面向应用的重力信息实时提取及重力图匹配方法研究

Inertial navigation technology for a particular underwater vehicle is essential. Currently, the gravity parameter errors have become a major source of high-precision inertial navigation system error. The use of carrier transport location information in real-time correction of gravity measured by INS gravity model parameters from the inertial navigation system itself to further improve its accuracy; combined with measured gravity information and external references provide high-precision gravity reference map, using real-time matching algorithm Cumulative error correction INS; inertial navigation system is to extend the period of the fundamental way to retune. The topic for the real-time requirements INS error correction for strong environmental and carrier mobility and interference problems gravity anomaly amplitude and phase distortion, etc. in strong damping, large delay systems, application-oriented research precision gravity extraction and real-time information treatment; gravity map matching algorithm for matching accuracy, the match rate influenced by the INS position error and poor real-time, can not achieve real big in the external disturbance, the exact location information to obtain matching problem, based on a triangular geometric constraint model The gravity map match the new methods. Inertial navigation system for prolonged readjustment period, to enhance the effectiveness of its delivery the mother has very important significance, the results for marine surveying, heavy mechanics and other scientific research and the national economy has a positive meaning.

惯性导航技术对于特定的水下运载体至关重要。目前，重力参数误差已经成为高精度惯导系统的主要误差源。利用运载体所在位置的实测重力信息实时修正惯导系统所用重力模型参数，从惯导系统本身进一步提高其精度；利用实测重力信息并结合高精度重力基准图提供的外部参考信息，采用匹配算法实时修正惯导系统的累积误差；是延长惯导系统重调周期的根本途径。本课题面向修正惯导误差的实时要求，针对强大的环境和载体机动干扰以及在强阻尼、大时滞系统中重力异常幅值和相位畸变等问题，研究面向应用的高精度重力信息实时提取与处理方法；针对重力图匹配算法匹配精度、匹配率受惯导位置误差影响较大以及实时性较差，在外部大扰动下无法实现实时、精确获取匹配位置信息等问题，研究基于三角形几何约束模型的重力图匹配新方法。对于延长惯导系统重调周期，增强其运载母体的效能具有十分重要的意义，其成果对于海洋测量、重力学等科学研究与国民经济建设具有积极意义。

惯性导航技术对于特定的水下运载体至关重要。目前，重力参数误差已经成为高精度惯导系统的主要误差源。利用运载体所在位置的实测重力信息实时修正惯导系统所用重力模型参数，从惯导系统本身进一步提高其精度；利用实测重力信息并结合高精度重力基准图提供的外部参考信息，采用匹配算法实时修正惯导系统的累积误差；是延长惯导系统重调周期的根本途径。本课题面向修正惯导误差的实时要求，针对强大的环境和载体机动干扰以及在强阻尼、大时滞系统中重力异常幅值和相位畸变等问题，研究面向应用的高精度重力信息实时提取与处理方法；针对重力图匹配算法匹配精度、匹配率受惯导位置误差影响较大以及实时性较差，在外部大扰动下无法实现实时、精确获取匹配位置信息等问题，研究基于三角形几何约束模型的重力图匹配新方法。对于延长惯导系统重调周期，增强其运载母体的效能具有十分重要的意义，其成果对于水下无源导航，譬如战略潜艇、战略核潜艇的导航会带来颠覆性影响。.在项目执行期间，项目组围绕以下五个方面：.一、研究和分析海洋环境对重力测量的影响.二、惯性稳定平台随机运动误差的参数表征研究.三、重力辅助惯性导航中的重力场多尺度特性研究.四、基于三角形约束模型的重力图匹配方法研究.五、基于高精度重力数据库的重力扰动实时补偿技术研究.发明了一种重力扰动实时补偿装置，提出了一种基于高精度重力数据库的分块-时变-马尔科夫模型，攻克了重力扰动误差实时获取难题，实现了高精度惯性测量重力扰动的实时补偿，姿态测量精度由0.005°提升至0.003°。将其成果应用于高精度位置姿态测量系统，极大的提升了航空遥感成像的分辨率。.发明基于三角形约束模型的重力图匹配方法，攻克重力异常畸变和相位延迟，重力基准图的模型计算误差和匹配数据集间的尺度变化误差对位置匹配精度的影响，以及外部大扰动条件下实时、高精度位置匹配等技术，实现了高精度实时性能良好的重力图匹配新方法。

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