支持多分辨率地形数据的自适应地形辅助惯性导航方法

本发明涉及导航和定位技术领域，更具体的说是涉及一种支持多分辨率地形数据的自适应地形辅助惯性导航方法。

背景技术：

地形辅助导航(terrainaidednavigation，tan)技术产生于20世纪40年代末50年代初，由于具有自主性、隐蔽性、抗干扰能力强和全天候工作的优点，其在组合导航系统中受到广泛的重视和研究，并已在巡航导弹、飞机和舰船上成功应用。目前主要的地形辅助导航算法包括两类，一类是基于批处理技术的tercom(terraincontourmatching)地形轮廓匹配算法；另一个类是基于地形线性化和卡尔曼滤波技术的sitan(sandiainertialterrainaidednavigation)地形辅助导航算法。

在“八五”期间，北京航空航天大学对地形辅助导航的理论和算法进行了深入研究，并在sitan的基础上发展出了bitan(beihanginertialterrainaidednavigation)算法。与sitan相比，bitan由于具有更高的实时性和可靠性，其在地形辅助导航定位领域得到广泛的应用。然而，目前主流的地形辅助导航算法仅支持单分辨率的地形高程数据，在执行地形辅助导航解算之前需根据采用的地形高程数据库的分辨率预先设定相适应的滤波参数，这极大限制了地形辅助导航算法适应性。如果能够实现载体在飞行过程中自适应支持不同分辨率的地形高程数据，将对提高地形辅助导航算法的适应性，最大程度提高地形辅助导航的性能具有重要现实意义。

因此，如何提供一种支持多分辨率地形高程数据的自适应地形辅助惯性导航方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种支持多分辨率地形数据的自适应地形辅助惯性导航方法，以解决目前地形辅助导航算法仅支持单分辨率地形高程数据，不能适应飞行区域内多分辨率地形高程数据的局限性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明提出的一种支持多分辨率地形数据的自适应地形辅助惯性导航方法，包括以下步骤：

s1：通过配置文件对飞行区域内所采用的不同分辨率的地形高程数据库信息进行配置；

s2：飞行载体在执行飞行任务过程中根据配置文件中描述的地形高程数据库信息，实时获取载体所在区域的最高分辨率的地形高程数据；

s3：根据当前飞行载体所在区域地形数据的最高分辨率，自适应调节滤波参数并执行相适应的地形辅助惯性导航算法。

进一步的，s1中通过配置文件对飞行区域内所采用的不同分辨率的地形高程数据库信息进行配置，具体配置信息包括：

(1)飞行区域不同分辨率地形高程数据库的总数量；

(2)各分辨率地形高程数据库存放的绝对路径信息；

(3)各分辨率地形高程数据库的数据格式存储类型；

(4)各分辨率地形高程数据库的数据文件存储类型；

(5)各分辨率地形高程数据库的网格分辨率；

(6)各分辨率地形高程数据库的地形高程精度；以及

(7)各分辨率地形高程数据库单个文件行数和列数。

进一步的，s2中飞行载体在执行飞行任务过程中根据配置文件中描述的地形高程数据库信息，实时获取载体所在区域最高分辨率的地形高程数据，其具体策略为：

以惯性导航系统指示的位置为中心，根据设定的搜索区域的长度和宽度确定最小搜索范围，根据配置文件中配置的地形高程数据库信息按分辨率的高低逐次搜索载体当前飞行区域内的地形高程数据，获取最高分辨率的地形高程数据用于后续的地形辅助惯性导航解算。

进一步的，s3中的自适应地形辅助惯性导航算法包括地形适配性分析方法的自适应和地形辅助惯性导航算法的自适应。

地形适配性分析方法的自适应能够针对不同分辨率的地形高程数据自适应调节适配性分析的各项参数和指标，从而适应不同分辨率地形数据库的适配性分析条件，更合理的确定其适配性区域；

进一步的，实现地形匹配适配性分析方法自适应的具体策略为：

(1)将匹配区域设定为一个固定长度和宽度的规划区域，其中宽度由飞行载体进入地形匹配时的飞行航迹为中心，以惯性导航系统最大误差的2～3倍为半径来确定；长度的取值可与宽度相同。

(2)根据规划区域的大小以及地形分辨率，计算规划区域的行数和列数并获取规划区域内的地形高程数据；计算规划区域内的地形特征参数，并采用如下准则对规划区域内的地形适配性进行评估，

其中，σn为雷达气压计的测量噪声与地形数据库的测量噪声比值；σh为地形标准差；σz为地形粗糙度。满足上述条件(即rule＝true)的地形区域为可匹配区，否则为不可匹配区域。

地形辅助惯性导航算法的自适应能够针对不同分辨率的地形高程数据自适应调节相关的滤波参数，从而使滤波器适应当前分辨率的地形高程数据，使滤波器性能更稳定，滤波结果更可靠。

进一步的，地形辅助导航算法采用惯性地形辅助导航bitan算法，其包括搜索模式和跟踪模式。

搜索模式下采用单状态的并行卡尔曼滤波器，其状态方程和量测方程分别为

式中，k为历元时刻，j＝1,2,...,m为并行卡尔曼滤波器的序号；δh为状态参数，ωk为k为历元时刻的过程噪声，σh为搜索滤波器的过程噪声标准差；zk为k历元时刻的观测量，γk为k历元时刻的观测噪声，σz为测量噪声的标准差；n表示正态分布。

跟踪模式下采用五状态卡尔曼滤波器，其状态参数为：

x＝[δxδyδhδvxδvy]^t(4)

式中，δx，δy，δz分别为东向、北向和天向上的位置误差；δvx，δvy为东向和北向的速度误差。

五状态卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程分别为：

式中，f为状态转移矩阵，w为过程噪声向量，q为过程噪声协方差矩阵，为状态值，z为观测量，h为量测矩阵。

进一步的，实现地形辅助惯性导航算法自适应的具体步骤为：

步骤31：根据不同分辨率地形适配性自适应分析方法判断飞行载体当前所在区域是否为可匹配区域，并对前后时刻载体所在区域的地形高程数据库的分辨率是否发生变化进行判断；

步骤32：如果当前时刻载体所在区域的地形高程数据库的分辨率发生变化且所在区域为可匹配区域，则重新初始化bitan算法进入搜索模式，并根据当前采用的地形高程数据库的分辨率同比例调节搜索模式下过程噪声的方差以及跟踪模式下过程噪声的方差，从而与当前采用的地形高程数据库的精度匹配。

步骤33：如果当前时刻载体所在区域的地形高程数据库的分辨率未发生变化，则继续执行bitan算法。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，考虑不同分辨率地形高程数据对地形辅助惯性导航算法的性能影响，根据采用的不同分辨率的地形高程数据自适应调节滤波参数，实现自适应地形辅助惯性导航算法。本发明可以提高地形辅助导航算法对不同分辨率地形高程数据的适应性，从而解决目前地形辅助导航算法仅支持单分辨率的地形高程数据，不能适应飞行区域内多分辨率地形高程数据的局限性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中的一种支持多分辨率地形高程数据的自适应地形辅助惯性导航方法流程图。

图2为本发明实施例中的配置文件信息的图例。

图3附图为本发明实施例中实现地形辅助惯性导航算法自适应的具体流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示的一种支持多分辨率地形数据的自适应地形辅助惯性导航方法，包括以下步骤：

s1：通过配置文件对飞行区域内所采用的不同分辨率的地形高程数据库信息进行配置；

具体的，配置文件如图2所示，具体配置信息包括：

(1)飞行区域不同分辨率地形高程数据库的总数量；

(2)各分辨率地形高程数据库存放的绝对路径信息；

(3)各分辨率地形高程数据库的数据格式存储类型；

(4)各分辨率地形高程数据库的数据文件存储类型；

(5)各分辨率地形高程数据库的网格分辨率；

(6)各分辨率地形高程数据库的地形高程精度；

(7)各分辨率地形高程数据库单个文件行数和列数。

s2：飞行载体在执行飞行任务过程中根据配置文件中描述的地形高程数据库信息，实时获取载体所在区域的最高分辨率的地形高程数据；

具体的，根据配置文件实时获取载体飞行下方最高分辨率的地形高程数据的具体策略为：以惯性导航系统指示的位置为中心，根据设定的搜索区域的长度和宽度确定最小搜索范围，根据配置文件中配置的地形高程数据库信息按分辨率的高低逐次搜索载体当前飞行区域内的地形高程数据，获取分辨率最高的地形高程数据用于后续的地形辅助惯性导航解算。

s3：根据当前飞行载体所在区域地形数据的最高分辨率，自适应调节滤波参数并执行相适应的地形辅助惯性导航算法。

具体的，自适应地形辅助惯性导航包括地形适配性分析方法的自适应和地形辅助惯性导航算法的自适应。

地形适配性分析方法自适应的具体策略为：

(1)将匹配区域设定为一个固定长度和宽度的区域，其中宽度由飞行载体进入地形匹配时的飞行航迹为中心，以惯导最大误差的2～3倍为半径来确定；长度的取值可与宽度相同。

(2)根据规划区域的大小以及地形分辨率，计算规划区域的行数和列数并获取规划区域内的地形高程数据；计算规划区域内的地形特征参数，包括高程标准差σh、测高信噪比σn、地形粗糙度σz，并采用如下准则对规划区域内的地形适配性进行评估，

满足上述条件(即rule＝true)的地形区域为可匹配区，否则为不可匹配区域。

高程标准差σh，用于描述地形高程基准图中逐网格点的离散程度和整个区域地形总的起伏程度，其计算公式为：

式中，mh为地形均值，其计算公式为：

式中，m为网格高程基准图的行数，n为网格高程基准图的列数，h(i,j)为网格高程基准图的第i行、第j列网格的地形高程值。

地形粗糙度σz，描述整个地形区域的区平均光滑程度，刻划较细微的局部起伏，其计算公式为：

式中，qx为x方向相邻网格的地形粗糙度，qy为y方向相邻网格的地形粗糙度，其计算公式分别为：

地形辅助惯性导航算法采用bitan地形辅助惯性导航算法，其包括搜索模式和跟踪模式。

具体的，搜索模式下采用单状态的并行卡尔曼滤波器，其状态方程和量测方程分别为

式中，k为历元时刻，j＝1,2,...,m为并行滤波器的序号；δh为状态参数，ωk为k历元时刻的过程噪声，σh为搜索滤波器的过程噪声标准差；zk为k历元时刻的观测量，γk为k历元时刻的观测噪声，σz为测量噪声的标准差；n表示正态分布。

具体的，跟踪模式下采用五状态卡尔曼滤波器，其状态参数为：

x＝[δxδyδhδvxδvy]^t(9)

式中，δx，δy，δz分别为东北天三个方向上的位置误差；δvx，δvy为东向和北向的速度误差。

五状态卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程分别为：

式中，f为状态转移矩阵，w过程噪声向量，q为过程噪声协方差矩阵，为状态值，z为观测量，h为量测矩阵。

状态转移矩阵和量测矩阵的表达式分别为：

式中，hx和hy是通过地形随机线性化技术得到的地形x和y方向上的斜率。

具体的，实现地形辅助惯性导航算法自适应的具体流程如图3所示，包括以下步骤：

步骤1)：判断飞行载体当前所在区域是否为可匹配区域，并对前后时刻载体所在区域的地形高程数据库的分辨率是否发生变化进行判断；

步骤2)：如果当前时刻载体所在区域的地形高程数据库的分辨率发生变化且所在区域为可匹配区域，则重新初始化bitan算法进入搜索模式，并根据当前采用的地形高程数据库的分辨率同比例调节搜索模式下过程噪声的标准差(即σh)以及跟踪模式下过程噪声的方差矩阵阵(即q)，从而与当前采用的地形高程数据库的精度匹配。

步骤3)：如果当前时刻载体所在区域的地形高程数据库的分辨率未发生变化，则继续执行bitan算法的。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述实施例的全部或部分，可以通过程序指令或相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。