基于ICCP匹配算法的海底地形匹配辅助导航

利用海底地形辅助导航是水下载体导航技术致力研究的新方向，采用ICCP算法作为对准匹配算法，利用实测地形数据和已知地形数据库，进行仿真计算，修正惯性导航系统累计误差，得到水下载体的最佳匹配位置，以提高水下载体的导航精度。     

基于图像分层搜索的地形轮廓匹配算法设计

应用图像分层搜索序贯判决算法，进行海底地形轮廓匹配（TERCOM）算法设计。建立了上下两层同时匹配的比较控制逻辑，既提高了匹配速度，又减少了误匹配，增强了地形二维匹配的健壮性。应用实际海图原始数据进行仿真。结果表明，该算法在保持匹配速度的同时具有较高的匹配精度和抗差特性。     

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。     

基于TIN模型的水下地形匹配定位算法

针对当前尚无直接利用海图水深构建不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)进行水下地形匹配定位的现状,提出了一种基于TIN模型的水下地形匹配定位算法。首先,在经典TERCOM(terrain contour matching)算法的基础上,设计基于TIN模型的匹配搜索区的确定方法;然后,给出待匹配航迹点的水深值计算公式;最后,构建目标匹配定位的地形相关组合算子,实现匹配定位。实验结果表明:(1)本文所提算法可以用海图的原始水深直接构TIN模型作为匹配基准图进行匹配定位,且其定位精度可明显高于基于规则格网模型的经典TERCOM算法;(2)新方法可以有效的降低误匹配的发生;(3)提出的MMD+MSD组合匹配算子能够一定程度上克服水深系统误差对定位精度的影响。     

卫星测高资料在反演海底地形中的应用

首先论述了利用卫星测高数据反演海底地形两类常用算法即解析算法和统计算法的基本原理和数学模型，在此基础上基于最小二乘配置理论，提出了统计算法的改进模型，使用新模型在南中国海地区进行了海底地形反演计算，并将反演结果与实际船测水深进行比对，进一步验证改进模型的可靠性和有效性。     

数字海底地形分割算法

根据不同海底地形特征,提出了基于多波束测量数据进行海底地形分割的"三态值模型"法,其步骤包括:将地形数据滤波和网格化;利用"3×3"差分算子计算各节点的梯度;利用最大梯度追踪算法检测正负地形与平缓地形的分界线;利用"三态值"算法识别正、负和平缓地形。应用该方法对胶州湾实验海区多波束实测数据处理结果表明,该方法切实可行,能够对数字海底地形准确地进行快速分割。     

基于BP神经网络的海底地形复杂度自动分类方法研究

针对海底地形复杂程度分类问题,在考虑传统水深均值的基础上引入坡度和起伏度两个地形因子作为表征海底地形复杂程度的分类指标并进行量化,对水深数据空间分辨率进行统一,建立包含18种典型海底特征的海底地形复杂度分类库,利用BP神经网络对建立的分类库进行训练学习。为验证该方法的有效性和适用性,选取地形复杂度不同的4块实验区分别采用统计学方法和BP神经网络算法进行海底地形复杂度进行分类,对比发现该方法可以实现海区海底平坦、一般、复杂三种地形的自动识别与分类,并保留实验区海底地形复杂度细节信息。     

海底地形数据组织与可视化选取技术

海洋测绘数据信息化是构建智慧海洋的基础, 而海底地形数据是海洋测绘数据中的重要内容。为更加便捷和高效地 管理与利用地形数据, 本文结合工程实际需求, 研发了海底地形数据管理平台。首先, 基于海底地形数据的特点, 提出多分 辨率海底地形组织模型, 对不规则区域的海底地形进行多分辨率模型构建, 实现了对多波束实测数据的组织管理; 在此基础 上, 提出了多尺度海底地形分级渲染优化算法与海底地形数据空间截取算法, 利用分级渲染与数据裁剪算法实现对海底地形 数据的可视化表达预览和选取服务; 最后, 以典型的多波束测深数据为例, 基于研发平台完成了数据从存储 、组织管理到可 视化预览选取的一体化管理与服务, 验证了本文算法的可靠性与实用性, 同时可为海底地形数据管理服务提供一定参考。     

车辆导航系统中地图匹配新算法

根据网格思想将道路网络进行分块并融合GPS所提供的定位数据,利用车辆行驶的位置、方向和实际道路网络的拓扑特性,提出一种快速实用地图匹配算法。使GPS数据实时地与G IS地图数据匹配,有效地提高车辆导航的定位精度。     

面向地形匹配的多波束测深数据抽稀方法研究

基于多波束测深的地形定位是水下潜器导航技术研究和发展的重点,多波束测深数据的高精度快速重采样是水下地形匹配定位的前提。传统的实时抽稀方法因对多波束测深数据模型的过分简化而效果欠佳。参考Douglas-Peucker算法和点云数据抽稀方法,采用角度-弦高联合准则对多波束每ping数据进行抽稀处理,参考导航地形图对抽稀后的多ping数据基于点云离散度进行二次抽稀处理,从而实现多波束测深数据的高精度快速抽稀处理。典型的数学仿真地形和实测多波束条带数据实验表明:文中提出的抽稀方法数据抽稀率仿真地形在85%以上,实测地形在90%以上,数据抽稀前后点云构成的曲面DEM误差在3%以内,并且算法实时性较好。     

Underwater Navigation Based on Real-Time Simultaneous Sound Speed Profile Correction

Precise sound speed profile (SSP) information is critical when using sonar for underwater terrain navigation. Nevertheless, acquiring SSP information in real-time is difficult, especially in underwater navigation environment. To account for this problem, this paper presents an underwater navigation method that applies real-time SSP correction to the terrain measurements. The method uses a probe to measure the surface sound speed simultaneously. Meanwhile, redundancy of topographic measurement data is exploited to derive the equivalent SSP information. The acquired equivalent SSP is updated continuously with particle filter algorithm. The terrain measurements can be corrected in real-time with the equivalent SSP to improve the performance of underwater terrain navigation. By removing the impact of inaccurate SSP from the terrain measurements, the proposed method can achieve precise and robust underwater navigation result without using an underway-profiling instrument. Simulated results confirm the good performance of the proposed method.     

A hybrid simplex genetic algorithm for estimating geoacousticparameters using matched-field inversion

Matched-fieId inversion (MFI) undertakes to estimate the geometric and geoacoustic parameters in an ocean acoustic scenario by matching acoustic field data recorded at hydrophone array with numerical calculations of the field. The model which provides the best fit to the data is the estimate of the actual experimental scenario. MFI provides a comparatively inexpensive method for estimating ocean bottom parameters over an extensive area. The basic components of the inversion process are a sound propagation model and matching (minimization) algorithm. Since a typical MFI problem requires a large number of computationally intensive sound propagation calculations, both of these components have to be efficient. In this study, a hybrid inversion algorithm which uses a parabolic equation propagation model and combines the downhill simplex algorithm with genetic algorithms is introduced. The algorithm is demonstrated on synthetic range-dependent shallow-water data generated using the parabolic equation propagation model. The performance for estimating the model parameters is compared for realistic signal-to-noise ratios in the synthetic data     

Underwater Terrain Positioning Method Based on Least Squares Estimation for AUV

To achieve accurate positioning of autonomous underwater vehicles, an appropriate underwater terrain database storage format for underwater terrain-matching positioning is established using multi-beam data as underwater terrainmatching data. An underwater terrain interpolation error compensation method based on fractional Brownian motion is proposed for defects of normal terrain interpolation, and an underwater terrain-matching positioning method based on least squares estimation(LSE) is proposed for correlation analysis of topographic features. The Fisher method is introduced as a secondary criterion for pseudo localization appearing in a topographic features flat area, effectively reducing the impact of pseudo positioning points on matching accuracy and improving the positioning accuracy of terrain flat areas. Simulation experiments based on electronic chart and multi-beam sea trial data show that drift errors of an inertial navigation system can be corrected effectively using the proposed method. The positioning accuracy and practicality are high, satisfying the requirement of underwater accurate positioning.     

Underwater Terrain Positioning Method Based on Least Squares Estimation for AUV

To achieve accurate positioning of autonomous underwater vehicles, an appropriate underwater terrain database storage format for underwater terrain-matching positioning is established using multi-beam data as underwater terrain-matching data. An underwater terrain interpolation error compensation method based on fractional Brownian motion is proposed for defects of normal terrain interpolation, and an underwater terrain-matching positioning method based on least squares estimation (LSE) is proposed for correlation analysis of topographic features. The Fisher method is introduced as a secondary criterion for pseudo localization appearing in a topographic features flat area, effectively reducing the impact of pseudo positioning points on matching accuracy and improving the positioning accuracy of terrain flat areas. Simulation experiments based on electronic chart and multi-beam sea trial data show that drift errors of an inertial navigation system can be corrected effectively using the proposed method. The positioning accuracy and practicality are high, satisfying the requirement of underwater accurate positioning.     

海图自动综合研究进展

海图自动综合研究由传统地图综合研究和海部要素综合算法两部分组成,是海图生产自动化的瓶颈之一。简要分析了海图海部要素综合算法的特点,思考和展望了海图综合的未来发展方向:深入研究海部要素的特征,重视基于三维模型等全局性综合算法,加强海图自动综合的系统化和工程化,以及海洋信息多尺度表达的研究。