基于局部重力场模型的惯性/重力组合导航方法

随着水下航行器对导航定位精度要求的不断提高,单一的导航系统难以满足实际的需求,因此,组合导航系统已逐步成为国内外研究的热点问题。水下航行器的惯性导航系统误差随时间累积,利用重力异常数据辅助导航可以修正惯性导航系统误差。文中以全球重力场模型EGM2008为基础,结合局部实测重力异常数据,利用移去-恢复技术修正初始重力场模型的位系数,从而得到局部精确的重力场模型。为了解决系统量测方程无具体解析表达式的问题,提出利用正则化粒子滤波方法对组合导航系统的定位误差进行估计。计算机仿真结果表明,该滤波算法能够有效地提高惯性/重力组合导航系统的定位精度。

融合多源重力数据构建局部高阶重力场模型

针对利用带限型径向基函数,融合航空和地面重力数据构建高阶地球重力场模型时,航空、地面重力数据的频谱信息不一致问题,该文提出残差与先验精度比较分析法,确定出了研究区域航空数据的最佳频谱范围。结果表明:航空重力数据系统性偏差及其径向基函数展开阶次不当可分别导致±0.019 m和±0.007 m的建模误差。基于此,构建了局部区域6000阶的径向基函数融合地球重力场模型CBFM2020。通过与GPS/水准数据比较,CBFM2020的精度比EGM2008、USGG2012以及仅由地面数据得到的重力场模型均有所提高。模型建立过程中航空重力数据未进行向下延拓,而是直接在原始高度与地面数据进行融合,可为局部地区高阶重力场模型的构建提供一定参考。