重力异常和重力梯度联合辅助导航算法及仿真

鉴于潜艇的惯性导航系统误差随时间积累的缺陷,重力无源辅助导航近几年成为水下潜艇辅助导航研究的热点和前沿问题.采用多模型自适应Kalman滤波并行算法对重力异常和重力梯度联合辅助导航,通过对沿航迹重力异常和重力梯度信息因子的实时分配,加权处理得到潜艇位置的最优实时估计.选取不同特征区域的2条航线进行仿真试验,对算法的匹配可靠性和匹配误差进行分析,结果表明,该算法能弥补单纯重力异常或重力梯度匹配定位精度不够、误匹配以及匹配失效情况的不足,提高现有重力场辅助导航的定位成功率和定位精度.