Unequal-interval data fusion algorithm for inertial/gravity matching integrated navigation system

Inertial/gravity matching integrated navigation system can effectively improve the longendurance navigation ability of underwater vehicles.Through the analysis of the matching process,the problem of unequal-interval in matching trajectory is addressed by an unequal-interval data fusion algorithm which is based on the unequal-interval characteristics analysis of the matching trajectory.Compared with previously available methods,the proposed algorithm improves the location precision.In conclusion,simulations of the integrated navigation system demonstrated the effectiveness and superiority of the proposed algorithm.

重力插值重构在重力匹配导航中的应用研究

重力匹配导航的定位精度与重力基准图分辨率紧密相关,重力基准图可以通过插值算法细化重构,提高分辨率。为了验证重力基准图的细化重构是否可以有效提高定位精度,对多面函数插值法、Shepard插值法及综合Shepard插值法的插值效果进行了比较分析,并采用这3种插值算法对重力基准图进行细化重构,选用地形轮廓匹配(TERCOM)算法和迭代最近等值线点(ICCP)算法作为重力匹配算法,通过海上船测数据的离线仿真验证了插值处理后重力基准图的重力匹配导航效果。试验结果表明,使用3种插值算法将重力图分辨率由1′×1′提高到0.5′×0.5′后,TERCOM算法和ICCP算法的定位精度分别提升了约30%和20%,但分辨率提高到0.25′×0.25′后,定位精度不再有明显提升。此外,3种插值算法的插值效果虽不尽相同,但导航结果却具有一致性,试验结果也表明,当基准图分辨率提升仅为1倍时,插值算法的选择对导航结果影响甚微。

一种重力梯度/SINS/星光组合导航方法

为提高飞行器导航系统的精度和自主性,提出了一种重力梯度/捷联惯导(SINS)/星光组合导航方法。在该组合导航系统中,利用重力梯度信息修正SINS的位置误差,利用星光信息修正SINS的姿态误差,提高飞行器的导航精度和自主性。为了弥补传统容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波精度不高的缺点,采用随机加权容积卡尔曼滤波(RWCKF)算法,设计重力梯度/SINS/星光组合导航系统。仿真结果表明,SINS/星光组合导航系统、重力梯度/SINS组合导航系统、合成孔径雷达(SAR)/SINS/星光组合导航系统和提出的重力梯度/SINS/星光自主组合导航系统的定位误差分别为78.1003 m、54.3399 m、39.2776 m和19.8495 m,证明了提出的重力梯度/SINS/星光自主组合导航系统的精度不仅远高于两个子系统,也高于SAR/SINS/星光组合导航系统。

水下重力匹配导航关键技术及其研究进展

针对现有导航手段无法满足载体水下高精度安全航行的问题,研究分析水下重力匹配导航关键技术:介绍了国内外水下重力匹配导航及水下重力信息获取手段发展现状;然后从水下重力匹配导航的关键技术点出发,论述重力基准图构建技术、重力匹配导航适配区选择技术和重力匹配定位算法的基本原理和相关进展,指出3个领域存在的关键问题和研究方向;最后结合水下重力智能建图与匹配的相关需求,针对水下重力匹配导航未来的发展趋势进行展望。

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。

水下重力匹配导航的非线性滤波算法研究

地球重力场辅助惯性导航系统应用于水下运载体的导航定位,能够有效降低惯性导航系统误差随时间累积的影响,保证水下运载体的长时间导航精度。EKF算法与UKF算法是两种常用的非线性滤波算法,以水下重力匹配导航为例,在南海选取两块重力异常变化剧烈程度不同的海域开展仿真试验,试验结果表明:两种算法都能够匹配真实航迹,有效降低惯导定位误差,采用UKF算法的导航定位精度水平较EKF算法提升30%以上,具有较好的精度提高作用。

量子导航技术发展现状分析

随着量子信息科学技术的不断发展,量子导航技术以更高的测量精度、更小的设备体积、更广的使用范围得到了国内外的广泛关注,逐渐成为能够升级下一代导航定位核心能力、并有望在2030年前投入使用的新兴技术,是导航定位方向后续发展中具有技术引领作用的核心研发领域.本文梳理了量子导航领域的主要技术、重点发展方向及研究现状,并给出了后续发展建议,以期对量子导航技术发展起到推进作用.

局域重力场球冠谐建模与联邦滤波相结合的重力匹配导航算法

本文提出一种基于联邦Kalman滤波器(federated Kalman filter,FKF)和局部重力场球冠谐分析(spherical cap harmonic analysis,SCHA)建模的水下重力匹配导航方法。首先基于适定边值问题构建FKF子系统滤波器的重力梯度复数组合观测量;然后采用改进球谐分析技术(adjusted spherical harmonic analysis,ASHA)优化局部重力场球冠谐建模方法,快速建立以匹配点为中心的局部海洋重力场与空间位置之间较为准确的移动窗口球冠谐模型,并依据该模型组建子滤波器量测方程;最后利用预测残差向量设计自适应信息分配因子将各子滤波器状态估值及协方差进行融合得到惯导位置误差最优估计量。试验结果表明:采用SCHA建模的重力FKF匹配算法24 h航行导航定位误差保持在1.1 n mile以内,导航定位精度提高85%以上;10 d长时间航行导航定位精度提高了88.7%。本文算法能够在一定程度上克服惯性导航系统由于时间推移误差积累的缺陷,提高系统导航定位精度,增加匹配算法的稳健性。

基于原子体系的量子惯性传感器研究现状

惯性传感器的性能直接决定了惯性导航系统的精度。基于原子体系的量子惯性传感器有望在更小体积和更低成本下达到传统惯性传感器的性能,且理论上可以获得比现有技术更高的测量灵敏度和长期稳定性。近些年随着量子精密测量领域的快速发展,量子惯性传感器的实用化和工程化方面研究进展显著,未来通过替代传统加速度计和陀螺仪,有可能形成高度集成、低功耗和低漂移的量子惯性导航系统。文章简要介绍了基于原子体系的量子惯性传感器的基本原理,总结了以原子干涉陀螺仪、原子自旋陀螺仪、原子干涉加速度计、原子干涉重力仪和重力梯度仪为主的量子惯性传感器研究现状,并对有待解决的关键技术问题进行了梳理和分析,可为量子惯性传感器的发展提供参考。

用于无源重力导航的等值线匹配算法

提出了一种用于重力辅助惯性导航系统的基于误差平方和价值函数最优的等值线匹配算法。该算法充分利用惯性导航系统短时高精度的特点,根据惯导系统导航信息以及重力场测量信息,在先验重力图上通过搜索、跟踪和决策来确定匹配航迹,实现重力辅助导航定位。在一片真实海域重力异常图上得到的仿真结果表明,在正常海况下,该算法的匹配误差可限制在1个重力图网格之内,且不受惯导定位误差的影响,克服了其他匹配算法在惯导定位误差大时失效的缺陷。

导航用重力梯度基准图构建方法的比较研究

系统研究一种基于自由空间异常或布格异常数据的构图方法,避免相关研究构建梯度图时较少考虑标准测量数据,构图结果物理意义不明确和缺乏实用性的缺点。以重力归算理论推导构图方法原理,然后用频域算法实现构图过程中两个关键计算过程,通过算例分析构图效果。所构基准图数值、轮廓等关键特征均与实测重力梯度吻合较好,证明该方法在重力梯度辅助导航基准图构建中的实用价值。

水下惯性/重力匹配自主导航综述

水下自主导航是实现我国海洋战略的关键技术,水下惯性/重力匹配导航技术因其高精度、长航时和隐蔽性等特点,已成为水下自主导航的重要手段。文中论述了水下惯性/重力匹配导航技术的重要性;详细介绍了惯性/重力匹配导航的关键技术点及发展现状,包括旋转调制惯性导航系统、重力图构建、重力实时测量、重力补偿、重力匹配和综合校正;指出了该领域的研究重点和方向,并针对水下高速航行器导航关键技术提出了解决思路。文中的研究可为水下高精度自主导航研究提供参考。

一种新的基于局部重力图逼近的组合匹配算法

惯性导航系统定位误差随时间积累发散,利用重力场辅助惯性导航已成为组合导航领域的新方向,该技术对实现潜艇无源定位意义重大.首先利用二维高斯基函数对局部离散格网重力异常基准图进行逼近获取其解析表达式,在此基础上对传统相关极值匹配算法进行重新建模,采用拟牛顿BFGS非线性寻优方法对该模型进行解算,最终完成基于连续解析形式重力异常基准图的相关极值匹配算法设计.为进一步提高算法性能进行以下两点改进:(1)采用TERCOM算法进行预匹配以缩小寻优范围提高寻优速度;(2)采用差分法减小实测过程中Etvs效应对重力匹配的影响.最后在2′×2′卫星测高反演重力异常数据库基础上进行了三组对比仿真实验,从实验结果可以看出,在重力测量误差、系统误差及初始定位误差较大的情况下,通过该组合匹配算法获得的匹配定位仍能以较高的精度跟踪真实航迹,且其性能较传统单一匹配算法有较大提高.

水下重力异常相关极值匹配算法

重力辅助惯性导航是利用地球物理特征信息——重力来修正水下潜器惯性导航误差,其关键技术是匹配算法。基于平均平方差最小准则构造差分降权相关目标函数模型,针对受干扰误差随机影响,基于目标函数模型搜索得到的多个有效位置,均有可能以不同概率密度源于正确位置这一问题,提出概率数据关联滤波重力匹配算法,与最近邻法相比,该算法确定的航迹更接近于真实位置,提高算法的可靠性与抗干扰性;分析探讨序列采样间隔对匹配精度的影响。通过试验区仿真匹配,结果表明,当选择适当的采样间隔与采样长度,该算法能有效修正导航误差。

重力垂直梯度导航值特征分布与可导航性分析

以并行Kalman滤波匹配导航原理为基础,设计重力垂直梯度辅助惯性导航系统导航的可导航值计算方法。基于西太平洋海域2′×2′测高重力垂直梯度数据库,给出西太平洋海域重力垂直梯度辅助导航2′×2′导航格网值。选取不同特征区域的5条航线进行辅助导航仿真定位,并对导航能力进行统计分析,给出可导航性值、匹配成功概率、定位误差的关系。结果表明,本文设计的重力垂直梯度可导航性值可以作为匹配区域选择以及航线规划的数量性依据,可导航值大于14.0时,定位误差优于2.0nmile,并给出西太平洋海域对应的区域分布。

重力辅助惯性导航中重力归算的垂直梯度计算

重力辅助惯性导航技术是利用地球物理特征信息数据—重力来完成水下运动载体的辅助导航与定位。为了实现水下运动载体上重力传感器输出的实测重力信息与重力数据库中存储的重力信息之间的匹配,首先必须将这两类数据归算到一个平面。本文研究分析了重力归算中重力垂直梯度求解的各种方法;探讨了不同数值积分区域对扰动重力垂直梯度精度的影响;并通过计算分析,提出了可以直接以重力异常垂直梯度代替扰动重力垂直梯度来求取重力垂直梯度。

重力垂直梯度数据地图特征及其辅助导航

从随机过程理论出发,研究了重力垂直梯度场的主要特征参数(标准差、粗糙度、信息熵),通过选定局部窗口的滑移,计算了西太平洋海域分辨率为2’×2’的重力垂直梯度特征参数。选取不同特征区域的3条航线进行辅助导航仿真定位,并对导航能力进行统计分析,给出了重力垂直梯度特征参数与匹配成功率、定位误差的关系;在统计准则下,匹配成功率大于90%、定位精度优于1nmile,表明重力垂直梯度特征参数可以作为匹配区域选择以及航线规划的数量性依据。

惯性/重力匹配组合导航系统可观测性研究

惯性/重力匹配组合导航系统的导航精度与重力场有很大关系.论文从局部可观测性出发,分析了重力场对该组合导航系统定位精度的影响,认为惯性/重力匹配组合导航系统的位置是局部可观测的,且定位精度受重力场的诸多综合因素的影响.

重力场匹配导航的全张量重力梯度基准图模拟

针对目前重力场匹配导航研究的需要,提出了一种计算机模拟全张量重力梯度基准图的方法,可利用地形高程数据模拟计算局部地区的重力梯度数字地图。该方法从扰动重力梯度的原理出发,分析了地形起伏对重力梯度场的影响,并提出以立方体为地形单元模型,积分计算测量点附近的地形对测量点重力梯度各个分量值的扰动影响。在此基础上模拟格网式测量,从而得到较高分辨率的全张量重力梯度数字地图。仿真实验表明,这种方法计算所得的重力梯度基准图可以精确到10-2～10-1E,相对误差为8.27%,并且存在大量的细节纹理,有着较好的导航应用前景。与实测数据的对比分析说明,所得的重力梯度基准图基本符合实测数据的特性,所提出的方法可以作为一种有效的全张量重力梯度基准图模拟的方法。

基于ICCP算法的重力辅助惯性导航

迭代最近等值线算法(ICCP)是一种重要的匹配导航算法,文中首先介绍ICCP算法的基本原理,随后在0.2′×0.2′重力异常数据库的基础上,利用ICCP算法进行仿真计算得到最佳匹配位置。最后为了验证匹配位置是否可用于修正惯导误差,提出将匹配位置误差作为观测量,用卡尔曼滤波对惯导系统误差进行最优估计。由最后的仿真结果可以看出,ICCP算法可有效抑制惯导纬度误差的增长,且最大纬度误差不超过2,′以匹配位置误差作为观测量可以用来估计惯导方位误差角。