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原文传递重力辅助空间稳定型惯导系统技术研究

论文题名：	重力辅助空间稳定型惯导系统技术研究
关键词：	空间稳定型惯导系统;重力补偿;重力匹配;人工蜂群算法;自适应调整搜索
摘要：	以静电陀螺惯导系统为代表的高精度惯导系统已成为水下导航领域的核心技术，为了改善传统水下导航技术相对落后的现状，学者们都在积极摸索和探寻更加隐蔽的校正惯导系统的方法。公认较为可行的方法是利用重力场等地球物理环境信息来辅助惯性导航，这种重力辅助导航系统可以克服原有惯导系统的不足之处，显著提高水下载体的导航定位精度，从而为潜艇水下航行提供安全保障。　　重力辅助惯性导航的主要思想是在惯性导航系统的基础上，利用重力敏感装置连续测量载体所处位置的地球重力场特性，利用这些特性修正惯导系统的误差或限制误差的增长速度，从而达到延长惯导系统的重调周期的目的。此外，利用艇上实测的重力数据与已有的海洋重力基准图比对，还可以进行重力匹配导航。本文中所作的主要工作和创新点概括如下：　　1、阐述了空间稳定型惯导系统的基本原理，包括坐标系定义及其转换、地球扰动重力场及惯导系统的力学编排。然后分析了重力辅助导航的基本原理，从重力补偿和重力匹配方法两个角度阐述重力辅助导航的技术内涵，为后续设计空间稳定型惯导系统的重力补偿方法和重力匹配方法明确方向。　　2、从空间稳定型惯导系统的重力补偿角度分析，首先从理论上分析了重力扰动矢量对各导航参数的影响，然后介绍了EGM2008重力场模型，重点分析了推估重力扰动矢量的方法，并改进空间稳定型惯导系统的力学编排，从而实现对惯导系统的重力补偿，最后通过仿真分析了重力补偿的效果。　　3、本文将人工蜂群算法应用到重力匹配导航方法中，随着群智能算法的发展，人工蜂群算法等新兴群智能算法以其低复杂度和高精度等优点有望取代传统工程技术中的非智能算法。但是与其它群智能算法类似，标准人工蜂群算法本身的搜索机制中仍存在许多缺点，本文从自适应调整搜索步长范围和转移概率计算式这两方面进行改进，进一步提高其搜索性能。最后利用基本测试函数对比分析算法改进后的效果。　　4、在改进人工蜂群算法的基础上，结合重力匹配的应用背景，本文提出了多蜂群局部单点搜索机制，将蜂群按主蜂群和子蜂群的形式进行重新分组，增加蜂群的多样性，从而拓宽匹配点的搜索范围。　　5、考虑到重力匹配导航的多值性，加上重力匹配导航中重力基准图误差和重力敏感器的测量误差，即便人工蜂群算法的搜索精度足够高，匹配点也容易偏离真实位置。针对这一问题，本文在此基础上提出双人工蜂群整体带约束搜索，引入外部速度信息作为约束条件，对匹配点的搜索在空间距离上进行约束限制。　　6、为了使真实位置尽量满足限制条件，距离和重力差的阈值设置不能太小。这样，即使在外部约束的限制下，仍会出现匹配结果的多值性，本文利用平均Hausdorff距离完成对匹配序列的二次筛选。　　7、为了验证重力匹配导航方法的可行性，本文搭建仿真试验环境分析本文设计的重力匹配方法的匹配效果。仿真结果表明：该重力匹配方法具有较高的匹配效率和匹配精度，能够满足重力匹配导航的性能需求。在此基础上利用积累的海上试验数据进一步对验证了仿真结果的正确性。
作者：	赵博
专业：	导航、制导与控制
导师：	高伟
授予学位：	硕士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2015
正文语种：	中文