發(fā)布時(shí)間：2017-10-04 18:09

  本文關(guān)鍵詞：基于全張量重力梯度水下輔助導(dǎo)航匹配方法的研究

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【摘要】：水下載體由于隱蔽性的需求必須長(zhǎng)時(shí)間在水下航行，自身的定位及其安全性尤其突出。利用地球自有物理特征來輔助慣性導(dǎo)航的無源導(dǎo)航理論和方法是現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者研究的一個(gè)熱點(diǎn)，而重力及重力梯度數(shù)據(jù)穩(wěn)定，具有抗干擾、可靠性高的優(yōu)點(diǎn)，且重力梯度設(shè)備不需要向外部發(fā)射或者是接受信息，最大限度的保證了水下載體航行的安全性和隱蔽性，因此重力梯度導(dǎo)航是一種完全無源的自主導(dǎo)航方式。 水下重力梯度輔助導(dǎo)航系統(tǒng)的三大關(guān)鍵技術(shù)包括重力梯度儀的研制、重力梯度基準(zhǔn)圖制備以及有效的重力梯度匹配算法。本文充分利用全張量重力梯度五個(gè)獨(dú)立分量信息，進(jìn)行了全張量重力梯度水下輔助導(dǎo)航匹配方法的研究。 論文首先對(duì)重力梯度基準(zhǔn)圖制備技術(shù)進(jìn)行了研究，對(duì)影響重力梯度基準(zhǔn)圖制備的因素進(jìn)行了分析，利用基于地形高程正演的重力梯度基準(zhǔn)圖制備方法獲得了滿足導(dǎo)航精度需求的重力梯度基準(zhǔn)圖，并進(jìn)行了基準(zhǔn)圖的特征提取與分析； 然后，分別應(yīng)用重力梯度5個(gè)獨(dú)立分量，進(jìn)行了基于重力梯度單分量匹配算法的研究；接著，進(jìn)行了基于全張量重力梯度加權(quán)融合匹配方法的研究，應(yīng)用MAD算法進(jìn)行了全張量重力梯度加權(quán)融合匹配的仿真，通過實(shí)驗(yàn)證明了不同測(cè)量噪聲下的匹配效果，充分利用了全張量重力梯度加權(quán)融合信息來提高匹配定位精度； 最后，提出了基于相似性度量的全張量重力梯度匹配的方法，利用全張量重力梯度測(cè)量值和估計(jì)值的余弦相似性度量將重力梯度全張量信息有效融合，，進(jìn)行了仿真研究，并對(duì)基于全張量加權(quán)融合的匹配方法與相似性度量的全張量重力梯度匹配方法的特點(diǎn)進(jìn)行了比較。
【關(guān)鍵詞】：重力梯度 匹配導(dǎo)航 全張量加權(quán)融合 相似性度量 匹配方法
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U675.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)10-11
• 1.3 重力梯度導(dǎo)航研究現(xiàn)狀11-16
• 1.3.1 重力梯度儀研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.2 重力梯度基準(zhǔn)圖的制備研究現(xiàn)狀13
• 1.3.3 重力梯度輔助匹配導(dǎo)航算法的研究現(xiàn)狀13-16
• 1.4 論文主要內(nèi)容與安排16-18
• 第2章 重力梯度基準(zhǔn)圖的制備及多特征提取18-39
• 2.1 重力梯度18-19
• 2.2 重力梯度基準(zhǔn)圖的制備方法19-26
• 2.2.1 基于 EGM96 球諧模型的基準(zhǔn)圖制備19-23
• 2.2.2 基于地形正演的重力梯度基準(zhǔn)圖制備23-25
• 2.2.3 重力梯度基準(zhǔn)圖制備影響因素分析25-26
• 2.3 全張量重力梯度圖局部多特征26-30
• 2.4 重力梯度圖局部多特征提取及仿真分析30-38
• 2.4.1 窗口選定大小30-31
• 2.4.2 特征圖像提取與比較31-38
• 2.4.3 特征圖像統(tǒng)計(jì)比較與分析38
• 2.5 本章小結(jié)38-39
• 第3章 基于重力梯度單分量匹配方法的研究39-45
• 3.1 MAD 和 MSD 匹配算法39-40
• 3.2 MAD 和 MSD 算法仿真及分析40-41
• 3.3 單分量重力梯度匹配方法仿真及分析41-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于全張量重力梯度匹配方法的研究45-55
• 4.1 數(shù)據(jù)融合45-47
• 4.2 全張量重力梯度加權(quán)融合匹配方法47-48
• 4.3 加權(quán)融合匹配算法仿真分析48-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第5章 基于相似性度量的全張量重力梯度匹配方法55-59
• 5.1 相似性度量方法55-56
• 5.2 基于相似性度量的全張量重力梯度匹配方法的仿真與實(shí)現(xiàn)56-58
• 5.3 相似性度量的匹配方法與全張量加權(quán)融合方法的比較58
• 5.4 本章小結(jié)58-59
• 第6章 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 總結(jié)59-60
• 6.2 展望60-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文66-67
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目67-68
• 中文詳細(xì)摘要68-70
• 英文詳細(xì)摘要70-71

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號(hào)：972083