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基于自適應(yīng)格網(wǎng)數(shù)字水深模型的水下地形匹配定位算法

發(fā)布時(shí)間:2018-05-05 09:29

  本文選題:自適應(yīng)網(wǎng)格 + 數(shù)字水深模型; 參考:《中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年04期


【摘要】:為了解決當(dāng)前的水下地形匹配定位算法未考慮格網(wǎng)大小隨海底地形變化而自動(dòng)調(diào)整的問題,提出了一種基于自適應(yīng)格網(wǎng)數(shù)字水深模型的水下地形匹配定位算法。首先,引入基于四叉樹的自適應(yīng)格網(wǎng)模型,改進(jìn)其局部格網(wǎng)的相似性評(píng)估指標(biāo)與構(gòu)網(wǎng)約束方法;然后,設(shè)計(jì)匹配區(qū)的確定及待匹配航跡的選取策略,給出待匹配航跡的水深值的計(jì)算方法,構(gòu)建出目標(biāo)匹配定位的地形相關(guān)組合算子。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:提出的算法相比于基于等距離的規(guī)則格網(wǎng)模型的算法有以下優(yōu)勢(shì):1)在地形特征豐富區(qū)域的定位精度明顯提高;2)可以避免出現(xiàn)地形特征越明顯匹配定位精度越低的情況;3)能一定程度地克服水深系統(tǒng)誤差對(duì)定位精度的影響。
[Abstract]:In order to solve the problem that the current underwater terrain matching algorithm does not take the grid size into account and adjusts automatically with the change of submarine topography, an underwater terrain matching localization algorithm based on adaptive grid digital depth model is proposed. Firstly, the adaptive grid model based on quadtree is introduced to improve the similarity evaluation index of local grid and the constraint method of constructing network, and then, the strategy of determining matching area and selecting track to be matched is designed. The method of calculating the depth of track to be matched is given, and the terrain correlation combination operator for target matching location is constructed. The experimental results show that the proposed algorithm has the following advantages over the algorithm based on the regular grid model based on equal distance: (1) the accuracy of location in the region with rich terrain features is significantly improved. (2) the more obvious matching of terrain features can be avoided, the more obvious matching can be avoided. The lower the positioning precision is, the better the influence of the water depth system error on the positioning accuracy can be overcome.
【作者單位】: 海軍大連艦艇學(xué)院海洋測(cè)繪系;海軍大連艦艇學(xué)院海洋測(cè)繪工程軍隊(duì)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(41471380);國家自然科學(xué)基金(41601498)
【分類號(hào)】:P229

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本文編號(hào):1847157

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