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。

水下地形匹配导航研究综述

地形辅助导航系统以地形高程特征为定位信息源,可为水下航行器提供有界的定位误差,并能显著地抑制捷联惯性导航系统的误差漂移。而地形匹配算法是地形辅助导航系统的关键技术,其输出的匹配位置可作为组合导航滤波器的观测值以修正导航参数,地形匹配精度直接决定了整个导航系统性能。首先概述了现有水下导航定位技术,然后阐述了地形辅助导航基本原理与组成,最后详细总结了中外地形辅助导航系统和地形匹配算法的研究进展,为中国地形辅助导航系统的开发和研制提供有益参考和支撑。

天文/惯性组合系统中重力扰动补偿方法

针对重力扰动引起惯性水平基准姿态测量误差进而导致天文/惯性组合导航系统定位精度下降的问题,提出天文/惯性组合系统中的重力扰动补偿方法。首先,基于导航误差模型分析了影响天文/惯性组合导航系统定位精度的主要因素。其次,推导了重力扰动、惯性水平基准姿态测量误差与天文导航定位误差之间的传播机理。然后,研究了重力扰动建模与修正方法,并将重力扰动补偿方法应用于惯性水平基准的导航解算回路中,实现重力扰动的有效补偿。跑车试验结果表明,所提重力扰动补偿方法可以将天文/惯性组合导航系统中定位误差的振荡幅值由1.6 n mile降低至0.5 n mile。

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。

基于轨道不平顺匹配的多源融合列车定位方法

列车定位是保障铁路安全高效运营的基础,面向先进列车运行控制系统高精度、连续、可靠的位置服务需求,研究高精度、高可靠、低成本的匹配定位源提升列车定位系统的稳健性和准确度具有重要的现实意义。本文提出一种无布设轨道特征信号-轨道不平顺,利用惯性导航系统感知和测量轨道不平顺信号实现匹配定位,结合列车运动约束,实现了无布设情况下的全自主、全天候、全地域的连续可靠的组合定位。为了验证该方案的可行性,本文在真实铁路线路上进行了列车车载试验。试验结果表明:一个典型的战术级IMU可以实现0.6 m(98.46%置信度)的列车定位精度。该方法为多传感器融合的列车定位系统提供了一种新的定位信号源,可以用于提高车载列车定位系统的准确性和稳健性。

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。

海上平台惯性导航技术发展现状与趋势

随着海洋信息感知、资源勘探任务以及海工装备、无人航行器编队等海上平台的不断发展,惯性导航作为海上平台应用的一项关键技术,其使用方式日趋复杂,高精度惯性自主导航、惯性/水声/地球物理场匹配组合导航、全源导航等技术在海上应用深度与广度上不断发展。本文从海上平台对惯性导航技术的需求出发,分析了静电、光学、谐振陀螺惯性导航及其水声、重力匹配等组合导航技术特性、国外研究进展,对海上平台惯性导航技术未来发展趋势进行了分析和梳理,提出深海与无人平台是惯性技术需求发展重要方向,高精度自主导航、以惯性为核心的全源信息融合与协同智能导航将是技术发展主要方向。

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.

基于球谐模型与多传感器融合的高精度重力扰动补偿方法

随着对高精度长航时惯导系统性能要求的提升,重力扰动已成为惯导系统的主要误差源,能否对其进行有效补偿是提升导航精度的关键因素。传统基于球谐模型的补偿方法无法反映地球重力场的细节信息,对中短波重力扰动分量补偿效果不佳;传统状态估计法中马尔科夫状态模型对长波重力扰动分量描述精度较差,因此对长波分量的补偿效果不佳。以上方法均无法对波段较宽的实际重力扰动进行精确补偿,针对这一问题,本文设计了一种综合利用球谐模型与多传感器信息融合的高精度重力扰动补偿方法。该方法一方面利用低阶球谐模型对长波重力扰动分量计算精度较高的特点,对长波分量进行补偿;另一方面利用捷联惯导/激光多普勒测速/气压高度计构成完全自主的组合导航系统,将残余的中短波重力扰动分量建立为高精度的马尔科夫模型,从而实现对中短波分量的状态估计与补偿。仿真结果表明,所提出的重力扰动补偿方法可有效改善重力扰动估计效果,进而实现高精度的重力扰动补偿,具有较高的导航精度。

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。

水下导航定位弹性架构及关键技术

水下导航定位是综合PNT体系的重要组成部分。水下环境复杂,水下用户的导航定位服务应尽可能利用一切可利用的PNT信息源。本文对水下导航定位所涉及的技术进行系统梳理,并从技术体系多机理性、信息源基础设施冗余互补、用户终端弹性化3个方面设计了水下导航定位体系的弹性化架构,建议水下导航定位技术体系应由以惯性导航、原子钟为核心的多机理技术组成,信息源基础设施架构由考虑合理冗余布局的实体基础设施和高精度数字基础设施组成,导航定位终端弹性设计强调场景智能感知、传感器开放弹性接入、信息弹性融合。最后讨论水下弹性导航定位的基础设施建设和弹性终端研制的关键技术。

基于熵差的海底地形匹配导航算法

利用信息熵原理进行海底地形匹配导航,建立地形差异熵,设计了包括搜索和定位两个阶段的地形熵差匹配算法,通过搜索与定位的转换逻辑,省却传统算法的跟踪阶段,提高匹配速度,利用粗匹配和精匹配两个阶段的匹配,以及设计误差匹配处理策略,以校正惯性导航系统(inertial navigation system,INS)随时间积累的位置误差,提高匹配效率及匹配定位精度,并使用实际海底数据进行仿真.结果表明,经度和纬度的位置匹配都具有较快的收敛速度,能够有效校正INS的位置误差,有精度高,稳定性好的优点,具有一定实用价值.

惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究

在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的高性能要求。

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。

重力辅助导航匹配区域选择准则

通过在重力场区域中移动局部计算窗口的方法,计算了实测重力场各个局部的多种统计特征并使用填色等值线图进行了对比和分析,以局部重力场的标准差和经纬度方向相关系数作为匹配区域选择的数量指标,给出了重力匹配区经验选择准则。采用均方误差和平均绝对差算法在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了仿真研究,计算结果表明,在满足重力匹配区选择准则下进行的重力辅助导航,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率大于90%。

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。

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。

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。