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一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法
【專利摘要】一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，首先根據(jù)事先觀測建立目標(biāo)區(qū)域的背景場三維信息數(shù)據(jù)庫，基本元素為各點的位置坐標(biāo)及引力矢量不變量和引力梯度張量不變量；然后通過引力及引力梯度實時觀測計算得到待定位點的三個不變量；接著通過判斷解算矩陣是否滿秩來判定是否可直接進行導(dǎo)航定位。若能，則通過最小二乘算法迭代計算出待定位點的位置；若不能，則結(jié)合慣性導(dǎo)航定位技術(shù)進行匹配搜索，通過多次迭代搜索得到待定位點的位置。專利最大的創(chuàng)新之處是采用了引力矢量不變量和引力梯度張量不變量，不僅顧及了引力場信息所有分量的貢獻，且上述量均與姿態(tài)無關(guān)，因此相對于傳統(tǒng)算法將大大降低姿態(tài)誤差的影響。
【專利說明】
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，特別適合于姿態(tài) 誤差觀測較大情況下的重力輔助導(dǎo)航定位。 一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法

【背景技術(shù)】
[0002] 相對于當(dāng)前流行的導(dǎo)航方式（如衛(wèi)星導(dǎo)航、無線電導(dǎo)航等）而言，重力輔助 慣性導(dǎo)航具有自主性和無源性的特征，這決定了該導(dǎo)航方式在特定情況下具有一定 的優(yōu)勢。重力輔助慣性導(dǎo)航的概念自1975年提出至今，受到許多學(xué)者的關(guān)注，例如： Metzger 和 Jircitano(Journal of Spacecraft and Rockets, 1976. 13 (6):323-324), Affeck 和 Jircitano(Proceedings of IEEE's Position Location and Navigation Symp〇sium(PLANS)，1990,60-66)均研究了如何利用重力梯度來提高導(dǎo)航定位的精度； Jircitano和Dosch (Institute of Navigation:Proceedings of the Forty-Seventh Annual Meeting，1991，221-229)設(shè)計了 一個為水下潛艇進行重力輔助導(dǎo)航的系統(tǒng)GAINS，器件 主要由一個重力梯度儀和垂直重力儀組成；Gleason (Journal of Guidance Control and Dynamics, 1995, 18 (6) : 1450-1458)討論了梯度導(dǎo)航中的各種實際問題；Jekeli (Journal of Guidance, Control and Dynamics, 2006, 29(3) :704-713)討論了重力梯度儀對慣性導(dǎo)航 系統(tǒng)的誤差補償問題。在實際應(yīng)用中，美國BELL實驗室研發(fā)了重力梯度儀導(dǎo)航系統(tǒng)；同時 美國海軍和空軍也進行過相應(yīng)實驗，前者主要用于潛艇導(dǎo)航，后者則主要用于機載輔助導(dǎo) 航。在國內(nèi)利用重力輔助慣性導(dǎo)航也受到了廣泛重視。近些年來，許大欣等（大地測量與 地球動力學(xué)，2011，31 (1) : 127-131)提出了利用重力垂直梯度進行匹配輔助導(dǎo)航的方法， 并指出利用垂直梯度由于分辨率更高，因此優(yōu)于基于重力異常的匹配導(dǎo)航；蔣東方等（武 漢大學(xué)學(xué)報信息科學(xué)版，2012, 37 (10) :1203-1206)研究了 ICCP重力匹配算法在局部連續(xù) 背景場中的實現(xiàn)，采用BFGS擬牛頓方法實現(xiàn)置信范圍內(nèi)最近等值點精確定位；袁贛南等 (華中科技大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2013, 41(1) :36-40)利用加密的改進ICCP算法提 高了傳統(tǒng)算法的精度，削弱了初始點位誤差較大情況下的誤差傳播；哈爾濱工程大學(xué)專利 201310690254. 6公開了一種基于改進MSD的重力匹配方法，創(chuàng)新點是在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ) 上，通過引進位置誤差向量和S0R迭代算法，簡化了計算，提高了匹配速度；遼寧工程大學(xué) 專利201210194633. 1公開了一種人工物理優(yōu)化粒子濾波的重力梯度輔助定位方法。該發(fā) 明通過引入人工物理優(yōu)化，克服了粒子濾波的粒子退化問題，減少了計算量和迭代次數(shù)，通 過不斷的更新和遞推，使重力梯度輔助慣導(dǎo)系統(tǒng)的位置誤差逐漸趨于零；中國人民解放軍 海軍工程大學(xué)專利201210259903. 2公開了一種基于局部重力場逼近的匹配導(dǎo)航方法，該 發(fā)明通過獲取慣性導(dǎo)航系統(tǒng)指示航跡點處重力異常值，依次采用地形匹配算法和BFGS尋 優(yōu)實現(xiàn)了匹配定位。上述專利一般均采用重力異?；蛑亓μ荻?，討論的重點主要為匹配算 法或背景場模型的建立，對姿態(tài)誤差的問題較少關(guān)注。
[0003] 概括而言，要實現(xiàn)重力自主或輔助慣性導(dǎo)航必須具備三個條件：首先是與重力觀 測的相關(guān)儀器的研制；其次是高精度的先驗重力背景場模型的建立；最后就是重力導(dǎo)航算 法的建立與研制。其中第一個因素，當(dāng)前已得到快速發(fā)展，引力梯度的觀測已在艦載、機載 及星載實現(xiàn)；第二個因素得益于各類重力觀測技術(shù)的發(fā)展，全球已經(jīng)建立了 2000多階的引 力場模型，分辨達到l〇km，而部分局部重力場模型的分辨率更高；第三個即主要研究如何 利用重力觀測來為導(dǎo)航進行服務(wù)，當(dāng)前討論的重點是導(dǎo)航算法的建立，一般主要利用重力 異常和梯度張量分量來進行匹配輔助慣性導(dǎo)航。利用重力觀測來輔助慣性導(dǎo)航的根本原因 是慣性導(dǎo)航由于儀器漂移因子的存在，僅靠慣性手段，導(dǎo)航誤差會隨時間積累。而究其原 因，慣性儀器的誤差根本來源有兩個：一是來自加速度計的誤差，該儀器主要用以測量重力 以外的加速度；另一個是陀螺儀的誤差，該儀器主要用于確定運動及加速度計坐標(biāo)軸的方 向。易知：方向誤差對定位的精度影響極大。
[0004] 由于慣性導(dǎo)航誤差的根本來源為儀器的觀測誤差，因此方向誤差必是其中的重要 來源之一。而當(dāng)前所廣泛采用的利用重力或重力梯度來輔助慣性導(dǎo)航的方法中，所采用的 匹配量同樣需要方向信息，因為引力矢量、引力梯度張量在不同的坐標(biāo)系下，其各分量值會 有顯著差異。因此，利用傳統(tǒng)的重力或重力梯度來輔助慣性導(dǎo)航的方法將不能有效消除慣 性導(dǎo)航定位誤差中源自姿態(tài)誤差的那部分影響。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：克服姿態(tài)觀測誤差較大時的慣性導(dǎo)航定位瓶頸，提出 了一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，該方法具有姿態(tài)觀測誤差零影響的 特點，有很好的可行性，定位精度高，可為特殊情況下的導(dǎo)航定位提供方便。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，步驟 如下：
[0007] 1)通過事先已有觀測，建立目標(biāo)區(qū)域的背景場三維信息；所述的背景場三維信息 包括三個不變量，即引力矢量不變量、兩個引力梯度張量不變量；目標(biāo)區(qū)域中每個點均擁有 上述三個不變量；
[0008] 2)通過實時觀測得到待定位點的引力矢量和引力梯度張量，并計算出待定位點所 對應(yīng)的三個不變量；
[0009] 3)對步驟1)獲得的背景場三維信息模型函數(shù)求偏導(dǎo)，得到解算矩陣，檢驗該解算 矩陣是否滿秩；當(dāng)解算矩陣滿秩時，表明目標(biāo)區(qū)域可直接定位，則進入步驟4);當(dāng)解算矩陣 不滿秩時，表明目標(biāo)區(qū)域不可直接定位，則跳轉(zhuǎn)至步驟5);
[0010] 4)利用實時重力和梯度張量觀測信息、背景場三維信息及解算矩陣，進行迭代計 算，直至得到待定位點的位置；重復(fù)步驟2)至步驟4)得到多個待定位點的位置，進而得到 連續(xù)的導(dǎo)航軌跡；
[0011] 5)結(jié)合慣性導(dǎo)航，利用觀測獲得的三個不變量在航行軌跡附近與背景場三維信息 進行搜索匹配，獲得新的航行軌跡，并在該新的航行軌跡附近進行重新搜索，直至利用新的 航行軌跡與背景場三維信息確定出的三個不變量，與觀測獲得的三個不變量之間的差異滿 足閾值時，結(jié)束并退出。
[0012] 步驟1)中建立目標(biāo)區(qū)域的背景場三維信息的具體形式為：

【權(quán)利要求】
1. 一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，其特征在于步驟如下： 1) 通過事先已有觀測，建立目標(biāo)區(qū)域的背景場三維信息；所述的背景場三維信息包括 三個不變量，即引力矢量不變量、兩個引力梯度張量不變量；目標(biāo)區(qū)域中每個點均擁有上述 三個不變量； 2) 通過實時觀測得到待定位點的引力矢量和引力梯度張量，并計算出待定位點所對應(yīng) 的三個不變量； 3) 對步驟1)獲得的背景場三維信息模型函數(shù)求偏導(dǎo)，得到解算矩陣，檢驗該解算矩陣 是否滿秩；當(dāng)解算矩陣滿秩時，表明目標(biāo)區(qū)域可直接定位，則進入步驟4);當(dāng)解算矩陣不滿 秩時，表明目標(biāo)區(qū)域不可直接定位，則跳轉(zhuǎn)至步驟5); 4) 利用實時重力和梯度張量觀測信息、背景場三維信息及解算矩陣，進行迭代計算，直 至得到待定位點的位置；重復(fù)步驟2)至步驟4)得到多個待定位點的位置，進而得到連續(xù)的 導(dǎo)航軌跡； 5) 結(jié)合慣性導(dǎo)航，利用觀測獲得的三個不變量在航行軌跡附近與背景場三維信息進行 搜索匹配，獲得新的航行軌跡，并在該新的航行軌跡附近進行重新搜索，直至利用新的航行 軌跡與背景場三維信息確定出的三個不變量，與觀測獲得的三個不變量之間的差異滿足閾 值時,結(jié)束并退出。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種利用引力矢量和梯度張量進行導(dǎo)航定位的方法，其特征 在于：步驟1)中建立目標(biāo)區(qū)域的背景場三維信息的具體形式為：

其中Λ θ、Λ λ為搜索點與起始點的余緯和經(jīng)度之差，Λ g、Λ B、AC則分別對應(yīng)搜索 點的不變量與實際觀測計算得到的不變量之差；P e、Ρλ、Pg、PB、P。是為了統(tǒng)一量綱所采用的 歸一化因子，其中Ρ 0、Ρλ取搜索區(qū)域的余緯、經(jīng)度最大差值；。、^、匕取引力信息背景場對 應(yīng)元素的標(biāo)準差；ω 0、ω λ、cog、ωΒ、ω。為權(quán)函數(shù)；所述的搜索點指航行軌跡附近的某點； 所述起始點的初值第一次由慣導(dǎo)提供確定，此后由確定出的新的航行軌跡提供確定； 53)根據(jù)步驟52)計算得到慣導(dǎo)提供的航行軌跡上各點的匹配函數(shù)d，找出各點最小匹 配函數(shù)d對應(yīng)的搜索點；利用找出的搜索點確定出新的軌跡，通過二次多項式擬合排除新 的軌跡中的異常點，該異常點的定位由二次多項式擬合計算得到；然后將排除異常點后新 的軌跡作為新的航行軌跡，并跳回步驟52)重新進行搜索，直至確定出的航行軌跡各點的 最小匹配函數(shù)d與上一次所得航行軌跡對應(yīng)點的最小匹配函數(shù)d之差滿足收斂閾值時，結(jié) 束并退出。
【文檔編號】G01C21/16GK104061932SQ201410256150
【公開日】2014年9月24日 申請日期:2014年6月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月10日
【發(fā)明者】萬曉云, 于錦海, 李孟曉, 劉波, 范達, 薛明 申請人:中國空間技術(shù)研究院