一种重力辅助惯性导航系统匹配方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于组合导航技术领域，设及一种重力辅助惯性导航系统匹配方法。
【背景技术】
[0002] 作为陆海兼备的大国，海洋战略在我国整体发展战略中的地位越来越重要，我国 也越来越重视海洋技术的发展，水下潜器技术在海洋技术的发展中是不可或缺的，具有十 分重要的战略意义。惯性导航系统凭借着其仅仅依靠自身即可实现导航的特点，通常作为 水下潜器的主要导航系统。惯性导航系统工作时无需从外部接收信号，也无需向外部发射 信号，有着隐蔽性高、无源自主等优点。但是惯性导航作为一种积分型导航方式，误差会随 时间不断累积，其定位精度不能满足长航时潜器的要求。因此仅仅依靠惯性导航系统无法 实现水下潜器的长航时精准导航，采用其他导航方式辅助惯性导航系统W提升导航精度是 一个必然的趋势。
[0003] 地球物理场(地形场、地磁场、重力场等)信息是地球的固有信息，通常指由各种地 球物理方法在地表或地表附近测量的各种物理现象的信息。利用地球物理场信息实现导航 的技术凭借着其无源自主的特点逐渐引起了人们的高度重视，并得W在辅助惯性导航系统 领域迅速发展。常用的利用地球物理场信息辅助惯性导航的方式有地形辅助惯性导航系 统、地磁场辅助惯性导航系统和重力辅助惯性导航系统。对于水下导航来说，地形数据测量 起来困难很大，地磁场容易受铁磁物质等干扰并且稳定性不高，而重力场数据易于测量并 且十分稳定，因此重力辅助惯性导航系统能够极大的满足水下潜器"自主性、高精度、隐蔽 性"的要求。
[0004] 重力匹配算法是重力辅助惯性导航系统的核屯、技术之一，基本原理是将实时重力 仪测得的重力数据与事先存储于重力数据库中的重力数据通过某种数据处理方法进行比 对分析，并通过判定准则确定两组数据的相似或相关程度，最后确定最终的最优匹配序列 (点）。重力匹配算法按照采样方式主要分为两大类，单点匹配和序列匹配。单点匹配算法采 用对每个采样点都进行重力匹配的方式，W此来抑制惯性导航误差的增长，常用的是由美 国桑迪亚实验室提出的桑迪亚(SITAN)匹配算法。该算法利用扩展卡尔曼滤波技术实现，通 过对重力场进行局部线性化处理来实现匹配过程，但是该算法的缺点是：由于重力特征的 非线性，在重力特征明显的区域，扩展卡尔曼滤波线性化误差较大，严重时导致滤波发散， 使得匹配失去意义。序列相关匹配算法采用当采样序列累积到一定长度时才进行一次重力 匹配的方式，来对惯性导航误差进行修正。常用的序列相关匹配算法包括最近等值线迭代 算法(ICCP)、相关极值匹配算法等等。ICCP算法来自于图像配准算法，相关极值匹配算法是 由地形匹配中的地形轮廓匹配TERCOM算法发展而来。序列匹配算法精度高，但是由于每一 次匹配都要在采样到足够的点数后进行，所W实时性比较差。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明的目的是提供一种重力辅助惯性导航系统匹配方法，W解决传 统序列匹配算法实时性差的问题。在每次进行序列匹配时，采用可变捜索区域的方式，令捜 索区域的大小随着惯性导航的精度实时变化，有效减小捜索范围，减少备选匹配轨迹点的 数量;在捜索区域内依次寻找与重力仪测量的重力数据近似相等的点，进一步完成备选匹 配轨迹点的筛选;利用匹配轨迹点与对应的惯性导航输出轨迹点之间的距离偏差越来越大 且变化在一定范围内运一约束条件，有效减少了备选匹配轨迹的数量;最后考虑到惯性导 航系统的误差随时间不断累积，因此引入加权性能指标，在匹配过程中对精度和可信度较 高的数据赋予更大的权值。
[0006] -种重力辅助惯性导航系统匹配方法，包括如下步骤：
[0007] 步骤一、离线状态下，在预存的重力基准图上寻找对应的惯性导航系统输出轨迹 点;将获得的惯性导航系统输出轨迹点WN个为一组，分成多组匹配序列;所述N的取值范围 为5至20;
[0008] 步骤二、从导航开始时刻起，选择第一组匹配序列，分别W该匹配序列内的每个点 为中屯、，逐个划定正方形捜索区域;正方形捜索区域内除惯性导航系统输出轨迹点之外的 每个点称为备选匹配轨迹点；
[0009] 步骤=、针对各个惯性导航系统输出轨迹点，将其对应的重力仪测量的重力异常 值与该惯性导航系统输出轨迹点所在的正方形捜索区域内每个备选匹配轨迹点的重力异 常值求差，若差值小于预设阔值8,则认为备选匹配轨迹点与对应的惯性导航系统输出轨迹 点互为近似重力等值点；将不满足近似重力等值点条件的备选匹配轨迹点剔除掉，满足条 件的继续作为备选匹配轨迹点；
[0010] 步骤四：各个正方形捜索区域的备选匹配轨迹点筛选完成后，在每个正方形捜索 区域中任意挑选一个备选匹配轨迹点，按照时间顺序组成一条备选匹配轨迹;按上述方法， 遍历各个备选匹配轨迹点，得到所有的备选匹配轨迹；
[0011] 针对所有备选匹配轨迹中的任意一条，按照时间顺序逐个计算该备选匹配轨迹上 备选匹配轨迹点与对应的惯性导航输出轨迹点之间的距离；
[0012] 然后将满足下述匹配约束条件的备选匹配轨迹筛选出来，所述匹配约束条件为： 随时间推移，同一条备选匹配轨迹中，各个备选匹配轨迹点与对应的惯性导航系统输出轨 迹点之间的距离越来越大，同时，两相邻备选匹配轨迹点对应的距离小于或等于预设的阔 值；
[0013] 步骤五、针对每一条筛选出来的备选匹配轨迹，计算各个备选匹配轨迹点对应的 重力异常值gi(祉，yk)与实时重力仪测得的重力异常值gi(Xi，yi)之差的平方，再进行加权求 和，第i个备选匹配轨迹点的权重值为化，得到误差累积A A，计算公式为：
[0014]
[0015] 找到误差累积A A取最小值时的备选匹配轨迹，即为最佳匹配轨迹。
[0016] 步骤六、按照步骤二至步骤五的方法，对步骤一划分的每一组匹配序列进行处理， 得到各组对应的最佳匹配轨迹，最终形成完整的匹配轨迹输出。
[0017] 较佳的，所述正方形捜索区域的边长随时间累积不断增大。
[0018] 较佳的，随时间累积，所述权重越来越小。
[0019] 较佳的，每个正方形捜索区域的半边长等于对应的惯性导航输出轨迹点的漂移距 离。
[0020] 本发明具有如下有益效果：
[0021] (1)本发明的算法利用可变捜索区域的方式，令捜索区域随惯性导航精度实时变 化，有效减小了捜索范围，减少了备选匹配轨迹点的数量，捜索效率得W提升。
[0022] (2)本发明的算法通过在每个捜索区域内寻找与重力仪测量的重力异常值近似相 等的点，进一步完成备选匹配轨迹点的筛选；同时利用匹配轨迹点与对应的惯性导航输出 轨迹点之间的距离偏差越来越大且变化在一定范围内运一约束条件，有效减少了备选匹配 轨迹的数量，提升了匹配效率。
【附图说明】
[0023] 图1为本发明的匹配方法流程图；
[0024] 图2为本发明实施例中的重力场背景图（含规划航迹和惯导轨迹）；
[0025] 图3为采用传统方法得到的捜索区域；
[0026] 图4为采用本发明的方法获得的捜索区域；
[0027] 图5为采用本发明的方法找到的近似等值点；
[0028] 图6为采用本发明的方法找到的备选匹配轨迹；
[0029] 图7为本发明实施例中匹配结果。
【具体实施方式】
[0030] 下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
[0031] -种重力辅助惯性导航系统匹配方法，包括如下步骤：
[0032] 步骤一、离线状态下，在预存的重力基准图上寻找对应的惯性导航系统输出轨迹 点；将惯性导航系统输出轨迹点WN个为一组，分成多组匹配序列;所述N的取值范围为5至 20;
[0033] 步骤二、从导航开始时刻起，选择第一组匹配序列，W该匹配序列内的每个点为中 屯、，W惯性导航系统偏移距离为依据逐个确定正方形捜索区域。正方形捜索区域中除惯性 导航系统输出轨迹点之外的每个点称为备选匹配轨迹点。当水下潜器航行在初始阶段，惯 性导航精度较高，此时可将正方形捜索区域的边长设置的较小。随着惯性导航误差随时间 不断累积，在初始设定的捜索区域内无法准确找到匹配轨迹点，此时可将正方形捜索区域 的边长逐渐变大。其中，为保证捜索到匹配轨迹点，其中，每个正方形捜索区域的半边长等 于对应的惯性导航输出轨迹点的漂移距离。可变捜索区域的方式有效减小了捜索范围，捜 索区域内的备选匹配点数量也大大减少。
[0034] 步骤=、理论上，经过匹配后，各个方形捜索区域内会找到一个匹配轨迹点，该匹 配轨迹点在重力基准图上读取的重力异常值与对应的实时重力仪测得的重力异常值应该 是相等的，但是由于存在实时重力仪测量误差等误差项，二者应为近似等值关系。
[0035] 利用运个特征，针对惯性导航系统输出轨迹点，将重力仪测量的重力异常值gi(xi， y