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为确保水下自主航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)地磁导航的可靠性及其航迹规划的合理性,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和改进反向传播(back-propagation, BP)神经网络结合的候选地磁匹配区自组织优化分类方法。将候选地磁匹配区的分类问题统一在模式识别的框架下,首先,采用PCA对若干地磁图特征参数进行线性变换,获取独立的主成分特征参量;然后,利用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的初始权阈值来提高候选地磁匹配区适配性分类的准确性;最后,借助GA-BP神经网络来构建地磁图特征参数和匹配性能的映射关系,完成地磁适配区的自动识别。仿真实验结果表明,该自组织优化分类方法在地磁导航适配区选取方面具有较高的分类精度和可靠性,为AUV的高精度长航时自主导航提供重要保障。 相似文献
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地磁匹配导航中匹配量的选择 总被引：1，自引：0，他引：1
地磁匹配量的选择是地磁匹配导航中的一个关键问题,采用不同地磁参数作为匹配量具有很大的差别,所以选择适当的地磁参数作为匹配量是地磁匹配导航中首先要解决的问题.文中给出不同地磁参数作为匹配量的匹配误差图,通过仿真结果可见地磁场倾角I和地磁偏角D组合作为匹配量的匹配误差最小,建议在地磁匹配导航中采用这种组合方式讲行匹配. 相似文献
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针对地磁适配性分析中,单一的特征指标不能满足适配性精度要求的问题,该文提出一种多指标综合评价体系方法,建立以地磁标准差、地磁信息熵、相关系数及粗糙度为一体的综合评价模型;在确定权重方面,由于主观赋权法及客观赋权法各有优缺点,提出利用主、客观加权赋权法组合权重来确定每个指标的权重系数.能够较好地利用地磁的各种特征信息对地磁基准图候选区域进行综合分析,实现分析结果的全面性.基于多指标融合的地磁适配性分析的MATLAB仿真结果表明:运用此方法能够直观地反映出各候选区域适配性能的好坏,该方法在评价地磁适配性方面有效,其方法可应用于地磁匹配导航领域的研究. 相似文献
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为确保水下重力匹配导航的可靠性,针对将单一特征指标作为适配性分析准则而导致评价结果不全面这一缺陷,提出了一种基于多属性决策理论的重力匹配导航适配性分析方法。首先,采用重力场标准差、粗糙度、相关系数、坡度标准差、偏态系数和重力异常差异熵6种特征参数作为属性集进行加权规范化处理,得到决策指标对待匹配区的适配性排序,也可构建贴合度来评价最优适配区。然后,在同一条件下,对各待匹配区分别进行匹配仿真比较,结果表明,决策指标越高,匹配效果越稳定,且可直接筛选出最优适配区,决策结果与匹配精度有高度一致性,匹配度高达80%。该方法可靠性高,能够解决单一特征指标信息量较少的问题,为水下潜器长航时、长航距航行提供重要保障。 相似文献
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基于地磁共生矩阵的水下地磁导航适配区选择 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种基于地磁共生矩阵的地磁适配区选择算法。通过对地磁共生矩阵反演出的地磁角二阶矩、地磁对比度、相关性、熵以及逆差矩参数的分析,确定了地磁适配区所对应的截止阈值,并验证了该方法的可行性。 相似文献
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对适配区进行一定的选择可以提高重力匹配导航精度。目前传统重力匹配导航区域的选择方法通常是利用单一评价指标,导致评价结果不全面。针对这种情况,本文基于信息熵、模糊综合决策和主成分分析3种方法对适配区进行多指标综合选取;并通过ICCP匹配算法进行实验计算分析,结果表明3种方法均具有较好的效果。利用3种方法计算出的可导航能力高的区域匹配效果更优,其中基于模糊综合决策方法和主成分分析法的结果优于信息熵法。 相似文献
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莫荣 《测绘与空间地理信息》2016,(10):46-48
地磁匹配导航的关键技术之一是稳定高效的匹配算法。本文将ICCP算法与蚁群智能算法在地磁匹配导航中的应用效果进行了仿真实验。实验结果表明:ICCP算法具有较好的全局性,但算法复杂,导致实效性差;蚁群算法搜索效率高,实效性强,具有较强的适用性和鲁棒性。从这个角度来说,蚁群算法更加适合于地磁匹配导航。 相似文献
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地磁室内定位基准图数据采集系统设计 总被引：4，自引：1，他引：3
近年来,地磁作为室内定位基准已经成为热点研究领域。本文深入研究了地磁室内定位技术,并通过大量试验,分析了室内磁性材料及电子设备对磁场的干扰,进一步探究了室内磁场特性,证明了磁场信息作为定位依据的可行性;利用Arduino IDE研发了智能地磁数据采集平台,该平台搭载多种传感器,如HMC5983磁传感器和惯性导航传感器等,采集一定密度的室内地磁数据,利用克里金法对该地磁数据进行差值处理,生成2 cm间隔大小的栅格地磁图,作为室内定位基准图保存在数据库中。 相似文献
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为实现利用地磁梯度数据的惯性/地磁梯度辅助导航,给出移相 二维余弦变换时域微分公式,推导出全张量地磁梯度计算公式,实现了高精度地磁梯度导航基准图的构建。并将改进的粒子滤波算法应用于地磁梯度辅助导航系统中,能很好地抑制纯惯性导航系统随时间累积的误差。通过仿真实验分析,验证地磁梯度数据计算方法以及辅助导航滤波算法的有效性和鲁棒性,地磁梯度辅助导航系统的定位精度在100 m以内 相似文献
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地磁导航是一种根据地磁场磁要素信息进行匹配制导的重要导航方式,由于地磁场信息丰富、敏感,利于匹配,且没有累积误差等优势,目前,地磁导航正受到越来越多的关注。本文简要介绍了地磁导航的基本原理,结合国内外导航研究现状,重点介绍了地磁导航的多项关键技术研究进展情况,最后对地磁导航在未来国防建设发展中的应用进行了展望。 相似文献
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为深入研究地磁异常场的分布特性,并将其应用于地磁基准图的构建当中,选取NOAA（National Geophysical Data Center）发布的地磁异常场数据进行了多重分形谱分析,证明了地磁异常场具有明显的多重分形特征。并将多重分形理论与克里金插值方法相结合,提出逐步插值校正法（SSICM）,该方法在用克里金法估计未知位置点属性值的同时,利用地磁异常场在小尺度范围内的标度不变性对其进行奇异性校正,在实测数据基础上以网格形式逐级加密,从而构建基准图。实验结果证明与传统方法相比,该方法能够充分刻画地磁异常场的小尺度奇异特征,更加精确地重构真实地磁异常场。 相似文献
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为解决地磁匹配导航中TERCOM算法精度较差I、CCP算法容易产生局部收敛且匹配速度较慢的缺陷,提出了一种联合TERCOM与ICCP的水下地磁匹配导航新方法。对此算法中的粗匹配及其性能进行了分析,同时,对精匹配及改进ICCP算法进行了研究,解决了传统匹配导航算法精度、速度及完备性不能兼得的问题。 相似文献
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针对井下某些巷道地磁空间变化平缓,地磁匹配概率低的问题,构建了井下巷道地磁卷积增强算子（convolution enhancement algorithms, CEA）,进行地磁匹配前的目标区域和匹配向量的卷积增强预处理,去除数据噪声和增强识别特征。以Laplace、高通滤波（High Pass）、索伯尔滤波（Sobel）图像卷积算子为基础,通过列向量特征的锐化处理,建立了井下巷道地磁卷积增强的Laplace、High Pass和Sobel卷积算子模板。选取某金矿4个巷道的地磁数据,开展了CEA算子卷积前后的均方差算法地磁匹配定位的仿真试验。试验结果表明,CEA算子卷积可以增强匹配序列和地磁图的地磁空间特征,降低了匹配数据中的噪声影响。在数据CEA卷积前后的地磁统计特征对比中发现,Laplace算子不仅保持了原有地磁图变化特征,还增大了数据空间变化的差异度,降低了相关性,效果明显。特别是600 nT的高噪声干扰匹配试验中,Laplace算子卷积能够降低噪声对地磁定位扰动影响,有效提高了地磁匹配定位的概率和精度,具有较强的鲁棒性,适合作为井下巷道地磁匹配的数据预处理模型。 相似文献