[发明专利]一种基于Delaunay三角网的重力场三维模型构建方法

说明书

本发明公开了一种基于Delaunay三角网的重力场三维模型构建方法，获得重力场采样数据，将重力场采样数据中的经纬度坐标转换为投影坐标X、Y，将重力场采样数据中的重力异常值G进行因子变换，获得重力转化值Z；X、Y、Z共同构成重力场三维数据；然后，利用Delaunay三角剖分算法对重力场三维数据进行剖分，获得重力场三角网，即获得所述重力场三维模型，用于进行重力场的三维空间分析。本发明能够提高重力场数据的表达准确性；利用该重力场三维模型可以进行重力场的三维空间分析，可以提高重力场数据分析的灵活性和准确度。

技术领域

本发明属于重力匹配导航系统领域，具体涉及一种基于Delaunay三角网的重力场三维模型构建方法。

背景技术

高精度自主导航定位是水下航行器自主运行的关键技术之一，其中重力匹配辅助惯性导航系统是一种有效的水下自主、无源组合导航系统。由于水介质和水下环境的特殊性，无线电导航、卫星导航等常用的导航技术在水下难以应用。而无源、自主的惯性导航虽然具有短时间内导航精度高、导航信息全面、隐蔽性好等特点，并广泛应用于水下导航，但是由于陀螺随时间不断漂移，在长时间工作情况下导航定位累计误差较大，严重影响导航效果，不能满足水下航行器高精度长航时的要求。为了同时满足水下航行器能源经济性、探测连续性和安全性的要求，需要一种以惯性导航为主，其他无源导航为辅的组合导航系统来提高导航的精度和可靠性。基于地球物理场的辅助惯性导航是一种很好的选择，在地球物理场中，重力场是一个稳定物理场，不受时空限制，与地磁、地形相比，具有明显优势，地磁易受环境影响导致精度不高，地形需要声呐探测，因此受深度限制，并且隐蔽性不强。并且近些年随着卫星测高和水下重力测量的技术发展，水下重力场数据的分辨率和精度都已经大幅度提高，可以支撑实际应用，因此重力辅助惯性导航成为水下导航领域的研究热点。

传统的重力场数据，一般采用规则格网的形式获取采样点并存储，是一种典型的栅格数据结构，每个网格单元对应一个重力异常值。其缺点在于，一是不规则的重力场特性与规则的数据表示之间本身就不协调，二是规则的格网，是一个不连续的函数，虽然计算方便，但不利于复杂重力场的表示，不能准确表示重力场的结构特征和细部特征，不适用于重力场起伏复杂程度不同的地区。另外，传统重力场数据，一般存储的是经纬度坐标(B,L)，属于地理坐标系是球面坐标，单位为度，实际上是不规则的曲面；在转换成平面重力背景图时，需要将球面坐标转换为投影坐标系(X,Y)，即平面坐标系，单位为米，此时平面重力背景图也不是规则的格网，因此传统重力场数据的表达方式不够精确，需要找到新的方法弥补现有方法的局限性。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于Delaunay三角网的重力场三维模型构建方法，能够提高重力场数据的表达准确性；利用该重力场三维模型可以进行重力场的三维空间分析，从而提高重力场数据分析的灵活性和准确度。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

一种基于Delaunay三角网的重力场三维模型构建方法，包括：

步骤1、获得重力场采样数据，将重力场采样数据中的经纬度坐标转换为投影坐标X、Y，将重力场采样数据中的重力异常值G进行因子变换，获得重力转化值Z；X、Y、Z共同构成重力场三维数据；

因子变换公式为

步骤2、利用Delaunay三角剖分算法对重力场三维数据进行剖分，获得重力场三角网，即获得所述重力场三维模型，用于进行重力场的三维空间分析。

其中，采用Lawson算法实现重力场数据的Delaunay三角剖分。

与传统方法相比，利用重力场三维模型优势在于：

(1)Delaunay三角网能准确表示重力场的结构特征和细部特征，适用于重力场起伏复杂程度不同的地区；