重力异常和重力梯度联合辅助导航算法及仿真
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
重力异常和重力梯度联合辅助导航算法及仿真
, 2 王虎彪1, , 王 勇1 , 许大欣1, 柴 华1 2
( 中国科学院测量与地球物理研究所 动力大地测量重点实验室 , 武汉 4 中国科学院研究生院 , 北京 1 ) 1. 3 0 0 7 7; 0 0 0 4 9 2.
摘 要 鉴于潜艇的惯性导航系统误差随时间积累的缺陷 , 重力无源辅 助 导 航 近 几 年 成 为 水 下 潜 艇 辅 助 导 航 研 究 的 热点和前沿问题 . 采用多模型自适应 K 通过对沿航迹重力 a l m a n 滤波并行算法对重力异常和重力梯度联合辅助 导 航 , 加权处理 得 到 潜 艇 位 置 的 最 优 实 时 估 计 . 选取不同特征区域的2条航线进行 异常和重力梯度信息因子的实时分配 , 仿真试验 , 对算法的匹配可靠性和匹配误差进行分析 , 结果表明 , 该算法 能 弥 补 单 纯 重 力 异 常 或 重 力 梯 度 匹 配 定 位 精 度不够 、 误匹配以及匹配失效情况的不足 , 提高现有重力场辅助导航的定位成功率和定位精度 . 关键词 重力异常 , 重力梯度 ,并行 K 权信息因子 , 联合辅助导航 a l m a n 滤波 , : / . i s s n . 1 0 0 4 2 9 0 3. 2 0 1 1. 0 1. 0 1 2 中图分类号 P D O I 1 0. 3 9 6 9 3 1 2 文献标识码 A j
0 引 言
目前 , 核潜艇的主要导航系统普遍采用惯性导
航系统 ( ) 由于I I n e r t i a lN a v i a t i o nS s t e m, I N S . N S g y 的位置误差随时间 积 累 , 长时间航行时需要进行重 因而人们研究 调和校正才能保证 载 体 的 定 位 精 度 ,
第2 6卷 第1期 页码 : ) 2 0 1 1年 2月( 1 1 6~1 2 2
地 球 物 理 学 进 展
P R O G R E S S I N G E O P HY S I C S
V o l . 2 6,N o . 1 F e b . 2 0 1 1
王虎彪 , 王 勇, 许大欣 , 等. 重力异常和重力 梯 度 联 合 辅 助 导 航 算 法 及 仿 真 . 地 球 物 理 学 进 展, : : 2 0 1 1, 2 6( 1) 1 1 6~1 2 2, D O I / 1 0. 3 9 6 9 . i s s n . 1 0 0 4 2 9 0 3. 2 0 1 1. 0 1. 0 1 2. j ,W W a n a n X uD X, 犲 狋 犪 犾.A i d e dn a v i a t i o na l o r i t h ma n ds i m u l a t i o nr e s e a r c hb a s e do nt h ed a t ao fg r a v i t n o m a l n d gH B gY, g g ya ya ) , , ( ) : , : / r a v i t r a d i e n t . 犘 狉 狅 狉 犲 狊 狊 犻 狀犌 犲 狅 犺 狊.( i nC h i n e s e 2 0 1 1 2 6 1 1 1 6 2 2 D O I 1 0 . 3 9 6 9 . i s s n . 1 0 0 4 2 9 0 3 . 2 0 1 1 . 0 1 . 0 1 2 . ~1 g yg j 犵 狆 狔
1 期
王虎彪 , 等: 重力异常和重力梯度联合辅助导航算法及仿真
1 1 7
1] 设计了多种辅 助 导 航 方 法 [ ( 如G 无线电 P S 导 航、
辅助导航 、 声纳辅助导航 、 地形辅助导航等 ) , 但这些 辅助导航手段均要 牺 牲 水 下 运 载 体 的 隐 蔽 性 , 使其 安全受到威胁 . 地球 重 力 场 是 地 球 固 有 的 物 理 特 性 之 一 , 通过
犃 犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋 I nv i e wo f t h e s h o r t a e t h a t t h e e r r o r o f I n e r t i a lN a v i a t i o nS s t e mw i l l b e c u m u l a t e da l o n i t ht h e r i s eo f g g y gw , t i m e t h et e c h n o l o fg r a v i t a i d e du n d e r w a t e rn a v i a t i o n w a sa r o u s e dg e n e r a li n t e r e s t .T h ec o m b i n e d a i d g yo y g n a v i a t i o nf o rg r a v i t n o m a l n dg r a v i t r a d i e n t i sm a d eb s i n h ep a r a l l e l a l o r i t h mo fm u l t i l em o d e l a d a t i v e g ya ya yg yu gt g p p , a n dt h e i n f o r m a t i o nf a c t o ro fg r a v i t n o m a l n dg r a v i t r a d i e n ta l o n h es h i r a c kw a sa l l o c a t e di n e s t i m a t i o n ya ya yg gt pt , , r e a lt i m e a n dt h e n t h eo t i m a le s t i m a t i o nf o rt h ep o s i t i o no ft h es u b m a r i n ew a sg e tv i at h ew e i h t e dp r o c e s s . p g , , s i m u l a t i o ne x e r i m e n t sw e r ei m l e m e n t e d T h r o u hs e l e c t i n w os a i l i n o u r s e si nt h ed i f f e r e n tc h a r a c t e rr e i o n p p g gt gc g , a n dt h em a t c h i n e l i a b i l i t n de r r o rw e r ea n a l z e d .T h er e s u l t ss h o wt h a t c o m a r e dw i t ho n eo fg r a v i t n o m a l gr ya y p ya y , t h em e t h o dc a na c h i e v eg o o dp e r f o r m a n c ei ns o m ea s e c t so f a i d e dn a v i a t i na n dg r a v i t r a d i e n ta i d e dn a v i a t i o n p g yg g ,m , o s i t i o n i n r r o r i s m a t c h i n n df a i l u r em a t c h i n a n di tw i l lh e l ob e t t e rm a t c h i n a t ea n dh i h e rp o s i t i o n i n p ge ga g pt gr g g a c c u r a c o r t h ee x i s t i n r a v i t i d e dn a v i a t i o n . yf gg ya g ,g ,p ,w , 犓 犲 狑 狅 狉 犱 狊 r a v i t n o m a l r a v i t r a d i e n t a r a l l e lK a l m a nF i l t e r e i h t e di n f o r m a t i o nf a c t o r c o m b i n e d a i d g ya y yg g 狔 n a v i a t i o n g
12 1 1 12 , , WANG H u b i a o o n a x i n A IH u a WANG Y XU D C g , , ,
( 1. 犐 狀 狊 狋 犻 狋 狌 狋 犲 狅 犲 狅 犱 犲 狊 狀 犱犌 犲 狅 犺 狊 犻 犮 狊, 犆 犺 犻 狀 犲 狊 犲犃 犮 犪 犱 犲 犿 犮 犻 犲 狀 犮 犲 狊, 犠 狌 犺 犪 狀4 3 0 0 7 7, 犆 犺 犻 狀 犪; 犳犌 狔犪 狆 狔 狔狅 犳犛 2. 犌 狉 犪 犱 狌 犪 狋 犲犛 犮 犺 狅 狅 犾 狅 犺 犲犆 犺 犻 狀 犲 狊 犲犃 犮 犪 犱 犲 犿 犮 犻 犲 狀 犮 犲 狊, 犅 犲 犻 犻 狀 0 0 0 4 9, 犆 犺 犻 狀 犪) 犳狋 狔狅 犳犛 犼 犵1
犃 犻 犱 犲 犱狀 犪 狏 犻 犪 狋 犻 狅 狀犪 犾 狅 狉 犻 狋 犺 犿犪 狀 犱狊 犻 犿 狌 犾 犪 狋 犻 狅 狀狉 犲 狊 犲 犪 狉 犮 犺犫 犪 狊 犲 犱 犵 犵 狅 狀狋 犺 犲犱 犪 狋 犪狅 犳犵 狉 犪 狏 犻 狋 狀 狅 犿 犪 犾 狀 犱犵 狉 犪 狏 犻 狋 狉 犪 犱 犻 犲 狀 狋 狔犪 狔犪 狔犵
收稿日期 2 0 1 0 0 9 1 5; 0 1 0 1 2 2 0. 修回日期 2 基金项目 国家自然科学基金项目 ( )和中国科学院知识创新工程重要方向项目 ( ) 联合资助 . 4 1 0 7 4 0 5 1, 4 0 9 7 4 0 4 4 k z c x 2 w 1 2 5 y 作者简介 王虎彪 , 男, 博士 , 副研究员 , 从事卫星测高与重力辅助导航研究 .( :w ) 1 9 7 3 年生 , E m a i l a n h b s c h . w h i . a c . c n @a g g g 男, 研究员 , 主要从事大地测量与地球动力学研究 . ( : ) 1 9 6 4 年生 , E m a i l w a n h i . a c . c n 通讯作者 王勇 , @w y g g g
[ ] 2
2 重力辅助导航基本原理
重力辅助导航系统是利用高分辨率的重力图组 成的基本信息数据库特征获取载体位置信息的导航 技术 .重力匹配 导 航 系 统 通 常 由 惯 性 导 航 系 统 、 重 重力传感器 、 高性能计算机和匹配 力背景场数据库 、 算法组成 .潜艇 在 行 驶 过 程 中 , 惯性导航系统给出 主 要 是 位 置 信 息) , 通过该位 时间序列的导航参 数 ( 置信息在重力背景场数据库中找到相应的指示重力 重力异 常 或 重 力 梯 度 ) , 同时海洋重力仪 场参量值 ( ( 或重力梯度仪 ) 实 时 测 量 相 应 的 重 力 场 参 量 数 据, 将仪器测量 的 重 力 场 参 量 数 据 和 I N S指示位置的 通过一定的匹配算法 , 重力场参量数据输给计算机 , 从而获得潜艇精确的匹配位置 信息 .重 力场 匹配 算 法主要有相关匹配算法和滤波 算法 等 .目前 相关 匹 配算法研究 较 多 Biblioteka Baidu 主 要 是 T E R C OM 算 法 和 I C C P 算法 , 滤波算法主 要是 基于 K a l m a n 滤 波的 S I TAN 算法 .由于 K a l m a n 滤波 方 法 的 实 时 性 优 于 相 关 匹