基于统计建模的地磁匹配特征量选择

本文从地磁导航的实际需要出发,提出了地磁场平静变化建模与地磁匹配特征量的选择问题,并通过季节性ARIMA模型对地磁场的7个分量分别进行了建模.从建模结果来看,如果能够解决调水平精度的问题,Z分量和Ⅰ分量是最优良的地磁匹配分量;如果调水平的精度达不到要求,那么F分量不失为一种明智的选择.另外,本文还提出了地磁场最小扰动分量的概念,并用主成分分析的方法对此进行了初步的尝试.

高维寻优ICP算法及其在地磁辅助导航中的应用

利用地磁场特征进行辅助导航是目前组合导航技术的重要研究方向。地磁导航可采用基于ICP算法的匹配定位来限制推算定位或惯性系统时间增长带来的位置误差。ICP算法使用的前提是初始误差较小,当初始误差较大时,最近点的计算容易落入伪目标点,导致该算法不再适用。针对ICP算法的这种缺陷,本文利用地磁场特征量的高维特性,提出在最近点的计算中增加特征量维数的改进措施,以增强ICP算法对初始误差的抵抗能力。仿真结果表明:改进算法对初始误差的鲁棒性增强,匹配精度和匹配概率明显提高。

基于IGRF13和WMM2020模型的地磁匹配特征量的选择

地磁导航具有极好的自主性、隐蔽性以及抗干扰性,而且近几年越来越引起广泛的关注和研究.在地磁匹配导航系统中,地磁特征量对导航性能有极大的影响,而且特征量数据之间有较大的差异,因此选择最佳的地磁匹配特征量是实现高性能地磁匹配导航的重要任务.本文采用了最新的国际地磁参考场模型IGRF13与世界地磁模型WMM2020研究分析了地磁场分量随时间及空间的变化情况,进而选择出匹配效果最佳的地磁匹配特征量.首先基于两种模型数据,通过用坡度的概念来描述导航区域的七个地磁匹配特征量随空间变化的情况,最终排除坡度较小的角度类地磁场特征量;其次,因地磁场的时间变化分析可以从点和区域两个方面进行,故采用控制变量法,分别计算出两个模型的单点以及区域的地磁信息熵值,以此来分析地磁匹配特征量随时间变化的情况.然后,通过基于两种地磁模型数据的计算与分析,结果均发现垂直分量Z是最佳的地磁特征量.最后,在导航区域分别基于模型数据和实测数据进行定位实验,进一步验证了分析的结果,为地磁匹配导航提供了可靠的依据.