CN116182854B - 自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法、系统及终端 - Google Patents
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Abstract
本发明属于惯性/重力匹配组合导航技术领域，公开了一种自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法、系统及终端，利用海洋重力仪实时测量重力数据值；利用捷联惯性导航系统实时解算得到用户的位置信息，并确定重力背景场搜索范围；利用位置信息和重力背景场搜索范围，通过查图法得到搜索重力异常值；根据重力数据值、位置信息以及搜索重力异常值进行自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航，并实时输出匹配后的位置信息。本发明可以有效克服环境干扰引入的海洋重力仪量测误差，并减小局部重力异常背景场的随机线性化过程带来的影响，同时对量测噪声协方差和滤波增益进行自适应调整，从而给用户提供自适应能力更强、鲁棒性更好、精度更高的匹配方案。
Description
技术领域
本发明属于惯性/重力匹配组合导航技术领域，尤其涉及一种自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法、系统及终端。
背景技术
目前，随着潜艇等水下航行器技术的不断发展和突破，对于水下航行器长航时、高精度、高隐蔽性航行保障提出了越来越迫切的需求。惯性导航具备完全自主无源、短时精度高等特点，并且可提供丰富的导航参数，因此水下航行器通常采用以惯性导航为基础，其他导航方式为辅助的组合导航方案。其中，惯性/重力匹配组合导航技术可以有效抑制惯导位置误差，且满足潜艇长时间静默航行的需求，是目前水下载体自主导航的重要研究方向，也是水下PNT（Positioning Navigation and Timing，PNT）体系建设的重要组成部分。
传统的惯性/重力匹配组合导航系统主要由惯性导航系统、重力测量仪器、重力场背景图和重力匹配算法等部分组成。其中匹配算法是重力匹配组合导航中的一项关键技术，当前重力匹配算法主要可分为两类：一类是采用相关极值准则的序列迭代匹配算法，如TERCOM、ICCP等；另一类是以滤波框架为核心的单点迭代匹配算法，如SITAN、粒子滤波算法等。
然而当前主流的匹配方法中，主要存在以下几个问题：
（1）序列迭代匹配方法实时性差。
采用相关极值准则的序列迭代匹配方法在进行匹配导航之前，需要先保存一段时间内的数据，包括重力仪量测的数据、惯性导航解算的数据等，然后利用这些数据进行迭代计算，通过不断的迭代得到匹配结果。该技术在迭代过程中需要较大的计算量，实时性较差，并且不能实时输出系统位置匹配结果，因此无法满足用户实时位置校正的需求。
（2）单点迭代匹配方法容易发散，不适用于长航时匹配导航。
以滤波框架为核心的单点迭代匹配技术可以实时输出匹配导航的位置信息，但该方法需要建立准确的系统状态方程和量测方程，然而由于水下环境的复杂性，不同区域重力异常变化程度差别较大，并且局部重力异常背景场的随机线性化过程也可能引入较大误差，这将不可避免的影响重力仪量测输出以及滤波模型失配，从而造成该方法得到的匹配结果发散，无法满足用户长航时稳定匹配导航的需求。
（3）鲁棒自适应能力不足，匹配精度较差。
当前主流的自适应SITAN匹配导航方法中，仅仅对量测噪声协方差矩阵进行了自适应调整，但当重力仪量测值异常程度较大时，仅依靠量测噪声协方差矩阵的鲁棒化不能使整个滤波过程得到很好的鲁棒能力，从而造成匹配结果精度变差，无法满足用户高精度导航的需求。
综上所述，当前基于单点迭代的惯性/重力匹配方法大多以扩展卡尔曼滤波为框架，最核心的问题在于滤波器对重力仪量测很敏感，自适应性、鲁棒性、精度等性能较差，无法实现长航时、高精度的重力匹配导航任务。因此，亟需设计一种新的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：序列迭代匹配方法实时性差，无法满足用户实时位置校正的需求；单点迭代匹配方法容易发散，不适用于长航时匹配导航；自适应SITAN匹配导航方法的鲁棒自适应能力不足，匹配结果精度较差。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法、系统及终端。
本发明是这样实现的，一种自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法，自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法包括：利用海洋重力仪实时测量重力数据值；利用捷联惯性导航系统实时解算得到用户的位置信息/>，并确定重力背景场搜索范围/>；利用位置信息/>和重力背景场搜索范围/>，通过查图法得到搜索重力异常值/>；根据重力数据值/>、位置信息/>以及搜索重力异常值/>进行自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航，并实时输出匹配后的位置信息/>。
进一步，自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法包括以下步骤：
步骤一，获取重力异常测量值以及载体的水平位置信息；
步骤二，根据水平位置信息通过查图法得到搜索重力异常值；
步骤三，进行时间更新并求解观测矩阵的同时进行各类因子的计算；
步骤四，调整量测噪声协方差和滤波增益，进行量测更新并输出位置信息。
进一步，步骤一中，利用稳定平台提供的稳定测量环境，通过重力测量仪器实时输出重力异常测量值，利用惯性导航系统解算得到载体的水平位置信息/>。
进一步，步骤二中，根据惯导解算的水平位置信息，通过查图法在重力背景图中搜索，得到搜索重力异常/>。
进一步，步骤三中的时间更新为：
；
；
其中，k为滤波步数；为状态量；/>为状态一步转移矩阵；/>为状态误差的估计协方差；/>为系统噪声矩阵。
在利用局部重力背景场随机线性化方法求解观测矩阵后，利用以下公式计算遗忘因子、自适应因子和补偿因子：
；
；
；
其中，为遗忘因子，/>根据经验值确定；/>为自适应因子；/>为量测量，且/>；/>为观测矩阵；/>为量测噪声协方差；/>为补偿因子；/>为/>的数学期望。
进一步，步骤四中，自适应调整量测噪声协方差和滤波增益/>为：
；
；
其中，为新息向量，且/>；/>为滤波递推求得的新息协方差矩阵；/>为/>的调节系数，且/>，/>根据工程实际选择。
量测更新公式为：
；
；
其中，为新息向量，/>为单位矩阵。
在完成量测更新后，实时输出匹配后的高精度位置信息。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航系统，自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航系统包括稳定平台、重力测量仪器、惯性导航系统以及控制机箱。
稳定平台，选用光纤陀螺稳定平台，平台利用捷联惯性测量单元通过敏感载体运动给稳定平台提供高精度的姿态信息，使平台始终追踪当地地理水平面，为海洋重力仪提供稳定的测量环境，使得重力仪测量敏感实时的重力变化，给重力匹配导航提供稳定、高精度的重力实时测量数据；
海洋重力仪，选用CHZ-II型海洋重力仪，该重力仪采用零长弹簧技术，用于进行重力实时解算和滤波，实现重力数据的实时高精度测量；
惯性导航系统，选用90激光陀螺惯性导航系统，用于实时解算得到载体的姿态、速度和位置信息，为匹配算法提供搜索重力数据的位置解算值；
控制机箱，用于完成惯性稳定平台的姿态控制和海洋重力仪的温度控制，其中姿态控制采用基于DSP的角位置-角速度双环PID控制策略，确保平台保持水平稳定以及重力仪的正常工作。
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法的步骤。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法的步骤。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现所述的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航系统。
结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
第一，本发明提出的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法具有以下优点：
（1）与传统的序列迭代匹配方法相比，本发明提供的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法可以实时输出匹配后的用户位置信息，并且不需要大量的迭代求解，计算量小，可操作性强，能够满足用户实时位置校正的要求。
（2）与传统的单点迭代匹配方法相比，本发明提供的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法可以有效克服传统方案在长航时匹配导航时容易发散的问题，并且匹配精度更高，可以给用户提供长航时稳定的位置校正服务。
（3）本发明提供的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法可以有效克服环境干扰引入的海洋重力仪量测误差，并且可以减小局部重力异常背景场的随机线性化过程带来的影响，能够同时对量测噪声协方差和滤波增益进行自适应调整，从而给用户提供自适应能力更强、鲁棒性更好、精度更高的匹配方案。
第二，当前基于单点迭代的惯性/重力匹配方法大多以扩展卡尔曼滤波为框架，最核心的问题在于滤波器对重力仪量测很敏感，自适应性、鲁棒性、精度等性能较差，无法实现长航时、高精度的重力匹配导航任务。因此，本发明基于滤波器的设计提出一种自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法，通过对量测噪声协方差和滤波增益的自适应调整，融合重力仪量测信息、重力异常背景图和惯性导航系统解算信息，稳定输出高精度的位置信息，有效纠正惯性导航的误差累积，解决了传统序列迭代匹配方法实时性差、单点迭代匹配方法容易发散且不适用于长航时匹配导航以及鲁棒自适应能力不足、匹配精度较差等问题。
第三，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：
（1）本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：
本发明的技术方案转化后可以应用于水下航行器长时间作业保障中，可以进行长时间的水下重力信息测量，高效率的绘制水下区域高精度重力背景场，对于水下地质结构勘探、矿物资源勘探开发等的具有重要意义，具有极大的商业前景和价值。
（2）本发明的技术方案是否解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：
一直以来，由于水下定位导航技术的限制，水下航行器无法实现长航时、高精度、高隐蔽性（无源）的安全航行。本发明的技术方案通过设计一种自适应鲁棒的重力匹配导航方法，并结合陀螺稳定平台、零长弹簧重力仪、角位置-角速度双环PID控制等技术，提供了一种稳定、可靠的水下定位导航方案，解决了水下长航时、高精度无源航行的技术难题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，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这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法流程图；
图2是本发明实施例提供的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法原理图；
图3是本发明实施例提供的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航系统总框图；
图4是本发明实施例提供的重力匹配效果对比示意图；
图5是本发明实施例提供的选用光纤陀螺重力稳定平台的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法、系统及终端，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法包括以下步骤：
S101，获取重力异常测量值以及载体的水平位置信息；
S102，根据水平位置信息通过查图法得到搜索重力异常值；
S103，进行时间更新并求解观测矩阵的同时进行各类因子的计算；
S104，调整量测噪声协方差和滤波增益，进行量测更新并输出位置信息。
作为优选实施例，如图2所示，本发明实施例从滤波器的设计上提出一种自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法，具体包括以下步骤：
1. 重力测量仪器实时输出重力异常测量值，惯性导航系统解算得到载体的水平位置信息/>。
2. 根据惯导提供的水平位置信息，通过查图法在重力背景图中搜索，得到搜索重力异常/>。
3. 时间更新：
其中，k为滤波步数；为状态量；/>为状态一步转移矩阵；/>为状态误差的估计协方差；/>为系统噪声矩阵。
4. 利用局部重力背景场随机线性化方法求解观测矩阵。
5. 计算遗忘因子、自适应因子和补偿因子；
其中，表示遗忘因子，/>根据经验值确定；/>表示自适应因子；/>为量测量，且/>；/>为观测矩阵；/>为量测噪声协方差；/>表示补偿因子；/>为/>的数学期望。
6. 自适应调整量测噪声协方差和滤波增益/>；
其中，为新息向量，且/>；/>为滤波递推求得的新息协方差矩阵；/>为/>的调节系数，且/>，/>可根据工程实际选择。
7. 量测更新：
其中，为新息向量；/>表示单位矩阵。
8. 实时输出匹配后的高精度位置信息。
如图3所示，本发明实施例提供的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航系统由稳定平台、重力测量仪器、惯性导航系统、控制机箱和匹配算法五部分组成。
本发明实施例的捷联惯性测量单元是稳定平台的重要组成部分，选用光纤陀螺重力稳定平台，如图5所示，该平台通过敏感载体运动，给稳定平台提供高精度的姿态信息。稳定平台的作用是为海洋重力仪提供稳定的测量环境，保证重力仪可以敏感实时的重力变化，从而给重力匹配导航提供一个稳定、高精度的重力实时测量数据。
“海洋重力仪”：零长弹簧是海洋重力仪的核心，选用如中科院精密测量科学与技术创新研究院的CHZ-II型海洋重力仪，重力仪采用其自制的零长弹簧，拥有完全自主的知识产权，重要的是重力实时解算方法和滤波技术，保证重力数据的实时高精度测量。
“惯性导航系统”：惯性导航系统是实现惯性/重力匹配组合导航的重要组成部分，选用如国防科技大学的90激光陀螺惯性导航系统，可以实时解算得到载体的姿态、速度和位置等信息，为匹配算法提供搜索重力数据的有效位置解算值，从而保证匹配算法的可靠性。
“控制机箱”：控制机箱主要完成惯性稳定平台的姿态控制和海洋重力仪的温度控制，选用DSP控制器，通过PID控制策略，确保平台保持水平稳定，以及重力仪的正常工作。
“匹配算法”：匹配算法是指本发明所设计的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航算法，通过对量测噪声协方差和滤波增益的自适应调整，融合重力仪量测信息、重力异常背景图和惯性导航系统解算信息，稳定输出高精度的位置信息，有效纠正惯性导航的误差累积，具体包括：
步骤1：海洋重力仪实时测量重力数据值。
步骤2：捷联惯性导航系统实时解算得到用户的位置信息，并确定重力背景场搜索范围/>。
步骤3：利用步骤2得到的位置信息和重力背景场搜索范围/>，通过查图法得到搜索重力异常值/>。
步骤4：根据步骤1得到的重力异常值、步骤2得到的位置信息/>，以及步骤3得到的重力异常值/>进行自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航，实时输出匹配后的位置。
重力是地球的固有属性，针对水下航行器长航时、高精度、高隐蔽性航行保障的迫切需求，本发明实施例提供的技术方案通过设计自适应鲁棒匹配方法，并设计了平台控制、重力测量、惯性解算、匹配导航的一体化水下航行器定位导航装置，真正实现了水下长航时静默定位导航，发明的技术价值尤为突出。本发明的技术方案包括但不限于以下应用实施例：
1、本发明可应用于水下重力背景场的测量。
重力信息是国家重要的战略资源，也是探索地球内部信息的重要依据，具有巨大的军事意义和商业价值。由于当前水下定位导航能力的不足，水下重力测量受到极大的限制，水下重力数据十分稀有，目前还存在较大的空白。本发明的技术方案能够在完成水下重力测量的同时，实现长航时高精度的水下匹配定位导航，可以在很大程度上提高水下重力测量的效率。
2、本发明可应用于水下地质勘探。
重力信息作为地质物理特征和结构的反映，具有鲜明的位置特征。本发明的技术方案可以通过搭载水下航行器，进行长时间的水下重力信息测量，高效率的绘制水下区域高精度重力背景场，对于水下地质结构、矿物资源等的勘探具有重要意义。
3、本发明可应用于任何需要重力匹配的应用领域。
本发明的技术方案实现了长航时、高精度、高隐蔽性的水下自主定位导航，并且设计了包括重力测量、稳定平台控制、惯性解算、匹配导航等在内的一体化水下航行器定位导航装置，可应用在目前任何需要水下长航时航行保障的领域。
如图4所示，通过仿真分析传统匹配方案、传统自适应匹配方案和本发明提出的自适应鲁棒匹配方案的效果。在图4中，线为惯性导航解算得到的轨迹，/>线为传统匹配方案得到的轨迹，/>线为传统自适应匹配方案得到的轨迹，/>线为本发明方案得到的轨迹。
将传统匹配方案、传统自适应匹配方案和本发明方案的匹配结果进行统计，并与惯性导航解算误差进行比较，如表1所示。由表1可以看到，整个匹配过程中本发明方案的位置误差最大值、平均值、标准差和均方根误差分别为0.69n mile、0.25n mile、0.12n mile和0.28n mile，较传统自适应匹配方案分别提高53.3%、24.2%、47.8%和31.7%，而传统匹配方案无法进行长航时稳定匹配导航。
表1 误差统计（单位：海里）
本发明提出的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法具有以下优点：
（1）与传统的序列迭代匹配方法相比，本发明提出的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法可以实时输出匹配后的用户位置信息，并且不需要大量的迭代求解，计算量小，可操作性强，能够满足用户实时位置校正的要求。
（2）与传统的单点迭代匹配方法相比，本发明提出的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法可以有效克服传统方案在长航时匹配导航时容易发散的问题，并且匹配精度更高，可以给用户提供长航时稳定的位置校正服务。
（3）本发明提出的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法可以有效克服环境干扰引入的海洋重力仪量测误差，并且可以减小局部重力异常背景场的随机线性化过程带来的影响，能够同时对量测噪声协方差和滤波增益进行自适应调整，从而给用户提供自适应能力更强、鲁棒性更好、精度更高的匹配方案。
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法，其特征在于，自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法包括：利用海洋重力仪实时测量重力数据值；利用捷联惯性导航系统实时解算得到用户的位置信息/>，并确定重力背景场搜索范围/>；利用位置信息/>和重力背景场搜索范围/>，通过查图法得到搜索重力异常值/>；根据重力数据值/>、位置信息/>以及搜索重力异常值/>进行自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航，并实时输出匹配后的位置信息；
自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法包括以下步骤：
步骤一，获取重力异常测量值以及载体的水平位置信息；
步骤二，根据水平位置信息通过查图法得到搜索重力异常值；
步骤三，进行时间更新并求解观测矩阵的同时进行各类因子的计算；
步骤四，调整量测噪声协方差和滤波增益，进行量测更新并输出位置信息；
步骤三中的时间更新为：
；
；
其中，k为滤波步数，为状态量，/>为状态一步转移矩阵，/>为状态误差的估计协方差，/>为系统噪声矩阵；
在利用局部重力背景场随机线性化方法求解观测矩阵后，利用以下公式计算遗忘因子、自适应因子和补偿因子：
；
；
；
其中，为遗忘因子，/>根据经验值确定；/>为自适应因子；/>为量测量，且；/>为量测噪声协方差；/>为补偿因子；/>为/>数学期望。
2.如权利要求1所述自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法，其特征在于，步骤一中，利用重力测量仪器实时输出重力异常测量值，利用惯性导航系统解算得到载体的水平位置信息/>。
3.如权利要求1所述自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法，其特征在于，步骤二中，根据惯导提供的水平位置信息，通过查图法在重力背景图中搜索，得到搜索重力异常。
4.如权利要求1所述自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法，其特征在于，步骤四中，自适应调整量测噪声协方差和滤波增益/>为：
；
；
其中，为新息向量，且/>；/>为滤波递推求得的新息协方差矩阵；/>为/>的调节系数，且/>，/>根据工程实际选择；
量测更新公式为：
；
；
其中，为新息向量，/>为单位矩阵；
在完成量测更新后，实时输出匹配后的高精度位置信息。
5.一种应用如权利要求1~4任意一项所述自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法的自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航系统，其特征在于，自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航系统包括：
稳定平台，利用捷联惯性测量单元通过敏感载体运动给稳定平台提供高精度的姿态信息，为海洋重力仪提供稳定的测量环境，使得重力仪测量敏感实时的重力变化，给重力匹配导航提供稳定、高精度的重力实时测量数据；
海洋重力仪，选用CHZ-II型海洋重力仪，采用零长弹簧，用于进行重力实时解算和滤波，实现重力数据的实时高精度测量；
惯性导航系统，选用90激光陀螺惯性导航系统，用于实时解算得到载体的姿态、速度和位置信息，为匹配算法提供搜索重力数据的位置解算值；
控制机箱，用于完成惯性稳定平台的姿态控制和海洋重力仪的温度控制，确保平台保持水平稳定以及重力仪的正常工作。
6.一种计算机设备，其特征在于，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1~4任意一项所述自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1~4任意一项所述自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航方法的步骤。
8.一种信息数据处理终端，其特征在于，信息数据处理终端用于实现如权利要求5所述自适应鲁棒惯性/重力匹配组合导航系统。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103487056A (zh) * | 2013-09-24 | 2014-01-01 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于人工蜂群算法和平均Hausdorff距离的重力匹配方法 |
| CN105043388A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-11-11 | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 | 基于惯性/重力匹配组合导航的向量搜索迭代匹配方法 |
| CN108444479A (zh) * | 2018-03-15 | 2018-08-24 | 北京理工大学 | 基于自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波的重力匹配方法 |
| CN111896008A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-11-06 | 哈尔滨工程大学 | 一种改进的鲁棒无迹卡尔曼滤波组合导航方法 |
| CN113340302A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-03 | 中国人民解放军61540部队 | 一种基于惯性导航与重力梯度灯塔的潜器导航方法及系统 |
| CN113503871A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-10-15 | 北京理工大学 | 基于相关滤波的重力匹配方法 |
| WO2021253488A1 (zh) * | 2020-06-17 | 2021-12-23 | 东南大学 | 一种水下重力无源导航系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109253726B (zh) * | 2018-06-22 | 2020-05-05 | 东南大学 | 一种水下滑翔器导航定位系统及上浮精度校正方法 |
| US11268813B2 (en) * | 2020-01-13 | 2022-03-08 | Honeywell International Inc. | Integrated inertial gravitational anomaly navigation system |
-
2023
- 2023-04-28 CN CN202310473267.1A patent/CN116182854B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103487056A (zh) * | 2013-09-24 | 2014-01-01 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于人工蜂群算法和平均Hausdorff距离的重力匹配方法 |
| CN105043388A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-11-11 | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 | 基于惯性/重力匹配组合导航的向量搜索迭代匹配方法 |
| CN108444479A (zh) * | 2018-03-15 | 2018-08-24 | 北京理工大学 | 基于自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波的重力匹配方法 |
| WO2021253488A1 (zh) * | 2020-06-17 | 2021-12-23 | 东南大学 | 一种水下重力无源导航系统 |
| CN111896008A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-11-06 | 哈尔滨工程大学 | 一种改进的鲁棒无迹卡尔曼滤波组合导航方法 |
| CN113503871A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-10-15 | 北京理工大学 | 基于相关滤波的重力匹配方法 |
| CN113340302A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-03 | 中国人民解放军61540部队 | 一种基于惯性导航与重力梯度灯塔的潜器导航方法及系统 |
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