基于EKF的同时定位与构图在潜艇地磁导航中的应用
海域多要素感知观测与预警关键技术
海域多要素感知观测与预警关键技术作者：林化琛郑佳春黄一琦孙世丹曹长玉来源：《航海》2020年第02期摘要：本文介绍了一种海域多要素感知观测与预警系统。
该系统主要由雷达网、光电观察设备、AIS、GPS、综合信息处理平台等组成。
以先进雷达技术、大数据和人工智能为支撑，实现对海面目标实时态势跟踪和海洋环境实时监测，综合感知和立体观测预警分析。
文中介绍了基于非恒定自适应门限的目标全自动探测、雷达组网全目标融合、基于经验正交分解的X-BAND雷达海浪探测、基于雷达视频处理的溢油探测与报警等关键技术;给出了系统在福建省海洋渔业、海警、海事等部门成功应用案例，证明了该系统技术的可行性、先进性，极具应用推广价值。
关键词：雷达;AIS;综合感知;数据融合;海浪探测O引言党的十八大提出了建设海洋强国的重大部署。
习近平总书记曾指出，建设海洋强国是中国特色社会主义事业的重要组成部分，要进一步坚持创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，树立海洋经济全球布局观，主动适应并引领海洋经济发展新常态，加快供给侧结构性改革，着力优化海洋经济区域布局，提升海洋产业结构和层次，提高海洋科技创新能力。
《福建省“十三五”海洋经济发展专项规划》提出了运用“互联网+”思维指导海洋信息化工作，综合应用通信技术、计算机技术、物联网技术、云技术等，构建融合海域使用动态化管理、海洋工程环境监管、渔船信息化管理、安全生产监管、养殖区域及水质监控、海洋渔业生产状况及经济数据收集、应急事项处置于一体的“智慧海洋”平台，实现智能感知、智能调度、智能决策、智能服务，形成与海洋现代化管理相适应的智慧海洋体系[1]。
基于海洋观测、海洋渔业、海洋执法等业务需求，“海域多要素感知观测与预警系统”应运而生，该系统通过对海面目标实时态势的跟踪观测和海洋环境实时监测，综合感知分析与预测处理，实现海域海面的“透明化”和“智能化”;可为海洋渔业、海警、海事等部门海上执法及事故调查等提供关键信息支撑，可赋能智能渔业、智能执法、智能搜救、海洋环境服务等新业态，对国家海洋信息化战略的实现具有重大意义，具有广泛的应用前景。
基于CEKF的SLAM算法研究与分析
基于CEKF的SLAM算法研究与分析雷碧波【期刊名称】《工业控制计算机》【年(卷),期】2015(028)010【摘要】移动机器人如何在未知环境下实现同步定位与地图创建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是其真正实现自主导航的关键技术之一.通过对CEKF(压缩扩展卡尔曼滤波)的SLAM算法的研究,进一步分析讨论了SLAM问题中机器人在导航定位过程中产生误差的主要原因.根据SLAM问题中机器人定位误差的收敛特性,在机器人的不断运动过程中,机器人的定位误差会逐步增大,理论分析的可能原因是CEKF非线性算法所导致的误差积累.结合仿真模型,对算法中造成误差的原因进行了详细的理论分析与仿真研究,分析表明在完全未知的环境下无法预测机器人定位误差的限度,当机器人的运动速度和舵角最大变化率超出一定的限度时,算法会出现比较明显的误差,而且不同的局部地图划分对机器人的位置估计也有较大影响.%Through the research on SLAM algorithm of CEKF (compressed Extended Kalman Filter),this paper analyses and discusses the main reason for robot SLAM problem errors in navigation and positioning process.Based on the conver-gence properties of the robot positioning error in SLAM problems,the robot positioning error wil gradual y increase during the continuous motion of the robot,the possible reasons of theoretical analysis is the CEKF nonlinear algorithm resulting the error bined with simulation model,this paper performs adetailed theoretical analysis and simulation study about the causes of error for the algorithm.【总页数】3页(P14-16)【作者】雷碧波【作者单位】浙江理工大学信息学院,浙江杭州 310018【正文语种】中文【相关文献】1.基于RGB-D摄像头的SLAM导航算法研究 [J], 王增喜;张庆余;贾通;张苏林2.基于分级关键帧筛选的RGB-D SLAM算法研究 [J], 成茵;王志超;林岩3.基于粒子滤波的未知环境通信的多机器人SLAM算法研究 [J], 曾凌烽;高易年;王欣4.基于改进粒子滤波的SLAM算法研究 [J], 孙昊;周阳;李丽娜5.基于2D激光雷达的SLAM算法研究综述 [J], 沈斯杰;田昕;魏国亮;袁千贺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
惯性_地磁组合导航算法_蔡洪
−5
（3）
式中， B ( x , y )、 I ( x , y )、 D ( x , y ) 分别表示坐标 ( x , y ) 处的地磁场强度、磁倾角、磁偏角，ri = ( x − xi ) + ( y − yi ) ，
2
a1 、 a2 和 Fi 为 xi、yi 分别表示网格处的坐标值； ε 为控制曲面曲率变化的小量，本文取为 10 ； N 为拟合点数量。 a0 、
地磁滤波辅助惯性导航是指在规划好的区域根据惯导系统的位置输出在地磁基准图上读取对应的地磁场强度值与导弹飞行过程中地磁测量装置的实测值进行比较其差值包含了惯性导航定位的误差信息通过滤波对惯导系统的位置输出进行修正使得导航系统的定位结果向着真实位置靠拢34
第 17 卷第 3 期 2009 年 6 月 文章编号：1005-6734(2009)03-0333-05
（4）
′ 、a1′ 、a2 ′、Fi′ 和 a0 ′′、a1′′、a2 ′′ 类似地， 用同样的方法可以求出 a0 每个曲面样条模型共有 N + 3 个待定参数。 、Fi′ 的值，
若采用EKF进行滤波计算，则相应的雅克比矩阵为可表示如下：
⎡ ∂B ⎢ ∂x ⎢ ⎢ ∂I ∂h H= =⎢ T ∂X ⎢ ∂x ⎢ ∂D ⎢ ⎣ ∂x
1
惯性/地磁组合导航
惯性/地磁组合导航的方式主要有地磁匹配辅助惯性导航和地磁滤波辅助惯性导航两种。地磁匹配原理与地形匹配类
收稿日期：2008-12-10；修回日期：2009-05-31 基金项目：教育部新世纪优秀人才支持计划（NCET－05－0901） 作者简介：蔡洪（1967－） ，男，教授，博士生导师，主要从事导航、制导、控制等方面的研究。Email：hcai@
2020年第43卷总目次
Ⅲ
船用锅炉汽包水位内模滑模控制………………………………………………… 段蒙蒙ꎬ甘辉兵 ( ３. ８３ )
三峡升船机变频器 ＩＧＢＴ 路故障诊断 ……………………… 孟令琦ꎬ高 岚ꎬ李 然ꎬ朱汉华 ( ３. ８９ )
定航线下考虑 ＥＣＡ 的船舶航速多目标优化模型 …………… 甘浪雄ꎬ卢天赋ꎬ郑元洲ꎬ束亚清 ( ３. １５ )
改进二阶灰色极限学习机在船舶运动预报中的应用………… 孙 珽ꎬ徐东星ꎬ苌占星ꎬ叶 进 ( ３. ２０ )
Ⅱ
规则约束下基于深度强化学习的船舶避碰方法
………………………………… 周双林ꎬ杨 星ꎬ刘克中ꎬ熊 勇ꎬ吴晓烈ꎬ刘炯炯ꎬ王伟强 ( ３. ２７ )
船用起重机吊索张力建模与计算机数值仿真 ………………………… 郑民民ꎬ张秀风ꎬ王任大 ( ４. ９４ )
约束规划求解自动化集装箱码头轨道吊调度 ………………………… 丁 一ꎬ田 亮ꎬ林国龙 ( ４. ９９ )
航海气象与环保
１６２ ｋＷ 柴油机排气海水脱硫性能
基于模糊￣粒子群算法的舰船主锅炉燃烧控制 ……… 毛世聪ꎬ汤旭晶ꎬ汪 恬ꎬ李 军ꎬ袁成清 ( １. ８８ )
多能源集成控制的船舶用微电网系统频率优化……………… 张智华ꎬ李胜永ꎬ季本山ꎬ赵 建 ( １. ９５ )
基于特征模型的疏浚过程中泥浆浓度控制系统设计………… 朱师伦ꎬ高 岚ꎬ徐合力ꎬ潘成广 ( ２. ７４ )
基于卷积神经网络的航标图像同态滤波去雾 …………………………………………… 陈遵科 ( ４. ８４ )
船用北斗导航系统终端定位性能的检测验证 …………………………………………… 吴晓明 ( ４. ８９ )
基于EKF的星地协同测向时差定位算法
I G I T C W导航 天地GNSS World12DIGITCW2024.040 引言无源定位是辐射源信息获取中重要的一方面[1-3]。
常用的定位方法适用于不同的平台数量，但通常平台样式较为单一，容易受到影响，目前缺乏有效的跨平台协同定位方法。
地球同步轨道（GEO ）卫星与地球相对静止，对地观测范围大，能够全天时、全天候工作，具有较强的信号接收能力，并能够对信号进行透明转发。
将其与常规机动平台相结合，能够对辐射源进行高效定位。
本文在测向时差定位算法基础上[4-6]，利用GEO 卫星和机动平台相互配合，提出星地协同测向时差定位算法。
传统双星或三星平台定位中需要主邻星波束同时覆盖目标，该算法避免了寻找匹配邻星的问题，且无需高程辅助信息就能对目标进行三维定位[7-10]。
1 算法原理1.1 定位模型星地协同测向时差定位系统由一个侦收主站和一个GEO 卫星构成。
一方面，主站可测得辐射源到主站的方位角和俯仰角；另一方面，主站分别接收辐射源直达信号和经卫星透明转发的信号，并计算得到时间差，由此可计算出距离差。
从几何意义上说，求解空间目标位置的过程即是求解3个曲面（由确定的射平面、由确定的圆锥面以及由确定的双曲面）交点的过程。
假设主站、G E O 卫星的空间位置分别为：、，目标的空间位置为。
目标到主站和GEO 卫星的基线长度分别为（），GEO 卫星到主站的距离为。
几何关系如图1所示。
根据以上观测量，可以得到一个三元二次方程组：1）基于EKF的星地协同测向时差定位算法王 哲（中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081）摘要：针对无源定位协同化需求，文章提出一种利用到达角、到达时间差的星地协同定位方法，分别研究其定位原理，建立数学定位模型，给出解算方法以及定位精度的表达式，推导基于测向时差参数的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法。
仿真结果表明该方法能够达到较高的定位精度；此外，该定位模型仅需单星，避免了传统星载平台定位需要寻找匹配邻星的问题，与机动平台配合，可对辐射源进行快速高效定位，具备一定的工程应用价值。
基于MAEKF算法的航姿参考系统设计
基于MAEKF算法的航姿参考系统设计王丁伟;祖家奎;黄海【摘要】An attitude and heading reference system(AHRS)is designed which is composed of low cost MEMS gyroscopes,accelerometers and magnetometer and a multiplicative adaptive extended kalman filter algorithm(MAEKF)is proposed based on the gravity field and magnetic field constructed measurement vector.In order to correct attitude and heading data,the MAEKF algorithm selects quaternion error and bias of gyroscopes as state vector.Then,the accurate measurement method is adopted to provide the filterwith normalized constraint.Furthermore,this paper presents an innovation-based formula which is used to estimate measurement noise covariance matrix.Finally,simulation and flight-test show that the designed AHRS can provide accurate attitude and heading pared with traditional extended kalman filter(EKF),the MAEKF algorithm effectively improves the accuracy,stability and robustness of the system.%构建了以低成本MEMS陀螺仪、加速度计和磁传感器组合的航姿参考系统,提出了一个乘性自适应扩展卡尔曼滤波算法.取乘性误差四元数和陀螺仪误差作为状态量,基于重力场和磁场构造了量测矢量,用于修正航姿数据.并采用准确量测法,给滤波器加入了四元数的归一化约束,最后给出了基于新息的估计量测噪声方差矩阵的公式.通过仿真和试飞验证,表明本文设计的低成本的航姿参考系统能够提供比较准确的航姿信息.与常规的扩展卡尔曼滤波器比较,本文设计的乘性自适应扩展卡尔曼滤波算法有效提高了系统的精度和稳定性,并且具有较好的鲁棒性.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2017(030)002【总页数】7页(P319-325)【关键词】航姿参考;乘性扩展卡尔曼滤波;自适应;误差四元数【作者】王丁伟;祖家奎;黄海【作者单位】南京航空航天大学自动化学院,南京 210016;南京航空航天大学自动化学院,南京 210016;中创航空技术有限公司,浙江嘉兴 314000【正文语种】中文【中图分类】TJ765航姿参考系统能够准确测量载体的空间姿态信息。
EKF、UKF、PF组合导航算法仿真对比分析
EKF、UKF、PF组合导航算法仿真对比分析摘要随着人类对海洋探索的逐步深入，自主式水下机器人已被广泛地应用于海底搜救、石油开采、军事研究等领域。
良好的导航性能可以为航行过程提供准确的定位、速度和姿态信息，有利于AUV精准作业和安全回收。
本文介绍了三种不同的导航算法的基本原理，并对算法性能进行了仿真实验分析。
结果表明，在系统模型和时间步长相同的情况下，粒子滤波算法性能优于无迹卡尔曼滤波算法，无迹卡尔曼滤波算法性能优于扩展卡尔曼滤波算法。
关键词自主式水下机器人导航粒子滤波无迹卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波海洋蕴藏着丰富的矿产资源、生物资源和其他能源，但海洋能见度低、环境复杂、未知度高，使人类探索海洋充满了挑战。
自主式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV)可以代替人类进行海底勘探、取样等任务[1]，是人类探索和开发海洋的重要工具，已被广泛地应用于海底搜救、石油开采、军事研究等领域。
为了使其具有较好的导航性能，准确到达目的地，通常采用组合导航算法为其导航定位。
常用的几种组合导航算法有扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman Filter，EKF）、无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter，UKF）和粒子滤波算法（Particle Filter，PF）。
1扩展卡尔曼滤波算法EKF滤波算法通过泰勒公式对非线性系统的测量方程和状态方程进行一阶线性化截断，主要包括预测阶段和更新阶段。
预测阶段是利用上一时刻的状态变量和协方差矩阵来预测当前时刻的状态变量和协方差矩阵；更新阶段是通过计算卡尔曼增益，并结合预测阶段更新的状态变量和当前时刻的测量值，进而更新状态变量和协方差矩阵[2]。
虽然EKF滤波算法在非线性状态估计系统中广泛应用，但也凸显出两个问题：一是由于泰勒展开式抛弃了高阶项导致截断误差产生，所以当系统处于强非线性、非高斯环境时，EKF算法可能会使滤波发散；二是由于EKF算法在线性化处理时需要用雅克比(Jacobian)矩阵，其繁琐的计算过程导致该方法实现相对困难。
地磁导航
地磁导航优点
其隐蔽性好、成本低和精度适中等优点成为了当前导航研究
领域的一个热点
地磁导航技术的导航算法分析-远地和序
贯滤波法 , 包括基于批处理最小二乘滤波的地磁导航技术 、 基于 EKF 的地磁导航技术、基于 UKF 和粒子滤波法的地磁 导航技术。大都采用地磁场矢量或者幅值作为滤波观测值,都 需要将磁强计实测值与地磁场模型计算值做比较 ,导航精度必 然会受到地磁场模型精度和磁测量精度的影响
制约地磁导航发展因素-导航算法
当测量噪声或初始误差较大时
,由地磁滤波导航方法获得的精 度普遍偏低。因此 , 地磁匹配方法逐渐成为地磁导航技术的 主流方向 , 虽然一些文献参照景象匹配技术对此展开了初步 研究 ,但是若考虑应用背景, 载体上获得地磁信息图的方式并 不能以“摄像”的形式获得二维图, 而仅能获得依照其航迹上 的一维“线图” 。这种线图的方式比二维图携带的可用于匹 配的信息更少, 导致图的获取、匹配准则、寻优方法等方面产 生了很大的不同 :如何选择采样间隔以使线图包含足够信息且 不失真 、如何避免线图首尾相连下误差的积累等
地磁导航技术的导航算法分析-近地
近地空间运动载体, 地磁匹配方法可以带来更高的导航定位精度 。地 磁匹配导航首先测量出当地的地磁特征量随航迹形成的线图, 再通过 与地磁基准图做匹配 ,从而实现精确定位 。已有的研究表明地磁匹配 方法可以获得比地磁滤波方法更高的导航精度, 现有的地磁导航技术 基本上移植了地形匹配辅助导航技术 , 将地磁测量数据与基准数据库 做匹配定位 , 然后用定位结果去修正惯导误差 , 将地磁测量数据与惯 导系统用卡尔曼滤波算法融合来估计误差状态 。这种借鉴的方法需要 联合惯导共同工作 、实时性较差、只利用到单个匹配特征等 。实际 上,地磁场具有多个强度和角度的特征 ,匹配的可操作性更强 ,因此利用 这个特点 ,开发新型匹配方法和算法将是一个很有前途的研究方向 。
扩展卡尔曼滤波在地磁导航中的应用分析
到一 种 严格 的递推 滤 波算 法 ， 常 采用 近似 的方 法来 通
进行 处 理 ， 个重 要 的方 法 就是 非 线性 系统 的线性 化 一
［ ５ １
。
对 非线 性模 型 进行 “ 线性 化 ” 的近 似 ， 常采 用 两种 通
方法 ： 种 同 绕标 称 状 态 进 行 线 性 化 ， 一种 围绕 最 一 另 优 状 态估 值 进行 线性 化 。 二种 线 性化 的 滤波 方法 即 第
ＥＫＦ 。
年利 用 地 磁 导航 校 正 惯性 导 航 的仿 真 实 验得 剑 了 比 较理 想 的导 航 精度 。本 义通 过对 Ｅ Ｆ 地 磁 导航 中 Ｋ 在
的应 用分 析 ， 确认 该 方 法可 有效 提 高导 航 精度 。
这里 设 系统 的状 态 方程 和 观测 方 程为 ： Ｘ（）厂 Ｘ（ ）ｔ＋ （） ｔ＿ （ ｔ ，） ｔ
行 观 测 ， 有可 能获 得 卫星 的位 置 信息 通过 对 地磁 就 。 场强 度 的不 断观 测 ， 我们 通过 地 磁场 模 型计 箅得 到 与
的地 磁 场 强进 行 比较 ， 过 滤 波 处 理 ， 叮以对 卫 星 经 就
的轨 道进 行 自主 确定 。 地 磁导 航 中 的观测 量 可 以是地 磁 场大 小 ， 可 以 也
要 １ 研 究基 于地 磁 场 的 自主 导航 ， 立 以卫 星轨 道 动 力 学 方程 为 基 础 的 系统 状 态 方程 ， 详 细 推 导 以 建 并
地磁 场 大 小和 地磁 场 矢量 为观 测 量 时 的 观 测 方程 ， 过 引入 Ｅ Ｆ解 决 系统 的 非 线性 问题 。 最后 ． ｍ ｔ ｂ对 地 通 Ｋ 用 ａａ ｌ
（ 卜 ） －） ＋ｚ ｝ ＝ ［（ （亨１１ ｙＱ ｄ一 ７ ． ２ ｔ ． ５ ， ５ ）
基于EKF的图像辅助定位算法
基于EKF的图像辅助定位算法图像辅助定位是无人机等操控设备的重要技术之一，能够基于图像信息进行更精确的定位和导航。
核心是通过图像识别和处理分析得到目标物体的位置和姿态信息，进而根据其位置和姿态信息来辅助设备的定位和导航。
而基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的图像辅助定位算法，通过对当前位置和速度的估计，利用目标物体的位置和姿态信息，实现更加准确的定位和导航。
在实际应用中，设备需要能够获取目标物体的图像信息，并通过处理分析得到其位置和姿态信息。
这些信息可以用于更新设备的位置和速度估计。
具体实现过程中，对于目标物体的位置和姿态信息的估计，采用扩展卡尔曼滤波算法。
而对于设备的位置和速度估计，采用常规的惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)等传感器技术。
EKF是一种适用于非线性系统的滤波算法，将基于一个完整的状态模型，以及模型的概率分布，进行迭代的预测和更新过程。
在基于EKF的图像辅助定位算法中，状态包括设备的位置、速度、姿态和加速度等信息，以及目标物体的位置、速度、姿态和位置测量误差等信息。
通过对这些信息的处理分析，可以根据目标物体的位置和姿态信息，对设备的位置和速度进行辅助定位和导航。
具体实现中，EKF的初始状态为IMU和GPS等传感器的初值，以及一些假设和预设参数等信息。
然后，通过图像识别和处理分析得到目标物体的位置和姿态信息，将对于目标物体的测量信息和IMU等传感器提供的初始状态，通过EKF算法的迭代过程进行状态更新和误差校正。
其中，目标物体的位置和姿态信息用于更新设备的位置和速度估计，从而实现更加准确的定位和导航。
总之，基于EKF的图像辅助定位算法是一种经过实践证明能够实现精确定位和导航的有效技术。
通过对设备和目标物体的状态信息进行迭代处理，使得设备的位置和速度变得更加准确和稳定。
未来随着技术的发展，这种算法有望在无人机、自动驾驶等领域得到更加广泛的应用。
在基于EKF的图像辅助定位算法中，需要涉及到一些关键数据，包括设备的位置、速度、姿态以及目标物体的位置、速度、姿态和位置测量误差等信息。
自主水下航行器导航与定位技术
Value Engineering0引言众所周知，海洋所蕴含的自然资源是地球上最丰富的但同时也是人类目前探索最少的地方。
随着人类在利用海洋和开发海洋上的投入不断增大，自主水下航行器（AUV）引起了越来越多的关注[1]，特别是在海洋石油勘探开发领域得到了快速发展。
AUV是能够在水下自主航行、自动控制、并能按照程序预先规划路径自主完成预定任务的水下集成系统。
导航定位技术是AUV的关键技术之一，高精度水下导航定位技术对AUV的安全航行和高效率完成任务具有决定性的作用。
由于无线电信号在水中迅速衰减，AUV无法借助无线电导航系统实现水下远距离、大范围的准确定位，卫星导航定位系统在水下不可用是AUV水下导航定位面临的主要技术挑战之一。
在不使用声学基线定位系统的情况下，AUV在水下主要依靠自身搭载的罗经、多普勒计程仪（Doppler Velocity Logger，DVL）或惯性导航系统提供的各类导航信息，通过航位推算模式实现水下导航定位。
惯性导航/航位推算方法精度受传感器本身测量精度影响，会随时间迅速积累。
在DVL锁定海底并且能够提供有效对地速度辅助导航的情况下，惯性导航/航位推算的导航误差一般为航行距离的0.5-2%，如果使用高精度的惯性导航设备，导航误差能够优于航行距离的0.1%。
当在水面时，AUV可以通过GNSS（Global Navigation Satellite System）获得的绝对位置来实时修正惯性导航系统误差。
但是定时上浮接收GNSS信号来实现对惯性导航误差的校正在实际应用过程中往往是不现实的，尤其在深水调查作业中。
在过去的二十年间，AUV水下导航定位技术研究取得了实质性的进展。
以视觉导航和地磁匹配导航技术为代表的非传统导航方式逐步开始在水下导航中得到应用，并取得了一定的成果。
除此之外，用于解决机器人导航定位的同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）算法技术日渐成熟，在水下导航定位方面的应用研究也取得了一定的理论和实践成果[2]。
基于地磁辅助的室内行人定位航向校正方法
基于地磁辅助的室内行人定位航向校正方法马明;宋千;李杨寰;谷阳;周智敏【摘要】In inertial based self-contained pedestrian positioning systems,because the drifts of the gyroscopes grow with time,it relies onthe earth magnetic field to suppress the heading errors.However,the earth magnetic field suffers from severe interference in indoor scenarios,and the magnetometer itself has measurement errors,the above reasons have dramatically limited the performance of the magnetometer-aided heading error calibration.This paper proposes a magnetic-aided heading error calibration approach.Firstly,the magnetometer is calibrated according to the motion model of the pedestrian and the calibration coefficients obtained are used to improve the accuracy of heading derived by the magnetometer.On this basis,a proved Quasi-Static magnetic Field (QSF)detection approach is proposed to extract the usable magnetic information fed into Zero velocity UPdaTe (ZUPT)-aided Extended Kalman Filter (EKF) algorithm to conduct the heading calibration.The experiment results show that the 684 meter long walk only has a position error of less than 0.5 meter and heading error of 3.2 degrees,and the position error is less than 0.2％ of the total walking distance.The results indicate that the performance of the proposed method is superior to the existing approach.%在基于惯性传感器的室内人员自主定位系统中,由于陀螺仪存在随时间增长的漂移,需要依靠地磁场对航向校正.然而,室内场景中地磁场会受到比较严重的干扰,磁力计自身也存在一定误差,严重影响了地磁场辅助定位的航向校正效果.该文提出一种地磁辅助的室内定位航向校正方法,该方法首先结合人体运动模型对磁力计进行校准,获取相关校准系数,提高磁力计解算航向精度.在此基础上利用改进的磁场准静态检测方法提取可用的磁力计观测量,经校准系数校准后结合零速更新算法(Zero velocity UPdaTe,ZUPT)辅助的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF),对陀螺仪航向进行滤波校正.实验结果显示在长约684 m的轨迹下航向误差仅为3.2°定位误差小于0.5 m,定位精度优于0.2％,验证了该方法较传统的磁场辅助航向校正方法的优越性.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2017(039)003【总页数】7页(P647-653)【关键词】室内行人定位;磁场准静态检测;航向校正;磁力计校准【作者】马明;宋千;李杨寰;谷阳;周智敏【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073;国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073;国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073;国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073;国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073【正文语种】中文【中图分类】TN911.72卫星导航定位是目前最为广泛和成熟的一种定位手段。
基于鲁棒EKF的MEMS-INS／GNSS／VO 组合导航方法
第４４卷 第６期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４４ Ｎｏ．６２０２２年６月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＪｕｎｅ２０２２文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２２）０６ １９９４ ０７ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０５２１；修回日期：２０２１０９２２；网络优先出版日期：２０２２０１１７。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２０１１７．１８２１．００４．ｈｔｍｌ基金项目：陕西省自然科学基础研究计划（２０２０ＪＱ ４９１，２０１９ＪＭ ４３４）资助课题 通讯作者．引用格式：李文华，汪立新，沈强，等．基于鲁棒ＥＫＦ的ＭＥＭＳ ＩＮＳ／ＧＮＳＳ／ＶＯ组合导航方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２２，４４（６）：１９９４ ２０００．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＬＩＷＨ，ＷＡＮＧＬＸ，ＳＨＥＮＱ，ｅｔａｌ．ＭＥＭＳ ＩＮＳ／ＧＮＳＳ／ＶＯｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｒｏｂｕｓｔＥＫＦ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２２，４４（６）：１９９４ ２０００．基于鲁棒犈犓犉的犕犈犕犛 犐犖犛／犌犖犛犛／犞犗组合导航方法李文华，汪立新 ，沈 强，李 灿，吴宗收（火箭军工程大学导弹工程学院，陕西西安７１００２５） 摘 要：针对传统惯导／卫导组合导航在复杂环境下易受干扰，观测量异常从而影响导航性能的问题，提出了基于鲁棒扩展卡尔曼滤波（ｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ，ＥＫＦ）的组合导航方法。
设计了基于微惯性导航系统（ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｓｙｓｔｅｍ ｉｎｅｒｔｉａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ＭＥＭＳ ＩＮＳ）、全球导航卫星系统（ｇｌｏｂａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓａｔｅｌｌｉｔｅｓｙｓｔｅｍ，ＧＮＳＳ）及视觉里程计（ｖｉｓｕａｌｏｄｏｍｅｔｒｙ，ＶＯ）的融合框架，给出了在ＧＮＳＳ信号失效情形下的导航滤波模型，并将ＥＫＦ与Ｈｕｂｅｒ方法结合，克服观测量受噪声干扰时对导航性能的影响，以提升系统鲁棒性。
Ultra_pulseEKKO_雷达在水域探测中的应用
里程桩号/m
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
0
0
5
5
10
10
15
15
20
20
25
25
30
30
里程桩号/m
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
0
水体
0
5 护堤
加 30% 预留量。
采样率选择主要由 Nyquist 采样定律控制，即采样率至少是记
录的反射波中最高频率的 2 倍。在实际工作中，仪器设备推荐值
远大于 2 倍反射波中最高频率，建议采用推荐值或更高采样率。
叠加次数增加会提高信号的信噪比，考虑施工效率的前
提下，叠加次数尽量多。
道间距的选择取决于目标体大小及探测任务要求，至少
雷达天线
GPS定位系统 雷达主机
1.3 地球物理条件分析
水底
探地雷达的探测深度主要受两个 方面的影响，一是探地雷达系统的增益 指数，二是被探测介质的电磁性质。一 般商用探地雷达系统增益动态范围达 到 120dB 左右，而淡水中电磁波吸收系 数为 0.1dB/m，因此，在一定深度范围 内，探地雷达可以被应用于水域探测。
1.2 应用条件
探地雷达探测应用条件如下 [2]：1）探测目标与周围介质
有明显的电性差异。2）探测目标在可
探测范围内。3）探测目标几何形态满
足探测分辨率的要求。4）周围介质不
均匀性尺度必须有别于探测目标的尺
水面
度，否则目标体将淹没在周围介质中
无法识别。5）探测区域电磁干扰小。
EKF和互补滤波器在飞行姿态确定中的应用
２ １ 陀螺数 学模 型 ．
ＭＥ ＭＳ陀螺仪的漂 移误 差 由常值 漂移 、 时变 漂移 以及
随机 漂移 组成 。可采用 Ａ ｌ ｌ ｎ方 差分 析法 对其 进行分 析 。 ａ
从 图 １与 图 ２可知 ， 随着 电机 转速 增加 ， 动频 率加 振
Ａｌｎ 差是一种基 于时域的分 析方法 ， ｌ 方 ａ 能够容 易地对各种 类型误差源和整个 噪声统 计特性 进行 细致 的表征 与辨识 ，
０ Ｏ１
００ ．０ ０ １ ０ ２ ０ ３ Ｏ
声 等影响使以上姿态解算 方法 失效 ， 了在各种 飞行 状态 为
ＯＯ ．０ ０
１ ０
２ ０
３ Ｏ
频率 ／ ｚ Ｈ
频率 ／ｚ Ｈ （） ｂ 滤波后
（） ｆ ｒｆｔｒｎ ｂ ａ ｅ ｉ ｅｉｇ ｔ ｌ
获得准确的姿态信息 ， 可将上述 ２ 种姿态估计信息相融合 。
与实现的基 础上 ， 行飞行器平台实验验证。研究结果表 明 ２种算法均有效 ， 进 且互 补滤波器相对经典 Ｋ — ｌ ａ
ｍ ｎ滤波器更为简单 、 效。 ａ 有
关键词 ：姿态测量 ； 展 Ｋ ｌ ａ 扩 ａ ｎ滤波器 ；互补滤波器 ； ｌｎ方差 ｍ Ａｌ ａ 中图分类号 ：Ｖ ４ ． ；Ｔ ３ １８ ２ ７ １ Ｐ ９ ． 文献标 识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ —７ ７ ２ １ ） １０４ －４ ０ ０ ９８ （ ０ １ １－ １９０
ａｔ ｕ ｅ ｄ ｔｒ ｎ ｔ ｎ ｆｒ ａ ｈ ｌ ｏ ｔｒ Ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｌ ｇｅ ｎ ｉ ｌｍｅ ｔｔ ｎ ｏ ｈ ｔ ｏ ａｇ ｒ ｈ ａ ｅ ｗ ｌ ｔ ｔ ｄ ｅｅ ｍｉａｉ ｅｉ ｐｅ ． ｈ ｔｏ ｏｏ ｉｓ ａ ｄ ｍｐ ｅ ｎ ａｉ ｆ ｔ ｅ ｗ ｌｏ ｔ ｍｓ ｒ ｅ ｌ ｉ ｏ ｏ ｃ ｏ ｉ
地磁测姿与其在精确制导弹药上的应用
摘要打击精度是武器装备的一项重要技术指标，对于火炮而言其在各国的武器装备中都拥有着重要的地位，为此火炮的打击精度成为人们研究的重点。
传统的火炮弹药处于一种无控状态，进而导致落点散布大，很难达到精确打击的目的。
人们开始采用多种手段方式来实现对火炮弹药的导航制导，其中就包括地磁导航方法。
本文将对地磁导航应用于火炮弹药之中所涉及到的内容进行相应的研究。
首先对火炮弹药的无控飞行状态进行了研究。
利用真空弹道理论以及空气弹道理论，完成了炮弹飞行运动的建模分析以及仿真计算，明确了炮弹本身的运动特性。
同时也针对地磁导航基础理论进行了研究，建立了对地磁场的准确认识，同时利用地球磁场模型完成了地球磁图的计算，为地磁导航的实现奠定了基础。
并且也对各式磁测传感器进行了分析，给出了实验室课题组自主研制的高精度三轴磁传感器。
对于炮弹弹药的导航测姿问题，提出了解析计算以及滤波估计两种方法。
对于解析计算方法，利用三轴磁场数据输出以及弹道飞行先验信息，推导了三轴姿态角计算公式。
对于滤波估计方法，建立了状态空间中的系统模型，利用多种滤波估计方法，完成了姿态、速度、位置等参数的估计。
同时也利用模拟仿真，完成了上述算法的验证。
最后对地磁测姿地面半实物仿真实验进行了方案设计，完成了实验设备的调试，编写了磁场发生控制软件以及三轴磁数据采集显示软件。
在磁屏蔽环境下进行实验，对提出的地磁姿态解算算法进行了验证。
关键词：地磁导航；火炮弹药；姿态测量；状态估计AbstractAbstractAttacking accuracy is an important technical evaluation indicator of weapon equipment. Artillery plays an important role in the weapons to every country, many researches focus on the attack accuracy of artillery. For the ordinary artillery, the ammunition is uncontrollable after launch, which results in the dispersion of the falling point of ammunition. This result can’t meet the requirement of precision accuracy. To solve this problem people use lots of methods to accomplish the task of guidance and navigation of artillery ammunition, among those methods there is the geomagnetic navigation. This thesis wants to find a possible way using geomagnetic for the artillery ammunition.Firstly, the research focuses on the model of the kinematics of the uncontrolled flying ammunition. According to the ballistic theory for vacuum situation and air situation, we obtain the kinematic equations. Using the kinematic equations we can have a general understanding about its kinematics.Secondly, the knowledge of geomagnetic navigation is an essential part of this work. We use the geomagnetic field to accomplish the task of guidance and navigation, the cognitive of those characteristics is useful. With the help of geomagnetic model, we calculate the geomagnetic field map. Then the magnetic sensors are introduced to find a good way for measuring. Our research group have already developed a precise magnetometer.Thirdly, two kinds of methods are proposed to accomplish the attitude determination of artillery ammunition. One method use the magnetic field data acquired from the three axes magnetometer to compute the attitudes directly by the kinematic. The other method use optimal estimation to get those parameters that we concerned such as attitudes and location. We build the system modle in state-space. Due to the nonlinear feature of the system, this method choose extended kalman filter, unscented kalman filter and some other kind of filters. The first method can measure the attitudes, the second can obtain attitudes and location.Finally, after simulations of those two methods, we begin the ground test experiment. In consideration of the conditons that we own, we put forward the experimental scheme. To accomplish the experiment, we debug the experiment equipments and write the control program. The experiment prove the effectiveness of the method we proposed.Keywords: geomagnetic navigation, artillery, attitude determination,state estimation目录目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1课题的背景以及研究的目的和意义 (1)1.2国内外研究进展成果与分析 (3)1.2.1 国外研究状况 (3)1.2.2 国内研究状况 (5)1.2.3 国内外现状简析 (6)1.3本文的主要研究内容 (7)第2章炮弹外弹道分析与仿真 (8)2.1引言 (8)2.2常用坐标系定义及其之间相互转换 (8)2.2.1 常用坐标系定义 (8)2.2.2 坐标系转换 (12)2.3外弹道特性分析 (13)2.3.1 真空弹道分析 (13)2.3.2 空气弹道分析 (16)2.4外弹道轨迹计算与仿真 (20)2.4.1 理论弹道轨迹计算 (20)2.4.2 理论弹道轨迹仿真 (20)2.5本章小结 (22)第3章地磁姿态解算算法 (23)3.1引言 (23)3.2地球磁场特性与计算 (23)3.2.1 地球磁场特性 (23)3.2.2 地球磁场模型与计算 (25)3.3常用磁测传感器简介 (26)3.4弹箭姿态角求解 (28)3.4.1 姿态角解析法推导 (28)3.4.2 解析法补偿算法 (33)目录3.5本章小结 (35)第4章基于滤波方法的姿态解算 (36)4.1引言 (36)4.2滤波方法简述 (36)4.3炮弹飞行系统数学模型 (38)4.3.1 状态方程 (38)4.3.2 量测方程 (39)4.3.3 连续时间方程离散化 (40)4.4EKF与UKF滤波解算 (40)4.4.1 EKF滤波解算方法 (40)4.4.2 UKF滤波解算方法 (43)4.4.3 滤波解算结果及分析 (47)4.5粒子滤波解算 (51)4.5.1 粒子滤波理论基础 (51)4.5.2 粒子滤波算法 (52)4.5.3 粒子滤波改进方法 (53)4.5.4 滤波解算结果及分析 (54)4.5本章小结 (56)第5章地磁测姿地面半实物仿真实验 (57)5.1引言 (57)5.2地面半实物仿真实验设备与方案 (57)5.2.1 实验设备简介 (57)5.2.2 实验方案设计 (61)5.3实验结果 (62)5.4本章小结 (63)结论 (64)参考文献 (66)哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限 (70)致谢 (71)第1章绪论1.1 课题的背景以及研究的目的和意义整个人类的历史是伴随着不断的冲突与战斗发展的，从古代的冷兵器时代到如今的高科技战争，人们对于武器装备的研究都在持续不断的进行。
海洋技术▏基于多波束声呐的同时定位与地图构建
海洋技术▏基于多波束声呐的同时定位与地图构建随着科技的进步，智能水下机器人（AUV）已成为海洋调查、海洋资源开发、海洋考古救援以及海洋测绘的重要载体。
AUV在水下环境中发挥重要的作用，主要在于其能在无人控制的情况下独立完成复杂任务。
由于AUV的自主能力主要受水下导航技术制约，因此，突破GPS受限场景下的高精度导航技术瓶颈，对实现AUV智能化具有重要的意义。
通常，水下导航技术主要包括：⑴使用惯性导航系统。
通过将陀螺系统与多普勒测速仪结合使用，实现小尺度定位与导航功能。
然而，其面临误差累计的影响，需要经过一定周期利用GPS信号重新标定。
⑵使用地磁导航系统。
与惯性导航相反，地磁导航系统成本相对较低，且能提供全局航向基准，但面临地磁异常区域所导致的航向偏离以及无法准确定位的问题。
综上所述，无论是惯性导航还是地磁导航，在深远海领域中所面临的迫切问题可概括为2点：⑴对其自身位置难以进行大尺度精确估计；⑵对所处环境难以进行高精度有效测绘。
令人欣慰的是，同时定位与地图构建（SLAM）技术可以很好地解决上述难题。
当前，视觉SLAM以及激光SLAM都已取得了很大进展，并通过成果转化实现商业部署，如无人驾驶/扫地机器人领域。
相较于陆地，水下同时定位与地图构建主要面临着“看不清”和“看不准”等技术瓶颈：看不清是因为在深水中没有光线，电磁信号在水下大幅衰减，很多在地面上可正常使用的传感器（如GPS、激光雷达、视觉传感器等）在水下无法使用；看不准是由于受地质结构制约，水下传感器所获的观测数据面临在不同区域难以有效区分，易导致将不同处相似场景识别为同一场景，进而影响导航系统整体性能。
因此，寻求一种具有容错特性的SLAM方法，使其能够针对水下复杂场景进行全局优化，很有必要。
本文深入研究水下相似场景的导航方法：首先，建立基于因子图的全局优化SLAM模型，将多波束声呐与多普勒测速仪进行耦合解算，构建多约束方程确保导航边界性条件。
其次，围绕导航过程中存在地形相似等场景，采用自适应变结构拓扑模型，通过优化迭代保障SLAM的容错性。
基于EKF-SLAM的AUV自主导航算法的多线程实现
基于EKF-SLAM的AUV自主导航算法的多线程实现齐林庆【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)016【摘要】针对海巡者号(C-RANGER) AUV平台以及适用于此平台的EKF-SLAM算法模型,为了提高算法的运算速度和系统的时效性,对EKF-SLAM算法进行了并发执行的可行性分析,并运用多线程技术对算法的实现进行了改进.为了验证效果做了测试实验.通过对实验结果的分析表明,采用多线程技术可以改善EKF-SLAM算法的效率和系统性能.%As far as the sea patrol(C-RANGER) AUV platform and the EKF-SLAM algorithm model which is applicable to the plalform in order to improve the operation speed of the algorithm and timeliness of the system, the feasibility of parallel execution of SLAM algorithm is analyzed, the multithreading technology is used to improve the implementation of algorithm, and many test experiments are performed to verify the experimental results . Through analysis of the experimental result, it is shown that multithread technology can improve the efficiency of the algorithm EKF-SLAM and performance of the system.【总页数】4页(P133-136)【作者】齐林庆【作者单位】中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛266100【正文语种】中文【中图分类】TN919-34【相关文献】1.一种基于双圆域的AUV自主导航定位精度计数考核方法 [J], 张宁;张福斌;鲍鸿杰;张永清2.基于SLAM算法的AUV自主导航仿真研究 [J], 赵辉;杜航原;张虎3.浅析深海自主机器人(AUV)的自主导航问题研究——变学习率在线优化算法 [J], 何驰;殷波4.基于特征地图的移动机器人EKF-SLAM和FastSLAM算法自主导航研究 [J], 陶辉;吴怀宇;程磊;杨升5.AUV自主导航航位推算算法的分析研究 [J], 冯子龙;刘健;刘开周因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ Ｉ６６ ．］ ａ ｓＮｕ ｅ ６ Ｊ
１ 引言
潜 艇 是 各 国海 军 重 要 的 战 斗 力 量 ， 保 卫 国 土 安 全 的 是 重 要 武 器 ， 军 队 的 杀 手 锏 之 一 。 而对 于潜 艇 来 说 ， 航 技 是 导 术 是 影 响 潜 艇 效 能 的关 键 技 术 之 一 。高 精 度 的导 航 和 定 位 对 其 安 全航 行 和 高效 率 完 成训 练 与作 战任 务 具 有 决 定 性 的 作 用 。但 众 所 周 知 ， 艇 主 要 依 赖 的 惯 性 导 航 手 段 虽 然 具 潜
ｐ ａ ｔｃ ，ｉ ｉ ｅ ｔｅ ｌ ｉ ｉｕ ｔｔ ｂ ａｎ ａａ ｃ ｒ ｔ ｒｏ ｉ ｏ ｇ ｅｉ ｈ ｒｓ Ｆ ｅｂ ｓｄ ｏ ｘ ｅ ｄ ｄＫａｍａ ｉ ｅ ＥＫＦ）ｏ ｉ ｈａ ｅ ｕ ｒ ｃｉｅ ｔ ｓ ｘ ｒ ｍｅｙｄｆ ｃ ｌ ｏｏ ｔｉ ｃ ｕ ａｅｐ ｉｒ ｍａ ｎ ｔｃｃ ａ ｔ． ｈ ａ ｅ ｎｅ ｔｎ ｅ ｌ ｎ ｆｌ ｒ（ ｆ ｇｅ ｔ ｆｓｍｕ ｎ ｏ ｓ ｌｃ ｌ ａｉｎ ａ ｐ ｉｇ （ ＩＡＭ ）ｃ ｕｄ ａ ｃ ｍｐｉｈｎａ ｉａｉｎ ａ ｄ ｐ ｓｔｏ ｉｇ ａ ｄ ｄ ｅ ｏ ｅ ｉｅａ ｐ ｉｒ ｆ ｎｄ ｍｅ ｔ ｌ ｅ ｍａ ｎ ｔ ａ ． ｏ ａｉ ｔｏ ｎｄｍａ ｐｎ ｚ Ｓ ｏ ｌ ｃ ｏ ｌｓ ｖｇ ｔ ｎ ｏ ｉｉｎｎ ｎ ｏ ｓｎ ｔｒｑｕｒ ｒｏ ｉ ｕ ａ ｎ ａ ｏ ｇ ｅｉ ｍ ｐ ｏ ｇ ｃ
Ｋ ｙ Ｗ ｏ ｄ ｓ ｂ ｒ ｅ ｇ ｏ ｇ ｅ ｉ ｎ ｖ ａ ｉｎａ ｄ ｐ ｓ ｉｎｎ ， ＫＦ，Ｓ ｅ ｒ ｓ ｕ ｍａ ｉ ， ｅ ｍａ ｎ ｔ ｍ ａ ｉ ｔ ｎ ｏ ｉ ｏ ｉｇ Ｅ ｎ ｓ ｇ ｏ ｔ Ｉ ＡＭ ，ａ ｔ ｉ ａ ｇ ｅｉ ｏ ｊ ｃ ｒ ｆ ｉｌ ｉ ｃ ｍａ ｎ ｔ ｂｅ ｔ ｃ
田茂 均 于 运 治
（ 军 潜 艇 学 院 青 岛 海 ２６４ ） ６ ０ ４
摘
要
潜艇地磁导航不产生如惯性导航的误差积 累问题 ， 是一种有效的 自主导航定位 的 配 导 航 ， 在实 际 操 作 中 要 获 得 较 为 精 确 的 先 验 地 磁 图 是 极 其 困难 的 。基 于 扩 展 卡 尔 曼 滤 波 （ ＥＫＦ 的 同 时 定 位 与 构 图 算 法 ） （ＩＡ ） 以在 不 需 要 先 验 地 磁 图 的 基 础上 实 现 潜 艇 导 航 定 位 。将 这一 算 法 应 用 到 潜 艇 地 磁 导 航 中 ， Ｓ Ｍ 可 冉结 合 人 １ 布 设 磁 标 的方 法 可 以 实 现 二 潜 艇 不 依 赖 于 先 验 地 磁 图 的地 磁 导航 定 位 。 关 键 词 潜 艇 ； 磁 导 航 ；Ｅ 地 ＫＦ； ｌ Ｍ ； Ｔ磁 标 Ｓ Ａ 人
总第 ２８ １ 期
舰 船 电 子 ： 程 ［
Ｓ ｉ ｅ ｔｏ ｉ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｐ Ｅｌｃ ｒ ｎ ｃＥｎ ｉｅ ｒｎ
Ｖｏ ２Ｎｏ ８ Ｌ３ ．
５２
２ １ 第 ８期 ０ ２年
基于 Ｅ ＫＦ的 同 时 定 位 与 构 图 在 潜 艇 地 磁 导 航 中 的 应 用
中 图分 类 号 Ｕ６ ６ １ ６ ．
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ Ｌ ｐ ｉ ｔｏ ｆＳ ＡＭ ｎ Ｓ ｂ ｒｎ ’ ｏ ｇ ｅ ｉｍ ｃ ｉ ｕ ｍａ ｉ ｅ Ｓ Ｇｅ ｍａ ｎ ｔｓ Ｎａ ｉａ ｉ ｎ ａ ｄ Ｐ ｓｔｏ ｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ ＥＫＦ ｖ ｇ ｔ ｎ ｏ ｉｉ ｎ ｎ ｓ ｄ ｏ ｏ
Ｔｈｓａｇ ｒ ｈ ｉ ａ ｐ ｉ ｏｓ ｂ ｒ ｅｇ ｏ ｇ ｅｉ ｎ ｖｇ ｔ ｎ ｎ ｏ ｉ ｅ ｔ ｍｐ ａ ｅ ｈ ｒｉ ｃ ｌ ｇ ｅｉ ｏ ｊｃ ｏ ｌ ｒ ａｉ ｔ ｎ ｉ ｌｏ ｉ ｍ ｐ ｌ ｄ ｔ ｕ ｍａ ｉ ｅ ｍａ ｎ ｔ ａ ｉａｉ ，ａ ｄ ｃ ｍｂｎ ｄ ｗｉ ｅ ｌ ｄ ｔ ｅ ａｔ ｉ ａ ｍａ ｎ ｔ ｂｅ ｔｃ ｕｄ ｅ ｌ ａｉ ｔ ｓ ｅ ｎ ｃ ｏ ｈ ｃ ｆ ｉ ｃ ｚ ｏ
ＴＩ Ｎ ｏｕ Ｙｕ Ｙｕ ｚ ｉ Ａ Ｍａ ｊｎ ｎｈ
（ ｖ ｂ ｒｎ ａ ｅ ｙ Ｎａ ｙＳｕ ｍａ ｉｅＡｃ ｄ ｍ ，Ｑｉｇ ａ ２ ６ ４ ｎｄｏ ６ ０ ４）
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｓ ｂ ａ ｉ ｏ ｇ ｅ ｉ ａ ｉ ａ ｉ ｎ ｉ ａ ｆｅ ｔｖ ｎ ａ ｓ ｏ ｕ ｏ ｏ ｕ ａ ｉ ａ ｉ ｎ，ｗｈｉｈ ｄ ｅ ｏ ｒ ｄ ｃ ｈ ｃ ｕｍｕ ａ ｉ ｎ ｓ ｒ ｃ ｕ ｍ ｒｎｅｇｅ ｍａ ｎ ｔｃ ｎ ｖ ｇ ｔｏ ｓ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ｒ ｅ ｎ ｆａ ｔ ｎ ｍｏ ｓ ｎ ｖ ｇ ｔｏ ｃ ｏ ｓ ｎ ｔｐ ｏ ｕ ｅ ｔ ｅ ａ ｃ ｌ ｔｏ ｏ ｒ ｂ ｅ ｕ ｈ ａ ｎ ｒ ｉｌｎ ｖ ｇ ｔｏ ｒ ｏ ． Ａｔｐｒ ｓ ｎ ，ｔ ｅ ｇ ｏ ｇ ｔｃ ｉ ａ ｍａ ｃ ｎｇ ｎ ｖｇａ ｉ ｎ ｂａ ｅ ｎ ｐ ｉ ｒ ｇ ｏ ｇｎ ｔｃ ｍａ ，ｂ ｎ ｆｐ ｏ ｌ ｍｓ ｓ ｃ ｓ ｉ ｅ ｔａ ａ ｉ ａ ｉ ｎ ｅ ｒ ｒ ｅ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｎｅ ｉ ｓ ｔ ｈｉ ａ ｉ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｒｏ ｉ ｅ ｍａ ｅ ｉ ｐ ｕｔｉ