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《哈尔滨工程大学》 2010年
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INS/地磁匹配组合导航系统技术研究

梁莹  
【摘要】:随着地磁测量技术及各相关学科的快速发展,地磁导航的综合优势日益突出。地磁匹配导航定位误差不随时间积累且具有长期稳定性,可弥补惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)误差随时间累积的不足,INS的短期高精度又可为地磁匹配提供位置参考,从而提高匹配效率和匹配精度。INS/地磁匹配组合定位能满足“长期、自主、实时、高精度、全天候”的导航需求,从而成为一种新型的组合导航技术。 现有的大范围、导航用高精度磁测数据的数据源不足,针对此问题,本文在国际地磁学与高空大气物理学协会(International Association of Geomagnetism and Aeronomy, IAGA)提供的磁测数据Earth Magnetic Anomaly Grid 2 (EMAG2)基础上,提出一种插值算法对数据进行内插,以提高地磁图分辨率。空间数据内插中广泛使用的克里金法是无偏最优的,但它的“平滑效应”或“低通滤波”作用,难以获得两点间的局部细节变化和非均质特征。因此,本文将分形几何学思想引入到磁异常数据二维内插中,采用多重分形测度与克里金法相结合,提出一种多重分形测度克里金插值法。这种插值法不但能更真实地表征磁异常在几何域上的趋势变化,同时还能保持和增强磁异常的局部结构信息。 地磁异常场是一种位场,存在大面积特征相似的部分,因此匹配时正确选择匹配区域很重要。根据磁异常具有非线性和自相似性的特点,通过定义特征指标,对某区域中18个子区域磁异常的估计精度、离散程度、单位表面起伏程度及不规则程度等进行了统计分析,在此基础上对区域适配性能做综合评价。在适配区的选择上,现有文献大多是通过多次试验,根据各区域的匹配概率和匹配误差人为划分选择标准,目前还没有通用的适配区选择方法。本文提出一种基于主成分分析的适配区选择法,可对区域适配性进行综合定量描述,使适配区的选择变得比较简单、直观、有效。 以磁异常为特征量匹配时,磁异常值在个别局部范围内的数值差异小而导致配准率降低,针对这一问题,提出基于多重分维谱提取匹配特征量。多重分维谱通过描述磁异常的局部特征以及磁异常在其形成过程中不同层次的特征,能准确分辨磁异常相似区中数据间的差异。对于地磁匹配算法的研究,公开发表的文献中多是将地形匹配、图像处理的方法延伸或推广应用于地磁匹配导航中,并没有形成为地磁导航量身定做的匹配算法。由于地磁匹配导航可获样本少、非线性、维数高、要求全局最优等特点,本文提出一种基于支持向量机的地磁匹配算法,用支持向量机进行模式分类来实现匹配定位。考虑到磁异常表面的不规则性及自相似性,文中提出以分形几何中的自相似参数作为高斯核宽度参数。的初值,用启发式搜索共同选择。和惩罚因子C。给出了匹配算法实现的详细步骤。仿真结果表明,算法适用有效。 对INS/地磁匹配组合定位的技术实现展开了研究。设计了组合定位滤波器。以INS的经、纬度误差等参量为状态量,以INS输出位置与地磁匹配位置之差为观测量,用滤波器估计了INS定位误差。对三个特征不同子区域的组合定位进行了仿真,结果显示地磁匹配可有效抑制INS长时间定位精度降低问题。
【关键词】:地磁导航 地磁匹配 匹配特征量 组合导航
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TN967.2
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-13
  • 第1章 绪论13-23
  • 1.1 研究的目的和意义13-15
  • 1.2 地磁辅助导航概述15-17
  • 1.3 地磁辅助导航国内外研究现状17-18
  • 1.4 地磁匹配导航的发展及现状18-21
  • 1.5 论文的主要内容与结构21-23
  • 第2章 高精度基准地磁图的构建23-51
  • 2.1 基准图特征量的选取23-30
  • 2.1.1 主磁场模型及地磁图23-27
  • 2.1.2 异常场模型及异常图27-28
  • 2.1.3 特征量的选取28-30
  • 2.2 插值算法30-37
  • 2.2.1 磁异常空间分布估计基础30-33
  • 2.2.2 克里金插值33-37
  • 2.3 一种基于分形理论的插值法37-42
  • 2.3.1 分形几何37-39
  • 2.3.2 多重分形测度克里金插值法39-42
  • 2.4 高精度基准图的构建42-50
  • 2.4.1 数据统计分析及检验42-44
  • 2.4.2 变异函数拟合44-45
  • 2.4.3 插值实现45-50
  • 2.5 本章小结50-51
  • 第3章 适配区域的选择51-65
  • 3.1 磁异常特征分析方法52-56
  • 3.1.1 主成分分析的基本原理52-53
  • 3.1.2 关键问题53-56
  • 3.2 特征指标56-58
  • 3.2.1 数据极差56
  • 3.2.2 估计误差标准差56
  • 3.2.3 标准差56-57
  • 3.2.4 平均绝对值粗糙度57
  • 3.2.5 分维57-58
  • 3.3 特征指标计算58-60
  • 3.4 一种基于主成分分析的适配区选择法60-63
  • 3.5 本章小结63-65
  • 第4章 地磁匹配算法65-89
  • 4.1 地磁匹配方法分析65-75
  • 4.1.1 匹配算法研究现状65-67
  • 4.1.2 支持向量机相关概念67-75
  • 4.2 匹配特征量的选择75-78
  • 4.2.1 多重分维谱75-77
  • 4.2.2 与单一分维的比较77-78
  • 4.3 一种基于支持向量机的地磁匹配算法78-84
  • 4.3.1 算法关键问题78-81
  • 4.3.2 算法流程81-84
  • 4.4 仿真研究84-88
  • 4.5 本章小结88-89
  • 第5章 INS/地磁匹配的组合定位89-103
  • 5.1 滤波器选取89-94
  • 5.1.1 分析与比较90-91
  • 5.1.2 滤波器模型91-94
  • 5.2 滤波器设计94-95
  • 5.3 仿真实验与结果分析95-102
  • 5.3.1 仿真实验95-96
  • 5.3.2 结果分析96-102
  • 5.4 本章小结102-103
  • 结论103-105
  • 参考文献105-117
  • 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果117-118
  • 致谢118

【引证文献】
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1 王奎民;李刚;王庆忠;;水下潜器突防地理空间建模方法研究[J];电子技术与软件工程;2013年14期
2 邓翠婷;黄朝艳;赵华;田海冬;;地磁匹配导航算法综述[J];科学技术与工程;2012年24期
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1 王欣;基于地磁场和RSSI的室内定位算法设计与实现[D];杭州电子科技大学;2014年
【参考文献】
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2 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
3 宋迎春;动态定位中的卡尔曼滤波研究[D];中南大学;2006年
4 周绮凤;基于支持向量机的若干分类问题研究[D];厦门大学;2007年
5 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
6 黄琳;非线性滤波理论在航天器姿态确定中的应用[D];哈尔滨工业大学;2007年
【共引文献】
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4 季家兵;王宏勇;;一类多参数分形插值曲面迭代函数系[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年05期
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10 兰慧娟,吴楚,夏彭飞;天葱生境土壤中速效N·P·K的空间分布[J];安徽农业科学;2005年10期
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7 李春进;李明峰;常小林;;基于卡尔曼滤波的公路施工控制点稳定性分析[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年
8 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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【同被引文献】
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1 王欣;基于地磁场和RSSI的室内定位算法设计与实现[D];杭州电子科技大学;2014年
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