基于重力场特征参数信息熵的适配区选择方法

针对当前重力统计特征参数类别繁多,选择标准复杂而导致错选有效匹配区域的问题,利用信息熵具有能够整合多种统计参数且算法计算量小的特点,提出了一种基于特征参数信息熵的重力辅助导航适配区的选择方法。首先,在DTU10模型下将该方法与传统单一特征参数的方法进行比较,确定了传统方法的确会错误选择可匹配区,从而也反映了所提出方法的优越性;其次,在该方法划分出的匹配区和非匹配区中分别设计了8条仿真航线,匹配区中仿真航线的匹配效果明显优于非匹配区中的匹配效果。仿真结果表明了该方法的有效性。

基于模糊决策理论的重力辅助导航区域选择方法

针对传统重力辅助导航区域选择方法仅利用单一评价指标所导致的评价结果不全面这一缺陷,提出一种基于模糊决策的多指标综合选取方法。首先,应用该方法计算目标区域重力异常的标准差、粗糙度、相关系数、重力信息熵和重力坡度等表征重力特征的统计参量;然后,利用模糊决策理论方法求解出指标的隶属度矩阵和权阵,得到区域总的评价指数;最后,依据总评价指数进行匹配区选择。仿真结果表明,本方法具有较好的可靠性,评价指数高的区域,其匹配效果更好。

局部区域模型重力异常快速算法

地球重力场位系数模型可以用于计算局部重力扰动场元。然而随着地球重力场模型阶次的提高、局域重力场计算范围的增大,其计算速度往往不能满足工程需求。针对这一问题,在对位系数模型泰勒级数展开的基础上提出了采用向量运算、混合编程的方法,同时对连带勒让德函数Belikov递推方法中与经纬度无关的量进行了预先计算,有效提高了计算速度。提出的方法对于利用超高阶次重力场模型快速解算大范围、高分辨率重力场元数据以及累加求和计算具有一定的参考与借鉴意义。

关联概率密度加权重力异常UKF滤波匹配导航算法

无味卡尔曼滤波(UKF)是一种通过采样来近似非线性分布,从而对非线性问题进行次优估计的滤波方法。利用实时观测得到的重力异常以及航行区域参考重力异常图,可以建立基于重力异常的UKF滤波匹配导航算法,以此校正惯性导航系统的漂移误差。针对选取与UT变换相同权系数来求取预测观测值而可能导致求得的预测观测值为伪观测值的问题,提出了利用关联概率密度函数对采样观测值进行加权的重力异常UKF滤波匹配导航算法。通过对某实验区域的实验进行计算分析,结果表明,基于关联概率密度加权重力异常UKF滤波算法能够克服传统加权预测观测值带来伪观测信息的问题,将惯性导航系统经纬向漂移误差降低至1.1 n mile以内,均优干传统加权算法和纯惯性导航系统的定位精度。

利用EGM2008模型快速构建扰动重力梯度基准图

重力梯度张量是重力位二阶导,相比重力异常能够更好反映局部区域的细节特征。因此重力梯度导航理论上能为惯性导航提供更好的辅助。重力梯度导航的关键技术之一是背景基准图的构建,推导了扰动重力梯度张量与扰动位在局部指北坐标系中的关系式,并基于EGM2008地球重力场模型构建了一块范围的海域扰动重力梯度张量基准图。为了快速构建基准图,选取了合适的勒让德函数,并将每一个梯度张量的计算式改变求和顺序来提高同一纬度圈上的计算点的计算速度。最后利用梯度张量对角线上三元素满足拉普拉斯约束条件的原理验证了所得基准图的正确性。

超高阶地球重力场模型的高程异常优化算法

通过分析比较标准前向列推、标准前向行推、跨阶次递推和Belikov列推4种缔合勒让德递推算法的精度、稳定性以及计算速度,提出了选取Belikov列推法来解算超高阶重力场模型高程异常;研究探讨了基于严密球谐级数展开、保留泰勒级数展开的零阶项和保留至泰勒级数展开一阶项计算模型高程异常的三种算法,并进行了实验计算分析。结果表明,保留至泰勒级数一阶项的模型高程异常既能保证计算速度也能达到足够的精度,可满足大区域高分辨率高程异常建模的需求。

重力数据误差对大地水准面模型建立的影响

基于Stokes理论建立的大地水准面模型,其精度受重力数据误差,即重力数据分辨率、精度以及积分范围的影响。针对这一问题,通过重力场谱特征分析,给出不同地形区域重力数据分辨率以及积分半径造成的大地水准面高频截断误差的量级大小,计算平均重力异常误差对大地水准面建模精度的影响。研究成果对不同地形区域cm级大地水准面模型的建立具有理论与指导意义。

Jason-2卫星阈值重跟踪算法比较

选取Jason-2卫星在中国南海北纬15°~18.5°范围1 276个波形数据,依据Threshold算法和SeaIce算法对波形进行重跟踪,得到不同阈值水平下的距离改正结果。结果表明:当星下点轨迹靠近陆地时,距离改正值增大。然后,依据不同方法、不同阈值水平对应的距离改正值对卫星观测的海面高实施修正,得到相应的海面高结果。作为验证,选取法国国家太空研究中心(CNES)发布的海面高作为外部检核条件。将修正后的海面高与CNES公布的海面高进行较差比较,较差值的统计分析表明:SeaIce重跟踪算法在阈值水平为50%时,差值的标准差明显小于其他方法的计算结果。

Jason-2卫星波形重跟踪算法比较

为弥补测高数据在近海区域因为编辑准则被剔除而导致近海测量数据质量不高的缺点,利用5参数模型的两种形式和Ice-2模型对Jason-2卫星在中国南海部分海域的海洋回波波形进行了波形重跟踪的研究,并选择20个海洋回波波形,依据最小二乘原理进行计算、分析、对比,发现5参数模型的指数形式的结果和Ice-2模型结果非常接近。研究结果表明,在开阔的海域,对Jason-2波形进行3种方法波形重跟踪时,可以优先考虑Ice-2模型。波形重跟踪技术能够提高卫星测高数据利用率,为科学研究提供可靠的数据保障。

局部区域模型垂线偏差快速算法

针对利用地球重力场模型计算大范围、高分辨率局部区域模型垂线偏差速度慢这一问题,该文在对位系数模型泰勒级数展开的基础上,提出了采用向量运算、混合编程、预先计算缔合勒让德函数Belikov递推方法中与经纬度无关量的方法;最后与严密公式计算结果作对比。实验结果表明,该方法不仅可以满足精度要求,而且可以有效提高计算速度。

海底地形高次项对海面重力信息影响分析

为了尽可能利用海面重力数据所含地形相关信息,提升依据重力数据反演海底地形结果质量,选择南中国海为试验海区,详细研讨了频率域不同阶次海底地形正演恢复海面重力异常和重力异常垂直梯度在不同海底地形环境下的影响。数值分析试验结果表明,一次项海底地形正演结果对重力信息贡献起主要作用,随着海底地形阶次的增加,相应阶次海底地形正演海面重力信息的幅度不断减弱;海底地形起伏剧烈且起伏幅度较大海区,高阶次海面重力异常和重力异常垂直梯度变化明显,而地形平坦海区正演的海面重力信息变化微弱;重力异常垂直梯度相比重力异常对海底地形高频部分更加敏感,在试验海区依据海面重力数据反演海底地形过程中,若输入数据源为重力异常,建议顾及至二次项海底地形,若输入数据源为重力异常垂直梯度,建议顾及至三次项或者四次项海底地形,从而尽可能利用海面重力数据所包含信息。