一种地磁辅助惯性导航方法

1.一种地磁辅助惯性导航方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)通过测磁设备获得运载体当前位置的实时地磁信息，并确定粗匹配指标和精匹配指标；采用两台测磁设备同时进行运载体实时地磁信息的测量，两台测磁设备测量值相减得到设备近似的固有误差和测量噪声，求取两台测磁设备测量值的均值，然后减去上述设备的近似的固有误差和测量噪声，得到运载体当前位置的实时地磁信息；
(2)读取基准地磁图信息，并采用匹配算法将实测地磁信息与其进行粗匹配，去除差异较大的非匹配点；
(3)使用降噪算法，去除粗匹配后的实时地磁信息中的噪声和干扰信息；
(4)读取基准地磁图信息，并与去噪后的地磁信息数据进行精匹配；
(5)根据精匹配结果，修正惯性导航系统的位置。
2.根据权利要求1所述的地磁辅助惯性导航方法，其特征是：所述步骤(2)中的粗匹配，若其匹配结果满足步骤(1)确定的粗匹配指标，则执行步骤(3)，否则去除该实时地磁信息，继续执行步骤(2)。
3.根据权利要求1所述的地磁辅助惯性导航方法，其特征是：所述步骤(2)中的匹配算法为归一化积相关匹配(NProd)算法。
4.根据权利要求1所述的地磁辅助惯性导航方法，其特征是所述步骤(3)中的降噪算法为希尔伯特-黄变换(HHT)算法。
5.根据权利要求1所述的地磁辅助惯性导航方法，其特征是：所述步骤(4)中精匹配的结果满足步骤(1)中确定的精匹配指标时，则执行步骤(5)，否则继续执行步骤(4)。
6.根据权利要求1所述的地磁辅助惯性导航方法，其特征是：所述步骤(4)采用Hausdorff距离方法对去噪后的地磁信息数据进行精匹配。

一种地磁辅助惯性导航方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及导航、制导技术，特别涉及航行器自主导航技术领域，尤其是一种地磁辅助惯性导航方法。\n背景技术\n[0002] 目前，惯性导航是导航定位的主要方式之一，它能够在全天候条件下、在全球范围内和任何介质环境里自主地、隐蔽地进行连续的三维空间定位和三维空间定向，而不借助任何外来信息，也不向外辐射任何信息，能够完全自主地提供多种完整的导航参数，在许多领域都有广泛应用，但其导航误差随时间会不断积累，不适于长时间的单独导航。\n[0003] 针对上述技术问题，目前有利用地球固有的地磁场信息辅助惯性导航进行组合导航的方法，以地磁的长期稳定性来弥补惯性导航系统误差随时间累积的缺点，从而提高导航定位精度。\n[0004] 目前关注较多的地磁辅助惯性导航的方式为地磁匹配辅助惯性导航。地磁匹配，就是把航迹上某些区域的地磁场特征量绘制成基准图，存贮在载体计算机中，当载体经过这些区域时，由地磁测量仪器实时测量出经过点的地磁场特征量，以构成实时图，并在载体计算机中与参考图进行相关匹配，计算出载体的实时坐标位置，供导航计算机解算导航信息。\n[0005] 而目前常用的地磁辅助惯性导航算法很多，主要是将地形匹配中的相关概念和算法引入到地磁匹配中，如TERCOM、ICCP算法等。这类算法不仅耗时长、实时性差，而且容易受到噪声的干扰。\n[0006] 在现有技术中，利用实测地磁信息与地磁图匹配进行惯性地磁导航的方式，采用的方式是首先对实测地磁信息进行降噪处理，之后用单一匹配算法进行单独匹配导航或者采用两种匹配算法进行联合匹配导航，这种导航方式比较仅仅利用地磁信息进行的惯性地磁导航方式，导航精度得到了一定的提高，但是这种导航方式直接对运载体当前的实测地磁信息进行降噪处理，降噪信息量大，匹配信息量大，从而降噪与匹配的计算量大，大大增加了匹配强度，降低了匹配速率的同时，也影响了匹配的精度。这是现有技术所存在的不足之处。\n发明内容\n[0007] 本发明所要解决的技术问题，就是克服地磁辅助惯性导航方法在匹配速度与精确性方面的不足，通过采取在去噪之前的粗匹配降低一些非匹配点的方式，降低去噪和精匹配的计算压力，使其增强去噪效果并提高精匹配的匹配精度，从而提高地磁匹配的质量。\n[0008] 本发明的技术解决方案是：一种地磁辅助惯性导航方法，步骤如下：\n[0009] (1)通过测磁设备获得运载体当前位置的实时地磁信息，并确定粗匹配指标和精匹配指标；\n[0010] (2)读取基准地磁图信息，并采用匹配算法将实测地磁信息与其进行粗匹配；\n[0011] (3)使用降噪算法，去除粗匹配后的实时地磁信息中的噪声和干扰信息；\n[0012] (4)读取基准地磁图信息，并与去噪后的地磁信息数据进行精匹配；\n[0013] (5)根据精匹配结果，修正惯性导航系统的位置。\n[0014] 所述步骤(1)中的测磁设备至少有1台以上。\n[0015] 所述步骤(1)中的多台测磁设备同时进行测量。\n[0016] 所述步骤(2)中的粗匹配，若其匹配结果满足步骤(1)确定的粗匹配指标，则执行步骤(3)，否则去除该实时地磁信息，继续执行步骤(2)。\n[0017] 所述步骤(2)中的匹配算法为归一化积相关匹配(NProd)算法。\n[0018] 所述步骤(3)中的降噪算法为希尔伯特-黄变换(HHT)算法。\n[0019] 所述步骤(4)中精匹配的结果满足步骤(1)中确定的精匹配指标时，则执行步骤(5)，否则继续执行步骤(4)。\n[0020] 所述步骤(4)采用Hausdorff距离方法对去噪后的地磁信息数据进行精匹配。\n[0021] 本发明与现有技术相比的优点在于：\n[0022] (1)本发明对测得的实时地磁信息采用依次进行粗匹配、降噪和精匹配的地磁匹配模式。这种模式的使用，消除了与基准地磁图的部分非匹配点，提高了实时地磁信息的降噪效率，节约了非匹配点的精匹配时间，提高了精匹配的速度并保证了导航的精度，进而提高了地磁辅助惯性导航的质量；\n[0023] (2)采用NProd算法进行粗匹配，该算法是图像匹配工程应用中一种比较成熟的算法，匹配精度高且能在低信噪比条件下工作，具有不受比例因子误差影响的优势，且抗白噪声干扰能力强；\n[0024] (3)和现有的小波去噪技术相比，本发明采用HHT算法进行地磁信息降噪。该算法规避了小波基难以选择的问题，可以在实际应用中处理非线性非平稳信号，且具有完全自适应性，并能够完全摆脱很多传统算法的Heisenberg测不准原理约束的限制，从而很好的对实时地磁信息进行降噪处理，提高实时地磁信息的信噪比；\n[0025] (4)采用Hausdorff距离方法对去噪后的地磁信息数据进行精匹配。Hausdorff距离是匹配点特征的一种方法，只是计算两个点集之间的相似程度，克服了建立点与点之间的一一对应关系的难点。粗匹配和去噪过程的实施，消除了其敏感因素，能够有效地表征两个点集之间的不相似程度，提高导航的精度。\n[0026] 本方案的有益效果可根据对上述方案的叙述得知，将得到的上述高精度匹配后的地磁信息修正惯性导航系统，在不降低导航精度的前提下，提高了导航系统的导航的速度。\n由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著的进步，其实施的有益效果也是显而易见的。\n附图说明\n[0027] 图1为本发明的设计流程图。\n[0028] 图2为本发明对应的地磁辅助惯性导航系统框图。\n具体实施方式\n[0029] 为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过一个具体实施方式，并结合其附图，对本方案进行阐述。\n[0030] 如附图1和2所示，本发明的具体方法如下：\n[0031] (1)通过测磁设备获得运载体当前位置的实时地磁信息，并确定粗匹配指标和精匹配指标。\n[0032] 为便于说明本发明的实施过程，本实施例选取两台相同的测磁设备同时进行测量，且此处将粗匹配指标设为10％、精匹配指标设为0.5％。粗匹配指标和精匹配指标在实际应用中可根据具体情况调整。\n[0033] 为施行本发明的方案，首先应该建立地磁辅助导航系统的数学模型。以平台式惯性导航系统的陆地导航应用为例，系统坐标采用“东-北-天”坐标系，考虑到陆地应用的实际情况，建模时天向的速度为0，惯性器件模型简化为常值误差加白噪声。\n[0034] a.状态方程\n[0035] 取系统的状态变量为平台误差角φx,φy,φz，速度误差δνx,δνy,δνz，位置误差δL,δλ，以及加速度计和陀螺仪的常值误差，即系统状态为：\n[0036] X＝[φx,φy,φz,δνx,δνy,δνz,δL,δλ,Kgx,Kgy,Kgz,Kax,Kay,Kaz]T,[0037] 则系统状态方程为：\n[0038] ①\n[0039] 式中，w为互不相关的零均值高斯白噪声。\n[0040] b.观测方程\n[0041] 本发明中的磁传感器采用三轴磁强计，在理想情况下其测量输出为：\n[0042] y＝Bm(r,t)+Ba(r)+Bd(r,t)+v0\n[0043] 其中，v0为磁强计的测量噪声。\n[0044] 在实际应用中，用 来近似获得Bm(r,t)、Bd(r,t)，则磁强计的测量输出可写为：\n[0045] \n[0046] 其中，v‘0为磁强计的测量噪声与近似误差之和。\n[0047] 从上述磁强计的测量输出中提取出地磁异常值：\n[0048] \n[0049] 取估计位置处地磁异常值 与上述从测量输出中提取的地磁异常值Ba(r)的差值作为观测量，得到观测方程如下：\n[0050] ②\n[0051] 则方程①、②即为地磁辅助导航系统的数学模型。\n[0052] 采用两台测磁设备同时进行运载体实时地磁信息的测量，降低了设备误差，保证了测量值的可靠性，其测量原理如下：两台测磁设备测量值相减得到设备近似的固有误差和测量噪声，求取两台测磁设备测量值的均值，然后减去上述设备的近似的固有误差和测量噪声，即可得到较精确的运载体当前位置的实时地磁信息。\n[0053] (2)读取基准地磁图信息，并采用匹配算法将实测地磁信息与其进行粗匹配。\n[0054] 这里以基于IGRF模型制备的数字地磁图作为基准地磁图，并采用Nprod算法进行实测地磁信息与基准地磁图进行粗匹配。其中，Nprod算法的相似性度量函数为：\n[0055] ③\n[0056] 上式中，0≤x≤M-m，0≤y≤N-n，基准地磁图X的大小为M×N，实时地磁图Y的大小为m×n，并且m