基于重力场深层感知模型的重力匹配导航适配区选取算法

重力匹配导航的定位精度高度依赖于所航行区域的重力场分布,因此,选择合适的导航适配区对于确保重力匹配导航性能较为关键。为了确保重力匹配导航具有较高的定位精度,提出了一种基于重力场深层感知模型的重力匹配导航适配区选取算法,旨在提高重力匹配导航适配区选取的准确性。首先,使用灰度共生矩阵、局部二值模式和提出的归一化重力尺度,构建重力场特征集;然后,设计重力场深层感知模型,提出了层间传播机制用于训练该模型;最后,将重力场特征集的信息作为输入,提取出航线区域的特征值,并使用提取后的特征值选出重力匹配导航的适配区。选取高精度卫星测高全球海洋重力场模型,分别针对大西洋和太平洋海域的577个5°×5°子区域,每一个子区域选取100条航线进行不同条件下的重力匹配导航试验。试验结果显示:重力场深层感知模型与平均定位误差的斯皮尔曼相关系数的范围是0.61~0.91,肯德尔相关系数的范围是0.41~0.74。传统的多属性决策法与平均定位误差的斯皮尔曼相关系数的范围是0.22~0.70,肯德尔相关系数的范围是0.20~0.63。试验结果表明,提出的重力场深层感知模型提取的特征值与不同条件下重力匹配定位误差具有高度的相关性,因此,按照重力场深层感知模型特征提取值等级选取的区域,对应了相应等级的重力匹配导航定位精度,通过这样的方式提高了重力匹配导航适配区选取的准确性。

基于新型主成分加权平均归一化法优选水下重力匹配导航适配区

本文开展了水下潜器重力匹配导航的匹配区适配性评价研究.第一,本文综合考虑了重力异常标准差、坡度标准差、粗糙度、重力异常差异熵、分形维数等重力场主要特征参数,联合主成分分析准则和加权平均原理,提出了新型主成分加权平均归一化法;第二,基于新型主成分加权平均归一化法,计算可评价重力异常基准图各区域匹配效果的总体特征参数指标,依据总体特征参数指标进行优良适配区、一般适配区和非适配区划分;第三,在相同条件下,在划分的优良适配区、一般适配区和非适配区内,分别进行重力匹配数值模拟验证比较,结果表明,优良适配区的重力匹配效果显著,匹配概率约为98%,匹配稳定性高,位置误差小于1个重力异常基准图格网.

水下重力匹配导航适配性评价方法比较研究

重力匹配导航精度受重力适配区选取的影响。针对如何有效筛选最优适配区,采用信息熵的单特征准则与多属性决策的多特征准则评价重力底图的适配性。选择重力标准差、相关系数、粗糙度、坡度、重力特征丰度与累加梯度均值6种参数,利用单/多特征两种准则筛选同一海域适配/非适配区,通过地形轮廓匹配(terrain contour matching, TERCOM)算法在所筛选区域进行重力匹配导航验证,对比分析两者的匹配导航精度。结果表明,单特征准则在适配/非适配区的导航误匹配率分别为30%和20%;多特征准则在适配区无明显误匹配,误差在百米级,在非适配区出现多次误匹配。分析表明,多特征分析准则与单特征分析准则相比,可更准确有效地评价重力匹配区的适配性。

基于Haar小波变换的重力场方向性适配区选取方法

水下重力场适配区的选取在重力匹配导航系统中起着至关重要的作用,传统适配区选取方法通常以重力场区域统计特性作为评价标准,而存在对方向适配性特征描述不准确的问题,在适配区中往往存在某一航向轨迹的匹配精度大幅下降的情况。针对此问题,提出一种基于Haar小波变换的方向性适配区选取方法,将小波变换后得到的高频信息图进行再组合,从而得到针对于任意指定航向的重力高频信息图。通过对某一海域的船载重力数据进行实验验证,基于所提方法可以根据当前航向选取出更具有针对性的适配区域,适配区内匹配率提升6.3%。所提出的方法不仅解决了现有适配区选取方法对方向适配性描述不准确的局限性,而且为潜航器选择以何种航向进入适配区起到了指导性作用。

水下重力辅助导航适配区选取的研究进展

为进一步提高水下重力导航系统的匹配效率,研究探讨适配区选取的相关技术:介绍重力场基准图的插值重构、重力场特征参数的提取以及重力场适配区选取准则的构建方法;并分析重力辅助导航适配区选取技术今后的研究方向与研究重点。

基于分割嵌套三角剖分的重力场适配区选取算法

重力场适配区选取算法是水下重力定位系统的关键技术之一,直接影响重力匹配算法的定位精度和匹配率,为提高适配区选取算法的准确性,提出一种基于分割嵌套三角剖分的重力场适配区选取算法。首先利用墨卡托投影和重力异常空间校正,将传统重力场栅格信息变换为三维高程信息;再利用分割嵌套的思想,不断从重力场最小环形域中分割出最优三角形,从而形成重力场三角网络。之后,对网络中每一个小三角形,选取了坡度、坡向、起伏度和粗糙度作为重力场局部几何特征。最后,采用k-means聚类算法,将重力场分为强适配区、弱适配区和非适配区。仿真对比试验结果表明,在提出的适配区选取算法所选择的强适配区内,重力匹配定位精度与重力场背景图格网分辨率相当,表明利用分割嵌套三角剖分来选取重力场适配区的可行性。

地磁匹配导航中适配区的选择

对地磁匹配导航中适配区的选择进行了研究,给出了选择适配区的基本原则,研究了基于磁场特征参数和基于地磁特征参数信息熵的适配区选择方法,结果表明基于地磁特征参数信息熵的适配区选择方法更有效,更适合作为适配区的选择标准。

一种基于因子分析的重力适配区域选取方法

为了综合分析各类特征值对于适配区选取的影响,提出了一种通过因子分析,将多种特征值综合为少数几个因子,以此确定影响适配区选取参数的方法。首先将整个区域划分为15个子区域,计算每个子区域的各类特征值,利用因子分析的方法统计各区域得分。然后,根据得分情况确定适配区选择顺序。最后,对比验证基于因子分析选出的适配区匹配定位精度。仿真结果显示,基于因子分析选取的适配区总体定位精度为0.45 n mlie,优于传统的主成分分析法,表明利用因子分析来选取重力适配区是一种可行的方法。

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。

基于简化Mumford-Shah模型的导航基准图适配区分割方法

基于景象匹配的飞行器导航数字基准地图中需要划分匹配稳定的区域,以提高导航系统航迹的可靠性.该文首先讨论了描述基准图局部区域匹配稳定性的局部匹配稳健度量指标,据此定义了适配区的概念.常规的基于相关函数局部匹配稳健度量需要大量的计算时间,难以实用化.为此,文中采用了三种可快速计算的匹配稳健度量指标:相关主峰曲率、可跟踪度及特征密度,以及相应的快速算法.同时,引入了一种基于简化Mumford-Shah模型的水平集算法进行适配区划分,通过演化由模型推导出的偏微分方程,就能得到适配区和非适配区的最优划分.最后对实际的导航基准图的适配区划分试验表明,该文的适配区分割方法不仅计算速度优于基于相关函数的方法,而且可以获得合理的适配区分布.

重力辅助导航仿真及适配性分析

重力场辅助导航是抑制惯性导航系统随时间误差累积的有效方法之一。本文引入重力异常可导航值作为描述重力异常背景场的特征之一,并计算了西太平洋海域1'×1'重力异常可导航值。为了分析重力异常背景场的适配性,选取了4条代表性航线并基于ICCP算法进行了仿真,并对仿真结果作了统计分析。统计结果表明,匹配区域的可导航值越大,适配性能越好,其中在可导航值均值大于20的航线上,匹配成功率大于80%,且匹配精度优于2 nmile。

海洋地磁导航区域适配性分析

地磁背景场变化特征是影响匹配导航精度及稳定性的重要因素。因此,潜航器导航前,对航行区适配性能进行分析尤为重要。采用熵、粗糙度等统计参量,实现了对匹配区地磁变化特征的描述,并结合匹配试验对其相关性进行分析,进而实现了适配区性能分析。

基于空间分布的重力场持续适配能力评估方法

重力匹配导航需要在重力场特征丰富的区域进行,现有的重力场适配性评估方法多针对单条测线或局部区域,未考虑到重力特征的空间分布。为了评估重力场持续适配能力,提出了将重力场适配半径作为评估重力场特征区域空间适配性能指标参数。从适配半径定义出发,阐述了其物理意义内涵,证明了其与匹配测线覆盖全区域的最小辐射半径的关系,并根据适配半径不同分布形态,推导了具体计算方法。适配性评估实例表明,中国南海重力场适配半径为95 n mile,说明重力匹配导航技术在南海范围具有较好适用性。适配半径直接反映了特征区域提供持续重力匹配导航的能力,可作为重力匹配导航系统工程应用重力场持续适配能力评估和航迹规划的依据。

多属性决策理论的重力匹配导航适配性分析

为确保水下重力匹配导航的可靠性,针对将单一特征指标作为适配性分析准则而导致评价结果不全面这一缺陷,提出了一种基于多属性决策理论的重力匹配导航适配性分析方法。首先,采用重力场标准差、粗糙度、相关系数、坡度标准差、偏态系数和重力异常差异熵6种特征参数作为属性集进行加权规范化处理,得到决策指标对待匹配区的适配性排序,也可构建贴合度来评价最优适配区。然后,在同一条件下,对各待匹配区分别进行匹配仿真比较,结果表明,决策指标越高,匹配效果越稳定,且可直接筛选出最优适配区,决策结果与匹配精度有高度一致性,匹配度高达80%。该方法可靠性高,能够解决单一特征指标信息量较少的问题,为水下潜器长航时、长航距航行提供重要保障。

水下惯性/重力梯度匹配导航综述

水下惯性/重力梯度匹配导航是提高自主水下潜航器导航精度的重要手段。为深入了解水下惯性/重力梯度匹配导航技术的发展现状,综述了重力梯度仪等技术的研究进展,详细分析了惯性/重力梯度匹配导航的基准图构建、适配区选取、匹配算法以及综合校正等关键技术的难点与研究现状,总结了此领域的研究重点。预测了惯性/重力梯度匹配导航技术的发展趋势,指明了技术的耦合性、智能化及实用性是水下惯性/重力梯度匹配导航的重要研究思路,为水下自主导航技术的发展提供参考。

多属性决策与改进A*算法规划重力匹配导航航迹

针对水下重力匹配导航的适配区划分与航迹规划这两项关键技术,该文提出将基于多属性决策的适配区划分方法与改进A*算法联合,为水下航行器规划航迹。(1)将6种重力场特征参数通过多属性决策将其融合为综合指标,以此划分适配/非适配区并制作二维栅格图;(2)改进A*算法启发函数并对航迹点优化平滑,与原算法进行仿真对比。结果表明:该方法可令航行器行驶在重力特征显著海域,且优化后有效减少了航程与46%的冗余拐角,为重力匹配导航带来便利并提供重要保障。