基于海底底质及地形特征的地形辅助导航适配区选择方法

随着多波束测深技术的不断发展,地形辅助导航广泛应用于海上舰船。本文针对传统特征参数没有包含深度以及海底底质因素而导致水下地形导航适配区判定不准确的问题,提出基于海底底质及区域地形特征的地形辅助导航适配区选择方法。本方法基于多波束探测数据,对区域地形数据进行统计分析,通过层次分析法对地形特征参数以及海底底质等适配性评价指标进行综合分析,得出权重向量并构建适配区选择准则函数,对匹配区域进行适配性判断。利用ICCP算法进行地形匹配蒙特卡洛仿真实验,实验结果表明,适配性选择函数克服了传统特征参数对匹配区域分析不全面的问题,可有效选择适配区,适配区内匹配误差小于5 m。

基于马氏距离的极区容错联邦滤波算法

针对舰船组合导航系统受极区极端恶劣环境影响发生外部量测故障从而降低系统精度的问题,提出基于马氏距离的极区容错联邦滤波算法。通过引入真实量测与预测量测之间的马氏距离来衡量各个子滤波器的量测质量,并通过马氏距离来构建各个子滤波器在主滤波器最优融合中对应的融合系数,降低故障子滤波器在最优融合中的比例,减少故障子滤波器对全局估计的不良影响。实验仿真表明,该算法相较于传统的联邦滤波算法,尤其在子滤波器量测故障情况下,具有更好的容错性和可靠性。