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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。 相似文献
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地磁匹配导航中几项关键技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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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。 相似文献
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磁偏角地磁图是较理想的确定磁偏角的工具。当需要实时跟踪磁偏角时,可以根据地磁图采集数据建立数据库进行实时查询,但是这种方法工作量较大,过程也比较繁琐。因此,文中提出了一种利用磁偏角地磁图基于二维拉格朗日插值多项式的磁偏角自动计算方法,并详细论述了其原理。实验结果表明,这种方法是可行的,精度较高并可大大提高工作效率。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献