[发明专利]一种重力匹配导航中的重力场适配性判断方法

说明书

本发明公开了一种重力匹配导航中的重力场适配性判断方法,引入空间域和重力异常域的密度函数估计方法，引入空间域和重力异常域的密度函数估计组成混合域的密度函数，通过对局部区域的积分，得到适配函数值,有效地弥补传统算法的缺陷，通过重力信息匹配过程提供更及时有效的位置信息修正惯导的积累误差。

技术领域

本发明涉及惯性导航技术领域，具体涉及一种重力匹配导航中的重力场适配性判断方法。

背景技术

惯性导航系统是水下定位的主要设备。由于惯导的位置误差会随时间累积,长时间航行时需要进行重调和校正才能保证载体的定位精度。利用重力信息校正惯导的累积误差能够实现无源导航，因此重力匹配辅助导航是值得研究的方法。重力辅助惯导系统包括惯导系统，重力匹配算法，滤波环节，重力测量和重力数据背景图等部分。其中，匹配算法是重力匹配辅助导航系统的核心。

不同区域重力场分布的差异性以及来自各种测量手段和数据归算的误差，重力匹配算法难以实现精确无误的定位。为了进一步提高系统的定位成功率，需要结合航行区域的匹配数据分布特性，扬长避短，使重力匹配算法发挥更大效用。显然，重力场变化剧烈的区域，区域内重力数据相关性较弱，在匹配定位时更有利于减小匹配算法对量测误差的敏感性。所以，事先对背景图重力场的可匹配性和局部区域的适配性分析，不仅能保证匹配导航的有效性还会提高匹配定位的精度。完成预航行区域的可匹配性分析，使运载体尽量行驶于有利于重力匹配的区域，能有效提升导航定位效果。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种重力匹配导航中的重力场适配性判断方法，能够实现对背景图重力场的可匹配性和局部区域的适配性进行判断，是否可用于导航，从而保证匹配导航的有效性并提高匹配定位的精度。

本发明的一种重力匹配导航中的重力场适配性判断方法，步骤如下：

步骤1、基于密度估计，计算重力异常背景图中各个网格点的局部区域重力异常适配性分析函数：

式中，x＝[L λ]，[L λ]是地理位置；n是以网格点x为中心的局部区域内的网格数，x_i为局部区域内的网格点的地理位置，i＝1,2，…，n；

多元密度函数表达式为：

空间域密度函数k_s和重力异常域密度函数k_r都为修剪的高斯分布密度函数，其表达式为：

式中，h_s是空间带宽，其设定值与位置误差允许范围一致；σ_s为匹配位置误差标准差；σ_r为重力异常误差标准差；h_r是重力异常带宽；

步骤2、遍历重力异常背景图中每个网格点，按照步骤1的方法获得每个网格点对应的重力异常适配性分析函数值，并与设定的阈值进行比较，由此判断该网格点对应的重力异常值是否用于导航中。

本发明具有如下有益效果：

本发明引入空间域和重力异常域的密度函数估计方法，引入空间域和重力异常域的密度函数估计组成混合域的密度函数，通过对局部区域的积分，得到适配函数值,有效地弥补传统算法的缺陷，通过重力信息匹配过程提供更及时有效的位置信息修正惯导的积累误差。

附图说明

图1为本发明的适配函数构建流程图。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。