本文關(guān)鍵詞：重力異常濾波匹配導(dǎo)航算法及適配性問(wèn)題研究

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【摘要】：本文針對(duì)水下重力異常輔助慣性導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)——匹配算法以及重力異常圖適配性問(wèn)題展開(kāi)研究；首先針對(duì)序列相關(guān)極值匹配算法計(jì)算量大、匹配速度較慢、匹配導(dǎo)航具有滯后性、實(shí)時(shí)性差的缺點(diǎn),重點(diǎn)研究了重力異常濾波匹配導(dǎo)航算法；針對(duì)重力異常輔助慣性導(dǎo)航與重力特征相關(guān)性的問(wèn)題,分析探討了重力異常圖適配性分析的問(wèn)題。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1、介紹了載體航跡仿真技術(shù)；探討了當(dāng)?shù)貙?dǎo)航坐標(biāo)系下的慣性導(dǎo)航解算方法；基于慣性導(dǎo)航方程詳細(xì)研究了當(dāng)?shù)貙?dǎo)航坐標(biāo)系下的慣性導(dǎo)航誤差方程。2、研究了重力異常并行擴(kuò)展卡爾曼濾波匹配算法,簡(jiǎn)化了基于平滑加權(quán)殘差平方的最優(yōu)濾波器選取準(zhǔn)則,并在不同重力特征區(qū)域以及不同初始位置誤差條件下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)；結(jié)果表明在初始位置誤差較小的情況下,重力異常并行擴(kuò)展卡爾曼濾波能夠修正慣性導(dǎo)航的漂移誤差,提高系統(tǒng)的導(dǎo)航精度。針對(duì)濾波先驗(yàn)噪聲信息未知的情況以及復(fù)雜的測(cè)量環(huán)境的背景,研究提出了基于量測(cè)殘差自適應(yīng)估計(jì)觀測(cè)噪聲方差的重力異常并行卡爾曼濾波匹配算法,并進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)分析；結(jié)果表明該算法在初始位置誤差較大的情況下,仍能提高系統(tǒng)的導(dǎo)航精度,并且其濾波精度優(yōu)于相同條件下的重力異常并行擴(kuò)展卡爾曼濾波匹配精度。3、研究了不同UT變換形式下的重力異常PUKF匹配算法,針對(duì)傳統(tǒng)選取與UT變換相同權(quán)系數(shù)預(yù)測(cè)重力異常量測(cè)值時(shí)可能出現(xiàn)“偽觀測(cè)值”的問(wèn)題,研究提出了從重力場(chǎng)相關(guān)性出發(fā),基于概率密度加權(quán)的重力異常PUKF匹配算法,并在不同UT變換形式、不同實(shí)驗(yàn)條件下進(jìn)行了仿真匹配。實(shí)驗(yàn)表明該濾波匹配算法能夠解決傳統(tǒng)UKF匹配因“偽觀測(cè)值”產(chǎn)生的誤匹配問(wèn)題,其精度優(yōu)于相同條件下的重力異常并行擴(kuò)展卡爾曼濾波匹配算法的精度。4、引入了編碼失真量等新的重力異常統(tǒng)計(jì)特征對(duì)局部重力場(chǎng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征分析；計(jì)算了重力異常標(biāo)準(zhǔn)差、絕對(duì)粗糙度、坡度標(biāo)準(zhǔn)差、編碼失真量等局部重力異常統(tǒng)計(jì)特征值,并構(gòu)建了部分局部重力異常統(tǒng)計(jì)特征填色等值線圖。5、從匹配有效性的角度提出了“完全匹配概率”的適配性指標(biāo),并采用“8向法”研究了局部重力異常統(tǒng)計(jì)特征與完全匹配概率的相關(guān)特性；針對(duì)單一重力異常特征不能全面評(píng)價(jià)重力異常圖適配性的問(wèn)題,提出了一種新的基于主成分分析的重力異常圖適配性能分析方法；構(gòu)建了評(píng)判適配區(qū)適配性的“綜合評(píng)價(jià)值指標(biāo)”。6、構(gòu)建了重力異常輔助慣性導(dǎo)航仿真平臺(tái)以及相關(guān)輔助模塊。
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U675.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1210702