重力梯度传感器数据的模拟及其辅助导航

针对目前国内重力梯度数据难以获取的现状,研究重力梯度正演算法中矩形棱柱法来获取重力梯度数据,并将其应用到重力梯度辅助导航中。同时针对目前大多数匹配算法依赖于惯性导航系统(INS)的初始位置误差和在重力梯度变化不明显的区域定位精度不高的问题,提出重力梯度差异熵调节的概率神经网络算法作为匹配算法。在6个网格的初始误差下进行仿真实验,结果表明:该算法是正确的和有效的,匹配精度优于传统的概率神经网络匹配算法。