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ICCP的水下地磁匹配导航算法

随着地磁场模型和地磁导航等研究的深入,需要合适的地磁场模型精度评价方法。利用世界地磁场模型（world magnetic model,WMM）和国际地磁台网（INTERMAGNET）观测数据,研究了最新的WMM2010模型在全球范围内的精度,并分析了WMM在欧洲、北美洲、中国及邻近地区等不同局部区域的精度。根据地磁场模型球谐系数截断阶数与空间最小分辨率波长关系,提出用格网化方法来评价地磁场模型的精度,并给出了WMM在全球和局部地区的精度。     

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...     

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...     

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。     

一种改进型TERCOM水下地磁匹配导航算法

分析了传统单频数据预处理方法在复杂运动状态下的缺陷,打破常规周跳探测基于时间序列的处理思维,提出基于双差的单频单站数据预处理方法。主要内容包括基于双差验后单位权中误差检测周跳发生的时刻;基于稳健估计的残差检测周跳发生的卫星;利用周跳回代估计进行周跳修复。通过模拟特定运动状态的动态数据及实测地震数据,验证了该方法在接收机复杂运动状态中的有效性及连续周跳探测的能力。     

地磁异常匹配辅助导航的研究

本文研究了地磁异常匹配辅助导航的基本原理,对其关键技术进行了分析,对系统建立了状态方程和观测方程,并给出了一个实例,利用EKF进行了数据融合处理,仿真结果表明地磁异常匹配辅助导航可以有效修正惯导的误差,大大降低了惯导的导航误差.     

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。     

地磁导航关键技术研究进展综述

地磁导航是一种根据地磁场磁要素信息进行匹配制导的重要导航方式,由于地磁场信息丰富、敏感,利于匹配,且没有累积误差等优势,目前,地磁导航正受到越来越多的关注。本文简要介绍了地磁导航的基本原理,结合国内外导航研究现状,重点介绍了地磁导航的多项关键技术研究进展情况,最后对地磁导航在未来国防建设发展中的应用进行了展望。     

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。     

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。     

《卫星定位与导航》教学研究与探索

总结了《卫星定位与导航》课程中实践教学环节存在的若干问题,通过对存在问题进行分析,提出了几点建议,使该课程实践教学体系与理论教学体系形成互促互动的良性关系,提高了测绘相关专业毕业生参与社会化生产的能力。     

车辆导航系统中定位数据处理和地图匹配技术

分析了GPS误差来源,并提出了相应的处理办法;融合电子地图中的道路数据和GPS所提供的定位数据的地图匹配算法,可以有效地提高车辆导航的定位精度.在分析各种地图匹配算法基础上,提出了一种实用的地图匹配方法,并且在实践中得到了验证.