水下地形辅助导航适宜地图分辨率的选取
发布时间：2021-07-31 05:09
针对目前水下地形辅助导航用数字地图分辨率选取不明而制约导航性能发挥的问题,根据某海域真实水深数据建立了水下地形数字高程模型;借鉴误差传递思想,基于递推贝叶斯理论和质点滤波理论,对小起伏和大起伏2种典型地形区分别从解析和仿真角度给出了地形辅助导航用适宜的地图分辨率;然后,基于地形轮廓匹配（TERCOM）算法对不同地形下数字地图分辨率与匹配误差的定量关系进行了多项式回归分析,进一步确定了适宜的地图分辨率。结果表明,解析分析结果与数值仿真结果大致相当,相互佐证了研究结果的合理性;不同地形匹配区对适宜分辨率的要求不同,小起伏区和大起伏区适宜地图分辨率参考范围大致分别在13 m和25 m左右,大起伏区对地图分辨率的要求较小起伏区低;数字地图分辨率与匹配误差关系近似服从多次曲线变化规律。研究成果可为水下地形辅助导航中数字地图制作、分辨率选取及水下测量工作提供相关参考。
【文章来源】：水下无人系统学报. 2020,28(04)北大核心
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
水下地形辅助导航系统原理图Fig.1Principleofunderwaterterrainaidednavigationsystem
2020年8月水下无人系统学报第28卷412JournalofUnmannedUnderseaSystemswww.yljszz.cn规则网格结构模型。水下地形分布不均匀、非线性强,利用随机过程模拟生成地形不能真实地反映地形实际特征及分布情况,因此文中选取真实海域数据构建水下数字地图。选取我国台湾海峡附近东经117.5083°~117.7081°,北纬21.2380°~23.1046°海域真实水深数据、南海部分海域水深数据进行后续仿真研究,将数据按一定的网格尺寸划分成二维网格结构,建立水下数字地图如图2所示。图2匹配区水下地形三维图Fig.2Three-dimensionalmapofunderwaterterraininmatchingareas限于目前技术条件、水下环境等多方面因素的制约,水深测量数据不足且测深点离散、分布不规则,制备的水下数字地图分辨率较低,无法满足水下辅助导航的需求。为了研究地图分辨率对导航性能的影响,需对原始水深数据进行插值预处理[19]。待插值点附近数据的搜索效率及内插函数模型是影响DEM表征地形优劣的2个关键因素[20-21]。常用的插值方法主要有双立方插值法、最近邻插值法和双线性插值法等。其中,双线性插值法计算量较小,精度基本满足要求,因此,文中采用双线性插值法进行数据预处理,得到相关水域分辨率为8,9,…,15,20,25,…,125m的水下数字地图,以备后续之用。2解析分析2.1非线性系统模型建立首先给出水下航行器系统状态方程k1kkkxxuv(1)式中:,,,(,,)kkNkEkDxxxx表示水下航行器k时刻所在位置;uk表示从k时刻到k+1时刻的位置变化量,由惯性导航系统计算得出;kv是独立的白噪声序列。其次给出
2020年8月水下无人系统学报第28卷414JournalofUnmannedUnderseaSystemswww.yljszz.cn图3水下地形二维图Fig.3Two-dimensionalmapofunderwaterterrain表1各子区域地形特征参数值Table1Terrainfeatureparametersofsub-regions匹配区域标准差粗糙度相关系数地形熵坡度Ⅰ57.985224.94140.76301.55611.4861Ⅱ57.148024.04300.76981.55531.5070Ⅲ51.738723.00690.76741.55601.4876Ⅳ47.774921.06620.76471.55621.4780Ⅴ53.424523.76320.76961.55571.5099Ⅰ34.447915.04750.76671.55621.44571)构建评价指标矩阵57.985257.148051.738747.774953.424534.447924.941424.043023.006921.066223.763215.04750.76300.76980.76740.76470.76960.76671.55611.55531.55601.55621.55571.55621.48611.50701.48761.47801.50991.4457X图4各子区域水下地形三维图Fig.4Three-dimensionalunderwaterterrainmapofsub-regions2)对指标矩阵X进行归一化处理10.9644310.7346130.5662080.806235010.9091970.8044750.6083240.8809170100.3529410.7500000.0294120.4558820.11111110.22222200.55555600.6292830.9548290.6526480.50311510R
【参考文献】：
期刊论文
[1]AUV地形匹配导航快速收敛滤波[J]. 王汝鹏,李晔,马腾,丛正. 华中科技大学学报(自然科学版). 2018(07)
[2]机器人超高分辨率立体网格导航地图建模研究[J]. 蒋秉川,万刚,李锋,张伟,杨振发. 系统仿真学报. 2017(11)
[3]水下地形匹配辅助导航技术研究[J]. 邹炜,孙玉臣. 舰船电子工程. 2017(08)
[4]基于有限单元的贝叶斯滤波估计算法[J]. 陈立娟,杜建丽,陈俊宇. 系统工程与电子技术. 2017(10)
[5]水下地形辅助导航技术的研究与应用进展[J]. 张静远,谌剑,李恒,饶喆. 国防科技大学学报. 2015(03)
[6]一种基于信息盒维数的DEM适宜分辨率确定方法[J]. 张亚南,朱长青,杜福光. 地理与地理信息科学. 2014(06)
[7]无人机地形匹配辅助导航系统设计与仿真[J]. 吕文涛,王宏伦,刘畅,纪红霞. 电光与控制. 2014(05)
[8]测量误差对水下地形匹配性能的影响研究[J]. 高永琪,刘洪,张毅. 弹箭与制导学报. 2014(01)
[9]基于信息熵的DEM最佳分辨率确定方法研究[J]. 朱伟,王东华,周晓光. 遥感信息. 2008(05)
[10]地形辅助导航综述[J]. 王英钧. 航空电子技术. 1998(01)
本文编号：3312831
【文章来源】：水下无人系统学报. 2020,28(04)北大核心
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
水下地形辅助导航系统原理图Fig.1Principleofunderwaterterrainaidednavigationsystem
2020年8月水下无人系统学报第28卷412JournalofUnmannedUnderseaSystemswww.yljszz.cn规则网格结构模型。水下地形分布不均匀、非线性强,利用随机过程模拟生成地形不能真实地反映地形实际特征及分布情况,因此文中选取真实海域数据构建水下数字地图。选取我国台湾海峡附近东经117.5083°~117.7081°,北纬21.2380°~23.1046°海域真实水深数据、南海部分海域水深数据进行后续仿真研究,将数据按一定的网格尺寸划分成二维网格结构,建立水下数字地图如图2所示。图2匹配区水下地形三维图Fig.2Three-dimensionalmapofunderwaterterraininmatchingareas限于目前技术条件、水下环境等多方面因素的制约,水深测量数据不足且测深点离散、分布不规则,制备的水下数字地图分辨率较低,无法满足水下辅助导航的需求。为了研究地图分辨率对导航性能的影响,需对原始水深数据进行插值预处理[19]。待插值点附近数据的搜索效率及内插函数模型是影响DEM表征地形优劣的2个关键因素[20-21]。常用的插值方法主要有双立方插值法、最近邻插值法和双线性插值法等。其中,双线性插值法计算量较小,精度基本满足要求,因此,文中采用双线性插值法进行数据预处理,得到相关水域分辨率为8,9,…,15,20,25,…,125m的水下数字地图,以备后续之用。2解析分析2.1非线性系统模型建立首先给出水下航行器系统状态方程k1kkkxxuv(1)式中:,,,(,,)kkNkEkDxxxx表示水下航行器k时刻所在位置;uk表示从k时刻到k+1时刻的位置变化量,由惯性导航系统计算得出;kv是独立的白噪声序列。其次给出
2020年8月水下无人系统学报第28卷414JournalofUnmannedUnderseaSystemswww.yljszz.cn图3水下地形二维图Fig.3Two-dimensionalmapofunderwaterterrain表1各子区域地形特征参数值Table1Terrainfeatureparametersofsub-regions匹配区域标准差粗糙度相关系数地形熵坡度Ⅰ57.985224.94140.76301.55611.4861Ⅱ57.148024.04300.76981.55531.5070Ⅲ51.738723.00690.76741.55601.4876Ⅳ47.774921.06620.76471.55621.4780Ⅴ53.424523.76320.76961.55571.5099Ⅰ34.447915.04750.76671.55621.44571)构建评价指标矩阵57.985257.148051.738747.774953.424534.447924.941424.043023.006921.066223.763215.04750.76300.76980.76740.76470.76960.76671.55611.55531.55601.55621.55571.55621.48611.50701.48761.47801.50991.4457X图4各子区域水下地形三维图Fig.4Three-dimensionalunderwaterterrainmapofsub-regions2)对指标矩阵X进行归一化处理10.9644310.7346130.5662080.806235010.9091970.8044750.6083240.8809170100.3529410.7500000.0294120.4558820.11111110.22222200.55555600.6292830.9548290.6526480.50311510R
【参考文献】：
期刊论文
[1]AUV地形匹配导航快速收敛滤波[J]. 王汝鹏,李晔,马腾,丛正. 华中科技大学学报(自然科学版). 2018(07)
[2]机器人超高分辨率立体网格导航地图建模研究[J]. 蒋秉川,万刚,李锋,张伟,杨振发. 系统仿真学报. 2017(11)
[3]水下地形匹配辅助导航技术研究[J]. 邹炜,孙玉臣. 舰船电子工程. 2017(08)
[4]基于有限单元的贝叶斯滤波估计算法[J]. 陈立娟,杜建丽,陈俊宇. 系统工程与电子技术. 2017(10)
[5]水下地形辅助导航技术的研究与应用进展[J]. 张静远,谌剑,李恒,饶喆. 国防科技大学学报. 2015(03)
[6]一种基于信息盒维数的DEM适宜分辨率确定方法[J]. 张亚南,朱长青,杜福光. 地理与地理信息科学. 2014(06)
[7]无人机地形匹配辅助导航系统设计与仿真[J]. 吕文涛,王宏伦,刘畅,纪红霞. 电光与控制. 2014(05)
[8]测量误差对水下地形匹配性能的影响研究[J]. 高永琪,刘洪,张毅. 弹箭与制导学报. 2014(01)
[9]基于信息熵的DEM最佳分辨率确定方法研究[J]. 朱伟,王东华,周晓光. 遥感信息. 2008(05)
[10]地形辅助导航综述[J]. 王英钧. 航空电子技术. 1998(01)
本文编号：3312831
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