适用航空的地形匹配导航算法研究

地形轮廓匹配(TERCOM)匹配算法在速度误差和航向误差较大的情况下可靠性下降,桑地亚惯性地形辅助导航(SITAN)算法在初始位置误差较大时Kalman滤波器不能收敛,针对以上问题,提出了一种新的适用航空的地形匹配导航算法。该算法采用基于地形剖面匹配系统(TERPROM)算法作为搜索算法,以基于扩展Kalman滤波原理的SITAN算法作为跟踪算法。将该算法在真实地形数据上仿真,并和传统的基于单状态并行Kalman滤波器阵列做搜索的SITAN算法在不同高度表噪声情况下比较。仿真结果表明,该算法有效地提高了搜索的效率,提高了地形匹配的精度及实用性。

多参照点联合概率地形误匹配判断准则

针对地形轮廓匹配(TERCOM)算法容易受高程测量误差和地形相似性等影响而出现误匹配的问题,以平均平方差(MSD)匹配准则为例,提出了一种相关面内多参照点联合概率误匹配在线判断准则。首先,对测量高程数据和基准高程数据做相关运算,获得待匹配区域内各点的MSD值,即相关面;其次,通过分析高程量测噪声的统计分布,建立待匹配点的MSD概率分布密度函数;最后,计算选取待匹配点为正确匹配点的多点联合概率,并通过阈值判定此待匹配点是否为正确匹配点。仿真结果表明,选取不同的匹配序列长度和测量噪声的情况下,当判定阈值设为0.9时,对正确匹配的判断正确率达到97%以上,且90%以上的正确匹配点都能被保留下来,可以极大程度地避免误匹配。

基于改进粒子群优化的水下地形辅助导航方法

为了提高传统地形匹配算法的定位精度,提出一种基于改进粒子群优化的水下地形辅助导航定位算法。该算法以SINS的指示位置为中心构造搜索区域,对二维粒子群进行初始化,利用实时水深测量序列与待匹配序列之间的平均Hausdorff距离作为适应度函数,在线性递减权重的基础上引入收敛因子对粒子的速度和位置进行约束更新,改善粒子"早熟"问题。在某海图内进行了水下地形匹配仿真实验,结果表明:初始位置误差大小不影响改进PSO算法的定位精度和匹配速度;当水下航行器初始位置误差较大时,与TERCOM算法相比,改进PSO算法的匹配精度提高了近5倍,匹配耗时缩减了近10倍。