实时ICCP算法重力匹配仿真

第19卷第3期 中国惯性技术学报 V ol.19 No.3 2011年6月 Journal of Chinese Inertial Technology Jun. 2011 收稿日期：2011-01-14；修回日期：2011-05-16

基金项目：国家自然科学基金项目(40774002, 40904018，41071295)；国家杰出青年基金项目(40125013) 作者简介：童余德（1984—），男，博士研究生，从事重力匹配辅助导航技术研究。E-mail ：tongyude@ 联 系 人：边少锋（1961—），男，教授，博士生导师。E-mail ：sfbian@

文章编号：1005-6734(2011)03-0340-04

实时ICCP 算法重力匹配仿真

童余德，边少锋，蒋东方，肖胜红

（海军工程大学 导航工程系，武汉 430033）

摘要：利用地球物理场进行辅助匹配导航是组合导航技术研究领域的新方向，该技术为水下潜器无源定位提供新的手段。迭代最近等值线算法作为重要的匹配导航算法之一，但存在实时性不强、搜索速度慢等缺点。考虑到以上两方面缺点，采用固定初始序列长度的方式对算法采样结构进行改善并推导出单点迭代公式，同时采用滑动窗搜索方式缩小搜索范围提高算法速度，最终实现实时ICCP 算法设计。基于MATLAB 平台下实现了实时ICCP 算法重力匹配仿真系统，仿真系统采用0.40.4′′×重力异常数据库。由仿真结果可以看出，该实时ICCP 算法能够实现单点迭代，匹配结果能实时跟踪真实航迹且匹配精度能达到一个重力图网格。

关 键 词：迭代最近等值线算法；重力匹配；辅助导航；实时 中图分类号：U666.1

文献标志码：A

Gravity matching simulation of real-time ICCP algorithm

TONG Yu-de, BIAN Shao-feng, JIANG Dong-fang, XIAO Sheng-hong

(College of Electrical Engineering and Information Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China)

Abstract: The aided navigation with geophysical field is a new research direction in integrated navigation technology, and it provides a new method for the autonomous and passive navigation of underwater vehicle. As one of the important matching navigation algorithms, the Iterative Closest Contour Point (ICCP) algorithm has some disadvantages such as bad real-time performance, low searching speed. With respect to the two limitations mentioned above, the way to fix length of the sample sequence is adopted to improve the sampling structure, and a new iteration equation with single sample point is derived. What’s more, the searching mode of moving window is adopted to reduce the searching area and improve the operation speed of the algorithm. Finally, the real-time ICCP algorithm is designed. The gravity matching simulation system of real-time ICCP algorithm is implemented based on MATLAB, and the system adopts 0.40.4′′× gravity anomaly database. The simulation results show that the matching results can track the real positions in time and the matching error is restrained to one gravity map grid.

Key words: iterative closest contour point algorithm; gravity matching; aided navigation; real-time

潜艇水下航行要求其具备高度的隐蔽性。目前，潜艇水下导航主要采用惯性导航定位技术。然而，惯性导航系统(INS)定位误差随时间积累，无法长时间保持高精度。重力匹配辅助导航能有效地对惯性导航系统误差进行水下重调校正，是真正意义上的无源导航。

该技术已引起人们极大的关注，其代表性产品包括美国Lockheed Martin 公司研制的通用重力模块(UGM)所组成的重力导航系统(NGS)和贝尔公司研制的重力辅助导航系统(GAINS)。

匹配算法是重力辅助惯性导航技术中的核心问

第3期 童余德等：实时ICCP 算法重力匹配仿真 341

题。ICCP (Iterative Closest Contour Point )算法最初由图像配准算法发展而来的，其本质为相关匹配算法。国内外许多学者对ICCP 算法进行了系统研究，Behzad K.P 首次将该算法引入重力匹配辅助导航，并对其实现形式进行了较为详细的阐述[1]；Bishop 则通过大量仿真试验对该算法的可行性及各种误差影响系统地分析[2]

。目前，该算法已成为水下重力匹配导航技术领域中最为重要的匹配算法之一[3-10]。本文针对ICCP 实时性差这一缺点，提出了实时ICCP 算法设计方案，并在MATLAB 平台下实现了实时ICCP 算法匹配仿真系统。仿真实验结果验证了实时ICCP 有效性。

1 一般ICCP 重力匹配算法局限性

ICCP 算法主要通过迭代最近点实现测量对象与预存模型之间的对准和匹配[1,4,6]。重力背景图通常以等值线的形式给出，匹配位置选为相应等值线上与测量点最近的点。算法采用欧氏距离为目标函数，使之最小化以求得INS 指示航迹与真实航迹之间的最优变换，通过该变换求得匹配航迹[1,2,6]。通过对ICCP 基本原理分析可以得出，该匹配算法局限表现如下：

1） ICCP 重力匹配算法的假设前提为重力异常测量值无误差，真实航迹点必定位于其重力异常测量值对应等值线上[6-7]。实际上，重力背景场构建及航行过程中的重力异常测量必然存在误差，因此，该假设条件只是理想状态，必须考虑测量误差对算法的影响。

2）ICCP 为序列迭代算法，只有当采样到足够多的航迹点之后才能进行匹配，因此实时性比较差；再考虑到为了保证匹配初始位置序列具有较好的变化特征，两个采样点之间距离不能太小，实时性更难以得到保障[8,10]。若设采样点数为21，采样间距为1 n mile ，水下载体航速为10 kn ，则采样周期为6 min ，相邻两次匹配的时间间隔为120 min ，由此可见算法的实时性差。

3） ICCP 算法必须先根据重力量测值提取重力等值线，然后在等值线上寻找最近点，考虑到整个重力背景场庞大的数据量，这一过程的计算量非常大，从而使ICCP 算法计算速度受到限制[1-2]。

2 实时ICCP 算法设计

为提高ICCP 实时性，从以下两个方面对实时ICCP 算法进行设计：

1）针对上节第二点，采用固定初始序列长度的方式对算法采样结构进行改善，实现能够单点迭代的实时ICCP 算法设计。如图(1)所示，设惯导指示航迹点为(0,1,,)i t i n = ，设定ICCP 匹配算法采样点数为6，设每次完成序列匹配所需的刚性变换为

(1,,)i T i n = (若设旋转矩阵为R ，平移矢量为s ，则

有()T P s RP =+)。① 序列L105{}t t ∼经过第一次匹

配（即T 1变换）后得到匹配航迹序列L2''

05{}t t ∼，至

此第一次匹配完成。② 获取最新惯导指示航迹点6t ，

将6t 经T 1变换到'

6t ，由''16{}t t ∼组成序列L3并将序

列L3作为第二次匹配的初始序列，序列L3经第二次

匹配（即2T 变换）后得到匹配序列L4""16{}t t ∼，至此

完成第二次匹配。由以上分析易知从第二次匹配开始 实现单点迭代匹配。③ 获取最新惯导指示点7t ，

将7t 经21T T i 变换(即先经过1

T 再经过2T 两次变换)到"7t ，

以下的匹配过程依次类推。由以上分析可知，改进的 实时ICCP 算法只需一次采足序列设定长度，之后即 可实现单点迭代匹配，从而大大提高了匹配的实时性。

图1 实时ICCP 算法单点迭代过程

Fig.1 Process of real-time ICCP algorithm iteration

with single sample point

2）针对上节第三点，结合水下载体INS 误差特性，采用局部滑动窗搜索方式缩小搜索范围，在提高ICCP 算法速度的同时，减小误匹配概率，提高匹配精度[9]。实时ICCP 算法详细流程如图2所示。

图2 实时ICCP 算法流程图

Fig.2 Flow chart of real-time ICCP algorithm