重力異常特征量與匹配導航算法關系研究

作者：鄒嘉盛,肖云,孫愛斌,韋建成,孟寧,艾尚校

摘要：為了有效分析重力場背景特征與匹配算法對重力匹配導航精度的影響,該文利用TERCOM均方差算法、概率神經網絡(PNN)算法以及最近等值線迭代(ICCP)算法,在不同重力背景場環境下進行重力輔助慣性導航匹配,通過重力場軌跡移動局部窗口計算方法,分析多種重力場特征評判公式,選擇局部重力場標準差和經緯度方向相關系數作為匹配區域評判數量指標,對3種算法在不同環境下的匹配能力進行仿真對比研究。計算結果表明,在初始誤差1′范圍內,折線斜向軌跡運動背景下,TERCOM均方差算法和概率神經網絡算法對匹配區域的適應性相似,在重力標準差越高區域,匹配效果越好;在緯度方向相關系數極大、經度方向極小的背景下,ICCP算法優于TERCOM和概率神經網絡算法,反之,在緯度方向相關系數較小、經度方向較大的背景下,TERCOM和概率神經網絡算法優于ICCP算法。因此,潛艇基于重力匹配導航算法可優先依據背景場經度方向相關系數進行匹配算法的選擇,從而更好地實現高精度的匹配導航。

發文機構：地理信息工程國家重點實驗室 長安大學地質工程與測繪學院 西安測繪研究所 中國電子科技集團公司第二十研究所

關鍵詞：重力匹配重力異常匹配算法特征量標準差相關系數gravity matchinggravity anomalymatching algorithmfeature qualitystandard deviationcorrelation coefficient

分類號： P228[天文地球—大地測量學與測量工程]