海洋重力场在潜艇导航中的应用_陈勇

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海洋重力场在潜艇导航中的应用

陈勇1吴太旗2胡德生1

(1海军工程大学武汉430033;2海军海洋测绘研究所天津300061)

摘要:重力场辅助水下导航是一种绝对无源的导航方式,是21世纪潜艇导航的发展方向。从改善潜艇惯性导航系统性能出发,通过对海洋重力场用于潜艇水下辅助导航的两种方式进行论述,给出了详细的应用过程和方法,并提出了相应的改进措施,为进一步将海洋重力场用于潜艇指明了方向。

关键词:海洋重力场惯性系统精度改善图形匹配潜艇导航

海洋是人类资源的宝库,随着人类对海洋认知的提高,人类对于海洋的开发利用日益增多,海洋在各个国家的发展中具有非常重要的地位。海军作为维护国家主权和海洋权益的主要兵种担负的责任越来越重,而潜艇作为海军中的重要力量具有杀手锏的作用。潜艇水下导航主要利用惯性导航系统(I N S),但是I N S定位误差随时间积累,影响了潜艇水下的有效攻击时间,而利用GPS等无线电辅助导航和天文导航又降低了潜艇的隐蔽性,不利于潜艇的生存。重力场辅助的水下无源导航系统率先被美国提出,并于1983年成功地在海上进行了实验测试,后来部署在美国海军的三叉戟潜艇上,重力场辅助水下导航系统逐步成为21世纪潜艇的发展方向,成为了各个国家研究的热点[1,2]。

1海洋重力用于潜艇导航的主要方式

海洋重力用于潜艇导航,主要在以下两个方面对原惯性系统进行改进;一是利用精确的实测重力信息改善以往惯性系统中简单利用正常重力信息进行位置、速度计算带来的误差,从惯性系统本身角度提高系统的定位导航精度;二是利用重力场图形匹配技术进行组合导航,通过利用外部重力场信息对惯性系统进行组合导航,限制误差随时间积累的特性,提高系统的定位精度,延长系统的重调周期。2重力场信息对惯性系统自身精度的改善惯性导航系统的基本原理是通过测量载体的加

收稿日期:2008-07-29

作者简介:陈勇(1979-),男,湖北天门人,博士,讲师;主要从事军事海洋环境与航海方面的理论与应用研究

工作。速度,积分后得到载体的速度,再次积分就可以得到位置信息。

2.1基本原理

惯性系统定位的关键是进行加速度的测定和分离,即比力方程。根据牛顿定理,惯性系统的比力方程在当地水平坐标系(L)下可以用(1)式表示[3]:

f L=V&+(2X L ie+X L eL)@V L-

g L(1)

式中:(2X L ie+X L eL)@V L为科里奥里(Coriolis)加速度V、V&分别为载体的运动速度和加速度矢量,f L 为加速度计的观测结果,即比力,g L为当地的重力加速度。

目前,几乎所有的惯性导航计算中所采用的重力加速度,都不是当地的实际重力值,而是采用正常重力模型计算得到的正常重力值。国内外许多学者对该问题进行了深入研究[4,5],并提出了一些模型改进措施,但无论采用哪种重力场模型进行计算,求得的正常重力或正常引力都只是实际重力场的近似表示,二者之差就是扰动重力。文献[6]从扰动重力和重力垂线偏差两个方面对此进行了比较详尽的研究,结果表明,随着惯性系统本身精度的不断提高,用正常重力代替实际重力进行惯导系统力学编排计算带来误差,越来越成为一项突出的定位误差源,需要减弱其影响才能将惯性系统导航定位精度上一个新的台阶。

2.2改进措施

对惯性进行重力误差的补偿可以有两种方式:一种是通过安装重力测量装置,将实测重力数据引入惯性系统的编排方程,进行导航解算,减弱重力参数不准确带来的影响,达到实时重力误差补偿的目

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的,另一种是建立相应的重力误差补偿统计模型,通过给定重力误差直接计算出引起的位置和速度误差量,直接对定位结果进行补偿。当然,比较精确的是第一种补偿方法,但是要对硬件系统内部进行改进,要求比较高,需要在惯性系统的设计阶段进行,同时也增加了惯性系统的成本。3 重力场图形匹配技术

重力场图形匹配技术总体上说就是利用地球重力场特征获取载体位置信息的导航技术,匹配导航

系统通常由惯性导航系统、重力背景场数据库、重力传感器、高性能计算机组成,在载体运动过程中,重力传感器可获得重力场的特征数据,同时根据惯导系统提供的概略位置信息,利用一定的匹配算法或准则进行解算,从而求得最佳的匹配位置,并利用该信息对惯导系统进行反馈校正,在不影响惯性系统本身隐蔽性的基础上,最终提高惯性系统的导航定位精度,满足未来战争对潜艇的苛刻要求。其详细过程如图1

所示。

从图中可以看出,进行重力场图形匹配首先要解决好以下两个关键问题。

3.1 高精度重力背景场的数据准备

要进行重力场图形匹配,其首要条件就是要有高精度、高分辨率的重力背景场。从目前情况看,这个条件也已基本具备。首先,各种高精度测高卫星的发射,如TOPEX 、ERS-2、Env isat 和Jason ,使得利用测高数据反演高精度和高分辨率的海洋重力场异常成为现实

[7]

,目前已可以通过反演获得分辨率2c

@2c 的较高精度的海洋重力异常;其次,海军测绘部队近年来也完成了中国海域的许多测量任务,特别是国家相关专项任务,获取了许多重点海区高质量、高分辨率、高精度重力数据;最后,国家海洋局、中石油等部门也对许多海域进行了详细的重力调查,收集了大量的相关重力数据。所有这些数据通过进一步的精化和融合,利用精确的插值技术进行加密处理,获取满足重力匹配导航需要的重力数据基础是可以实现的。

3.2 重力图形匹配算法

重力图形匹配方法[8]

是进行重力场图形匹配的核心,简单地说就是通过实测重力与存储的重力数据进行匹配,实现对水下航行器的定位。目前用于重力场图形匹配的方法主要有两大类:扩展卡尔曼滤波匹配方法和相关匹配方法。

扩展卡尔曼滤波匹配方法的主体思想就是将存储的数据图作为系统的量测方程,把惯导系统的误差方程、重力仪器误差方程等作为状态方程,组合在一起进行卡尔曼滤波,从而获得系统状态的的最优估计,最终实现对惯导系统的重调校正,提高整个系统的导航精度,延长惯导系统的重调周期。根据量测方程建立的模式不同,该方法又可以分为位置速度匹配、重力异常匹配方式、重力梯度匹配方式、重力异常和重力梯度联合匹配方式和重力垂线偏差匹配方式等多种方式。

相关匹配方式是通过实测量序列与数据图中所有可能的基准序列进行相关,计算实测数据和基准序列的相关度,然后将最相关的基准序列对应的位置定位为匹配位置。基本的相关算法有:平均绝对差算法、平均平方差算法和乘积相关算法等。目前国外见于报道的相关匹配方法主要是I CCP (the

Iterated C l o sest C ontour Po i n t)匹配算法[9]

,I CCP 算法来源于图像的配准,主要是通过最近点的迭代实现测量图像与模型之间的对准和匹配。其缺点主要包括两个方面:a .要求重力传感器没有测量误差,最终准确匹配到与测量重力值具有相同重力值的点上;b .要求目标点选取为相同重力等值线上与惯导提供的概略位置点最接近的点,这就要求真实航迹必须在提供的概略位置很近的位置的上。基于这两

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