导航型GPS在海上地球物理勘探中的应用──卫导数据随机噪声处理

分析了导航型GPS在海上地球物理勘探应用中存在的问题，着重研究了卡尔曼滤波对号航数据中航向和航速的处理；提出两种滤波模型，对模拟的导航数据和真实航行数据进行计算，并将结果用于重力测量数据的Eotvos改正，对出现的问题进行了讨论。文章提出适当的处理方法，使导航型GPS适应海上地球物理勘探的要求，提高了导航精度和满足测量了精度。     

基于非线性滤波的水下地形辅助导航方法

为了解决水下航行器惯性导航误差随时间积累问题,利用地形辅助导航技术进行导航位置修正。由于水下地形的非线性,对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)3种非线性滤波方法的水下地形辅助导航算法进行研究。针对传统基于单波束声纳量测模型在小起伏地形区域导航精度低、易发散问题,从提高量测地形信息量角度,建立了基于多波束测深声纳的量测模型。使用多波束实测地形数据进行仿真试验,结果表明:无论在粗糙地形区域还是较平坦地形区域,多波束量测模型有效缓解了3种方法易发散问题,提高了导航精度。     

重力辅助匹配惯性导航系统研究

常规的航位推算方法无法满足水下潜器长时间工作的导航要求,惯导设备的定位误差随时间积累,重力异常数据和重力梯度数据进行匹配辅助导航可以连续的对惯性导航系统积累误差进行校正。 文章介绍了利用重力辅助惯导的思想和原理,对重力辅助惯性导航进行了讨论,建立包含重力异常/ 重力梯度数据的 Kalman 滤波算法,并采用改进的 ICCP 算法对重力异常匹配导航进行了模拟试算,结果表明在现有的技术条件下,重力辅助匹配导航能够胜任水下航行的工作任务,保证长航时的水下定位精度。     

多传感器组合导航系统研究

为了满足水下航行器高精度导航定位的需求,建立了多传感器组合导航的系统模型。针对信息融合过程中出现的非线性环节,在传统联邦滤波器的基础上,提出了基于粒子滤波的混合联邦滤波器。其中,线性子系统采用卡尔曼滤波算法进行滤波估计,非线性子系统采用粒子滤波算法进行滤波估计。计算机仿真分析表明,该混合联邦滤波算法能够将线性和非线性子系统的滤波结果很好地融合起来,提高了组合导航系统的定位精度。     

修正Kalman滤波技术在复杂环境DVL标定中的应用研究

声学多普勒计程仪的安装偏角误差和比例因子误差是影响水下自主导航精度的主要误差源,需要进行精确误差标定。然而任何声呐性能均与海洋环境密切相关,如何实现复杂环境精确标定是计程仪工程应用中面临的实际问题。为此,在分析真实测速数据统计分布基础上,提出了一种基于修正 Kalman 滤波预处理的误差校准方法,并与标准 Kalman 滤波预处理方法的校准性能进行了比对;试验结果验证了新方法的有效性,降低了对标定试验场地的要求,大幅提高了校准效率。     

捷联惯导与天文导航组合导航系统仿真研究

介绍了捷联惯导与天文导航(SINS/CNS)组合导航仿真方案,简要设计和实现了SINS/CNS组合导航软件仿真平台;以Kalman滤波为基础,通过将SINS和CNS所测得的飞行器相关姿态和位置信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正SINS的位置、速度和姿态,最后在该系统下进行仿真,验证了这种设计方案的可行性和有效性。     

INS/GPS组合导航中的病态问题及其处理方法

在地球表面附近的组合导航中,一般以经、纬度表示水平位置,单位为弧度(rad),以高程表示竖直位置,单位为米(m)。1m的定位误差仅相当于约10-7rad,从而造成定位协方差矩阵的条件数达1013量级。Kalman滤波中要对协方差矩阵求逆,过高的条件数将引起严重的病态问题,从而造成很大的数值误差,影响滤波精度,甚至造成滤波发散。提出一种直接的解决方法,即构建一种避免病态问题的组合导航滤波模型。具体过程为:引入一种尺度因子(即平均地球半径)对组合导航系统的状态量、观测量、状态方程以及观测方程进行线性变换,从而对经、纬度误差进行适当的尺度化,明显降低协方差矩阵的条件数,有效避免了滤波过程中病态问题的出现。新方法在不明显增加计算量的前提下有效解决了病态问题,并保证了Kalman滤波的最优性质。数值仿真验证了该方法的有效性。     

海底地形匹配高效质点滤波导航方法

海底地形匹配导航技术可实现自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)长时间的水下精确导航。质点滤波器(Point-Mass Filter,PMF)是实现 AUV 精确海底地形匹配导航的重要方法,但质点权重计算过程中需要寻找空间分布不规则的实测地形数据点与网格化先验地形图数据点间空间对应关系,造成大量计算消耗,严重影响了地形匹配导航算法实时性能。提出一种海底地形匹配高效质点滤波导航方法,通过构建伪输入高斯过程(Sparse Pseudo-input Gaussian Processes,SPGPs)模型,实现实测海底地形数据高效、精确网格化插值过程,并根据 SPGPs 方法提供的插值置信度实现网格化概率地图构建;搭建质点滤波器算法框架,提出适用于概率地图的质点权重计算过程,通过考虑网格化地图不同节点插值置信程度差别,提高地形匹配导航精度。于青岛中沙礁展开海上数据获取试验,并利用海试数据完成算法回放式仿真验证。试验结果证明,所提出网格化插值方法可实现高精度、高效地形深度插值过程,所提出海底地形匹配高效质点滤波导航方法可为 AUV 在线提供精确导航结果,且实时导航圆概率误差小于 3 m。     

SINS/DGPS矢量重力测量系统滤波技术研究

以单通道捷联惯性导航系统的速度误差和姿态误差方程为状态方程,以陀螺仪误差和垂线偏差为过程噪声,以DGPS的速度与捷联惯导的速度之差为观测量,建立Kalman滤波模型,经滤波得到高精度实时导航信息。从导航信息中提取水平重力信息,进而得到垂线偏差。对高精度惯性元件构建的惯导系统进行数值仿真,仿真结果表明,组合系统可以有效提高实时导航和姿态精度,经50s平均后,可以得到精度为2″的垂线偏差。     

基于中值滤波加权修正的多波束声呐测深数据趋势面滤波方法

针对传统趋势面滤波方法中多项式拟合曲面系数向量的求取和作为阈值的均方根误差的求取都受到异常数据的影响,使该方法在异常测深数据较多的情况下滤波效果不佳的问题,提出了一种中值滤波加权修正的改进方法。在构造趋势面之前,对水深数据进行加权修正,以前后两次修正后数据的拟合优度的变化量作为是否进行下一步水深修正的依据,利用最终修正后的水深数据求取多项式拟合曲面系数向量和均方根误差,大幅降低了异常数据的影响,具有很强的抗差性。经仿真模拟数据和多波束实测数据滤波试验,该方法在异常数据较多的情况下依然良好,能够保持良好的滤波效果,明显优于传统趋势面滤波;同时,该方法能够保持较高的运算效率,适用于海量多波束测深数据的自动滤波。     

一种适用于海量多波束测深数据的中值滤波算法

针对CUBE算法中的数据中值滤波排序问题,设计了一种基于堆结构的中值滤波算法。这种方法以初始滤波窗口中间数据为支点,把滤波序列划分为2个堆,进而把查找滤波窗口中间位置数据转化为在两个堆中进行排序并输出根节点的操作。实验结果表明,这种方法的滤波速度约为基于二分查找的中值滤波算法的2~4倍,适合应用于海量数据的滤波处理。     

香港与珠三角地区海陆联合地震探测的数据处理

介绍了香港与珠三角地区海陆联测地震数据处理的一般流程及方法,讨论了导航数据记录时间存在误差的问题及其解决方法,对数据处理程序进行了改进,使之更加通用化。提出了数据处理中需要改进之处,对较远的地震台站采用滤波、均衡、剪切等处理手段,突出弱震相,压制强噪音。广东和香港地区的大部分固定台站均可清晰识别出有效信号,这是首次利用固定台站记录到远距离海上气枪信号,最远接收距离达到240多公里,获得了较好的观测结果。     

水下导航定位技术研究进展

由于海水介质对电磁波的强吸收屏蔽效应影响，水下潜航器的隐蔽航行使得对其进行水下导航定位成为一个难点和热点研究方向。现有水下导航与定位技术以惯性导航传统自主导航技术为主体，围绕修正惯性导航产生的累积误差问题，发展形成了航位推算导航、地球物理匹配导航技术、水声导航技术等多种辅助导航技术。系统地介绍了这些水下导航技术及其组合方式的基本原理、主要特点及研究进展，并对未来水下导航技术发展趋势和应用进行了展望。     

多波束测深数据趋势面滤波阶次选择算法研究

海底地形深度数据滤波常用的方法有:交互滤波、中值滤波、趋势面滤波等。基于粗大误差判别3σ准则,研究测深数据趋势面滤波的方法,提出了海底复杂地形分区和滤波阶次自动选择算法,解决了模型参数需经验设定而造成的滤波效果不确定问题。系统可以客观地检测和剔除粗差,得出较高精度的三维海底地形数据,对多波束测深数据滤波的应用具有一定参考价值。     

基于模糊理论的渐消滤波算法

渐消滤波具有控制状态模型误差影响的能力。在渐消滤波原理的基础上，提出了一种基于模糊控制理论的渐消滤波算法。该方法是基于预测残差和模糊理论构造渐消因子，它克服了在实践中现有渐消因子求解可能出现负定现象，求解时必须附加条件这一缺点，从而有效调节动力学模型信息与观测信息对导航解的贡献，并用算例验证了该方法的可行性和有效性。     

船测瞬时海面大地高的获取与数据处理分析

为获得高精度的沿海区域瞬时海面大地高数据,利用船载GPS RTK技术能在动态条件下获得厘米级定位精度这一优势,采用高斯滤波及卡尔曼滤波方式对采集到的观测数据进行处理。从实验数据出发给出了高斯分布参数的选择方法并成功用于高程数据的滤波处理,同时以卡尔曼滤波方法作比较,分析了在获取瞬时海面大地高这一具体问题中两种方法的优劣,认为高斯滤波方法优于卡尔曼滤波。     

基于小波分层原理的机载激光雷达数据滤波

分析了小波变换的基本原理并把小波变换引入到了机载激光雷达数据滤波中,实现了DSM数据的快速、高精度的滤波。在文章的最后,利用英国Birmingham地区的实验数据对基于小波分层原理的数据滤波方法进行了验证,结果表明基于小波分层原理的数据滤波方法的正确率优于94%,精度优于±0.71m。     

基于LiDAR回波强度数据的潮间带植被滤波方法

地面三维激光扫描技术以其高精度、高密度等优点,在潮间带地形测量中得到了非常广泛的应用。为了对潮间带地形地貌进行精确反演,必须对点云数据中的非地面点(主要是植被点)予以滤波。对地面三维激光扫描回波强度数据的距离效应进行改正,利用改正后强度数据实现了一种快速精确的植被滤波方法。实验结果表明:与商业软件利用点云几何信息进行植被滤波相比,根据回波强度数据进行植被滤波的精度约为75%,且大大减少了计算量,对潮间带高精度三维地形重构有重要研究意义和应用价值。     

航空重力测量中FIR滤波与高斯滤波的比较

数字滤波器是影响航空重力测量数据处理成果质量的关键技术之一。分析比较了布莱克曼窗函数滤波和高斯滤波的特点,并利用实测数据对各类滤波器的性能进行了实际验证。结果表明,航空重力测量数据处理中高斯滤波和布莱克曼滤波的精度相当,高斯滤波略优,表明高斯滤波器同样适用于航空重力数据的滤波处理。     

基于X波段雷达海面波高估计的改进方法

船用X波段导航雷达凹波形成的海杂波图像中包含丰富的海浪、海表层流信息.借鉴合成孔径雷达(SAR)估计有效波高的方法,假设有效波高与雷达回波强度信噪比的平方根成线性关系,可由X波段雷达图像估计得到海浪的有效波高.用此方法主要分析小麦岛海域实验数据,结果显示,直流滤波后计算的信噪比估计的有效波高比不进行直流滤波结果符合得好;而按波浪浮标测得有效波高数据的高低,分两段分别进行线性拟合获取校准系数,估测的有效波高更加准确.