[發明專利]基于粒子濾波的變尺度單方向重力采樣矢量匹配定位方法

有效

• 申請號: 201610064025.7
• 申請日: 2016-01-29
• 公開（公告）號: CN105737850B
• 公開（公告）日: 2019-02-12
• 發明（設計）人: 王博;于力;肖烜;鄧志紅
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G01C25/00
• 分類號: G01C25/00;G01C21/16;G01C21/08
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 李愛英;仇蕾安

本發明公開了基于粒子濾波的變尺度單方向重力采樣矢量匹配定位方法，包括以下步驟：一、建立重力輔助慣導單點匹配模型，二、利用重力輔助慣導單點匹配模型得到基于粒子濾波的匹配點，三、判斷重力輔助慣導單點匹配點是否可信，四、計算當前匹配點的最終結果；本發明考慮了載體的機動航行，克服了原有的重力矢量匹配算法在載體的非直線或者非勻速航行情況下失效的缺點，減小了匹配誤差。

技術領域

本發明屬于重力輔助慣導系統匹配方法領域，具體涉及一種基于粒子濾波的變尺度單方向重力采樣矢量匹配定位方法。

背景技術

水下運載體長時間隱蔽航行最常用的無源導航方式是慣導系統，但慣導誤差會隨著時間累積。為保證導航的隱蔽性和自主性，利用地球物理特征的無源導航來校正慣導誤差，因此開展了地形匹配導航技術、重力輔助導航技術、地磁輔助導航技術等研究。對于水下導航，地形數據的測量比較困難，地球的磁場不是很穩定，重力場穩定而且重力數據可以利用衛星數據反演，因此應用重力導航具有很大的優勢。重力匹配算法是重力輔助慣導技術的核心技術之一，它是利用重力儀實時測量的重力信息與預存重力圖信息以一定的算法進行比較，從而估計慣導的位置。

現階段借鑒較為成熟的地形匹配，重力匹配算法按照采樣方式主要分為兩大類，序列匹配和單點匹配。序列匹配是一種驗后估計或批處理方法，每一次匹配都要在采樣到足夠的點數后進行，所以實時性比較差，主要以ICCP算法和相關分析法為代表。ICCP算法最初由圖像配準算法發展而來的，是一種尋找全局意義下的最優對準方法，精度叫較高。相關分析方法是由地形匹配中的地形輪廓匹配TERCOM算法發展而來的，它的匹配精度不受慣導位置誤差的影響，但實時性差并且難以從理論上進行提高。單點匹配算法主要為由美國桑迪亞實驗室提出的桑迪亞(SITAN)輔助導航方法，利用擴展卡爾曼濾波技術實現，該算法精度高實時性好，但由于重力特征的非線性，在重力特征明顯的區域，擴展卡爾曼濾波線性化帶來的誤差較大，嚴重時導致濾波發散，匹配失去意義。這些匹配算法各個采樣點之間相互獨立，基于單點濾波的重力采樣匹配算法考慮了各個采樣點之間的位置相關性，匹配結果相比傳統的匹配算法精度和可信度都有所提高。但是，定尺度定方向的重力矢量采樣方法對運載體的機動適應性差，并不適用于實際航行。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于粒子濾波的變尺度單方向重力采樣矢量匹配定位方法，能夠解決傳統匹配算法匹配結果可信度不高和定尺度定方向重力矢量匹配算法機動適應性不強的問題。

實現本發明的技術方案如下：

一種基于粒子濾波的變尺度單方向重力采樣矢量匹配定位方法，具體步驟包括：

步驟一、將水下運載體的經緯度差值作為狀態變量，將重力儀實時測量的水下載體當前位置的重力異常值作為觀測量，建立重力輔助慣導單點匹配模型：

Δx_k,k+1＝Δx_k-1,k+ΔU_k+e_k (1)

y_k+1＝h_k+1(x_k+1)+v_k+1 (2)

式中，Δx_k,k+1表示k時刻到k+1時刻水下運載體的經緯度差值，k≥1，當k＝0時，Δx_0,1＝ΔU₀+e₀，ΔU_k為慣導系統給出的k時刻的位置偏移增量，e_k為慣導系統k時刻的高斯白噪聲誤差，y_k+1表示k+1時刻的重力儀測量的重力異常值，x_k+1為慣導系統輸出的k+1時刻水下運載體的經緯度信息，h_k+1(x_k+1)表示在x_k+1處在重力基準圖上讀取的重力異常值，v_k+1表示k+1時刻的測量誤差，設定為高斯白噪聲；