速直线航行和曲线航行进行了仿真实验与分析,结果显示,遗传算法应用在地磁匹配导航中是可行有效的,匹配算法的精度与仿真地磁场要素的变化剧烈程度有关,直线航线匹配最大误差1nm,曲线航线匹配误差在2nm以内。     

地磁匹配导航算法研究

提出一种MonteCarlo方法和均方差算法（MSD）相结合的匹配算法，并将本算法用于地磁匹配导航中。该方法根据惯性导航系统指示的位置从地磁图上提取参考地磁数据，将地磁测量数据进行若干次随机干扰后和参考地磁数据使用MSD算法进行匹配，得到若干个匹配位置，取其均值作为最终匹配位置。仿真结果表明本算法可行。     

地磁匹配导航中几项关键技术研究

地磁匹配导航的实质是数字地图的匹配.地磁数据库的精度和地磁适配区的选择是地磁匹配导航中的2项关键技术.文中把克吕格插值算法引入到地磁图的重构中,仿真结果表明了其有效性;同时把熵选择法和统计特征法引入到地磁适配区的选择中,通过仿真结果对2种方法进行比较,结果表明,熵选择法综合效果更好,更适合于在实际中应用.     

利用ICCP的水下地磁匹配导航算法

分析了传统水下导航定位方法的局限,研究了基于ICCP的水下地磁自主导航算法。首先,研究了局域地磁场建模方法,认为多面函数构建局域地磁场模型较优;然后,研究了ICCP地磁导航算法,并对其作了改进;最后,以所建立的局域地磁场模型为背景,进行了地磁匹配算法的仿真实验,给出了该算法的精度指标及影响因素。     

利用TERCOM与ICCP进行联合地磁匹配导航

为解决地磁匹配导航中TERCOM算法精度较差I、CCP算法容易产生局部收敛且匹配速度较慢的缺陷,提出了一种联合TERCOM与ICCP的水下地磁匹配导航新方法。对此算法中的粗匹配及其性能进行了分析,同时,对精匹配及改进ICCP算法进行了研究,解决了传统匹配导航算法精度、速度及完备性不能兼得的问题。     

不同地磁匹配导航算法比较研究

地磁匹配导航的关键技术之一是稳定高效的匹配算法。本文将ICCP算法与蚁群智能算法在地磁匹配导航中的应用效果进行了仿真实验。实验结果表明:ICCP算法具有较好的全局性,但算法复杂,导致实效性差;蚁群算法搜索效率高,实效性强,具有较强的适用性和鲁棒性。从这个角度来说,蚁群算法更加适合于地磁匹配导航。     

一种基于约束条件的重力匹配导航算法

重力匹配导航算法对于提高匹配效率和精度具有重要的意义,是匹配导航技术中的热点问题。在已有的重力辅助惯性匹配导航算法研究的基础上提出了一种新的基于相关约束条件的重力匹配导航算法。该算法增加基于惯导系统提供的轨迹方位与航距信息,有效排除大量待匹配干扰轨迹,提高匹配效率和匹配精度。仿真结果表明:该方法精度较概率神经网络方法匹配结果有显著提升,精度由千米级提高到百米级,并将概率神经网络匹配时长缩短近50%,大大提高了重力匹配的效率,更好满足水下导航的需求。     

改进粒子群优化算法在地磁匹配中的应用

针对传统地磁匹配算法精度较低及无法修正载体航向误差等问题,该文提出一种基于改进粒子群优化的地磁匹配算法.该算法以平均Hausdorff距离作为适应度函数,采用改进粒子群优化算法在待匹配区内搜索最优解,从而完成地磁匹配.文中基于某区域地磁场数据插值处理后得到的地磁基准图进行仿真实验.结果表明:当载体的初始位置存在较大误差时,改进粒子群优化算法仍具有较高的匹配精度;当载体航向误差较大时,其定位精度较MAGCOM算法相比有大幅的提高.该算法较好地弥补了传统地磁匹配算法存在的缺陷,实现了对地磁匹配算法精度的提高和载体航向误差的修正.     

基于量测残差估计残差协方差的RAE-PEKF匹配算法

地磁异常数据可以为水下潜器提供高隐蔽性的外部辅助信息,修正由惯性导航产生的累积误差。滤波匹配算法作为地磁辅助惯性导航中的核心技术,能够有效削弱地磁观测噪声不确定的影响。基于航迹仿真数据,将全球地磁异常格网数据作为基准图,提出使用量测残差自适应估计观测噪声方差的地磁异常并行扩展卡尔曼滤波匹配算法。通过建立一组基于地磁异常观测量的并行滤波器,结合最优滤波器选取准则来提高算法的可用性和鲁棒性。选取地磁特征分布不同的中国南海海域进行仿真匹配实验,结果表明,该算法能够有效降低纯惯性导航经纬向的匹配误差。仿真条件下,在地磁特征变化明显的区域,地磁辅助惯性导航系统的精度在纬度方向上提高至0.751 53 n mile,在经度方向上提高至0.778 45 n mile。     

地磁匹配导航算法研究

文中首先研究了基于点的地磁匹配导航算法,这种算法一次定位时间太长,不能满足导航系统对实时性的要求.针对基于点的地磁匹配导航算法的缺点提出了基于向量的地磁匹配导航算法,这种算法满足了导航系统对实时性的要求.基于点的地磁匹配导航算法和基于向量的地磁匹配导航算法都是基于单点的匹配算法,这决定了它们有共同的缺陷:匹配结果可能不...     

水下地磁匹配导航定位关键技术研究

惯性导航(inertial navigation system,INS)具有自主、无源导航的特点,但其定位误差会随时间积累,难以满足载体长时间精密水下导航需要.地磁匹配导航以地球固有物理特征地磁为匹配对象,通过线图匹配实现导航,具有无源、隐蔽性强和匹配特征明显等优点,可以实现对INS积累误差的修正,是一种极佳的辅助INS水下导航手段.因此,研究以惯性导航为主,地磁匹配导航为辅的水下组合导航技术,可以满足水下潜艇导航对精度和隐蔽性的双重要求,也成为目前的研究热点. 论文在分析国内外研究现状的基础上,开展如下研究:     

地磁匹配导航算法研究

针对基于点的地磁匹配导航算法一次定位时间太长,不能满足导航系统对实时性的要求的缺点,提出基于向量的地磁匹配导航算法,满足导航系统对实时性的要求.基于点的地磁匹配导航算法和基于向量的地磁匹配导航算法都是基于单点的匹配算法,这决定了它们有共同的缺陷:匹配结果可能不唯一.针对这一点提出基于Monte Carlo的地磁匹配导航...     

不同地磁基准图制备方法的比较研究

地磁基准图制备是实现地磁匹配导航的基础性工作，对提高导航精度具有重大意义。地磁测量技术手段的提高，为地磁数据的获取提供有效途径。文中采用4种方法构建地磁基准图，并对不同算法构建的基准图进行比较和精度评价。首先确定性方法和地统计方法基于数学函数和变异函数反映地磁数据分布的空间结构特性，能在各采样率下取得较优的插值结果；其次低采样率条件下压缩感知算法插值能力最强，实验中均方根误差为14.41 nT,相比泛克里金方法精度提升约38.5%;最后神经网络算法随样本训练数据量增多，精度增加幅度最大，采样率10%～30%情况下，均方根误差从72.85 nT下降至14.38 nT。实验表明，实现高精度地磁基准图制备需依据不同分辨率、不同数据量的地磁数据选用优势更大的插值方法。     

一种多源地磁数据融合处理方法

地磁辅助导航是一种重要的定位方法,其关键技术之一就是建立满足地磁导航所需要的地磁图。针对船测地磁数据覆盖面不足,且航测地磁数据延拓精度不高的问题,该文提出了一种以多面函数为基准对地磁测量系统误差进行建模的方法,以完成多源地磁数据的融合,并且通过仿真实验对算法进行了评价,验证了算法的有效性。     

地磁匹配导航中匹配量的选择

地磁匹配量的选择是地磁匹配导航中的一个关键问题,采用不同地磁参数作为匹配量具有很大的差别,所以选择适当的地磁参数作为匹配量是地磁匹配导航中首先要解决的问题.文中给出不同地磁参数作为匹配量的匹配误差图,通过仿真结果可见地磁场倾角I和地磁偏角D组合作为匹配量的匹配误差最小,建议在地磁匹配导航中采用这种组合方式讲行匹配.     

井下巷道地磁匹配特征的CEA卷积增强的分析

针对井下某些巷道地磁空间变化平缓,地磁匹配概率低的问题,构建了井下巷道地磁卷积增强算子（convolution enhancement algorithms, CEA）,进行地磁匹配前的目标区域和匹配向量的卷积增强预处理,去除数据噪声和增强识别特征。以Laplace、高通滤波（High Pass）、索伯尔滤波（Sobel）图像卷积算子为基础,通过列向量特征的锐化处理,建立了井下巷道地磁卷积增强的Laplace、High Pass和Sobel卷积算子模板。选取某金矿4个巷道的地磁数据,开展了CEA算子卷积前后的均方差算法地磁匹配定位的仿真试验。试验结果表明,CEA算子卷积可以增强匹配序列和地磁图的地磁空间特征,降低了匹配数据中的噪声影响。在数据CEA卷积前后的地磁统计特征对比中发现,Laplace算子不仅保持了原有地磁图变化特征,还增大了数据空间变化的差异度,降低了相关性,效果明显。特别是600 nT的高噪声干扰匹配试验中,Laplace算子卷积能够降低噪声对地磁定位扰动影响,有效提高了地磁匹配定位的概率和精度,具有较强的鲁棒性,适合作为井下巷道地磁匹配的数据预处理模型。     

自组织优化分类的AUV地磁导航适配区选取

为确保水下自主航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)地磁导航的可靠性及其航迹规划的合理性,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和改进反向传播(back-propagation, BP)神经网络结合的候选地磁匹配区自组织优化分类方法。将候选地磁匹配区的分类问题统一在模式识别的框架下,首先,采用PCA对若干地磁图特征参数进行线性变换,获取独立的主成分特征参量;然后,利用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的初始权阈值来提高候选地磁匹配区适配性分类的准确性;最后,借助GA-BP神经网络来构建地磁图特征参数和匹配性能的映射关系,完成地磁适配区的自动识别。仿真实验结果表明,该自组织优化分类方法在地磁导航适配区选取方面具有较高的分类精度和可靠性,为AUV的高精度长航时自主导航提供重要保障。     

辅助导航中等值线匹配算法仿真试验研究

等值线（ICCP）匹配算法是辅助导航中的一个重要匹配算法，但目前缺乏本算法的系统仿真试验。本文对ICCP算法在地形辅助导航中的应用进行了正交实验设计，按照设计方案进行大量仿真研究。通过对仿真结果的分析，得出等值线匹配精度的主要因素。     

地磁场模型与地磁匹配导航

分析了地磁场模型研究状况,阐述了地磁场模型分析方法,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;二是载体磁力仪的实时测量;三是地磁匹配算法。指出了发展地磁匹配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。