[發明專利]一種基于概率神經網絡的重力匹配方法

在審

• 申請號: 202210057661.2
• 申請日: 2022-01-19
• 公開（公告）號: CN114440875A
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 王博;易榮雪
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于概率神經網絡的重力匹配方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、將慣性導航指示軌跡中每個采樣點作為起始點，沿慣性導航指示軌跡的時間線往前取L個采樣點，得到一條軌跡，設該起始點為點C；以C點為搜索中心，在重力背景圖劃分的網格圖中，經度方向取前、后各M個網格，緯度方向上、下各取N個網格，構成以C點為中心點的搜索區域，區域中共S個網格點：

S＝(2M+1)×(2N+1) (2-1)

其中，L取值至少為3；M和N分別至少取2；

步驟2、確定慣導指示軌跡采樣點的相對位置：將中心點C的經緯度坐標表示為在以C為起始點的軌跡上，各采樣點B_i到起始點的經緯度距離記為：

Δλ(C-B_i)＝|λ_C-λ_Bi|，i＝1,2...L (2-2)

其中為任一點B_i的經緯度坐標；

步驟3、在所述搜索區域內，第k個網格點在重力背景圖中的坐標點表示為(i_k,j_k)，其定義為：

i_k＝i-M+R_k (2-4)

j_k＝j+N+R_k×(2N+1)-k+1 (2-5)

其中，k＝1,2，…，S；R_k為k除以(2N+1)的商取整數，根據重力背景圖的坐標對應確定該點的經緯度坐標為(λ(i_k),根據慣性導航指示軌跡，以第k個網格點作為起始點，向前取L個采樣點，得到一條以點k為起始點的軌跡B_k，根據第2步慣導指示軌跡采樣點的相對位置，軌跡B_k上對應的L個點的經緯度位置為：

λ(k)＝Δλ(C-B_i)+λ(i_k) (2-6)

進而將軌跡B_k定義為模式k，根據重力背景圖確定模式k中L個點的重力測量值，則重力測量值序列表示為g_mk，搜索區域中全部S個模式對應的重力測量值序列，組成矩陣P＝[g_m1g_m2...g_mS]；

步驟4、構建概率神經網絡，具體為：

構建具有輸入層、模式層、累加層和輸出層的4層概率神經網絡；其中，輸入層有L個節點；模式層和累加層節點數均為S；

輸出層對累加層的相關度數據作競爭運算，取與中心點重力測量值逼近概率最大的模式作為結果，通過輸出層輸出，該模式對應的網格點為中心點的匹配點；

步驟5、將需要匹配的每個慣導采樣點對應的維度為L的重力測量值序列，以及對應的S個模式組成的重力測量值序列構成的矩陣P，輸入到概率神經網絡中進行重力匹配，得到對應的匹配點；根據匹配點確定水下運載體坐標信息。

2.如權利要求1所述的一種基于概率神經網絡的重力匹配方法，其特征在于，檢驗每個匹配點的可信度是否滿足要求，如果不滿足，重新進行匹配。