论文摘要
由于惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)的固有缺陷,无法满足水下潜器长时间、高精度的导航需求,而用地形辅助导航方法来修正INS的误差可以满足这一需求。水下地形辅助导航技术不仅能保障水下潜器的隐蔽性,提供给潜器精确的位置信息、高度信息,还能提供潜器周围的地形地貌信息,具有隐蔽性好、可靠性高和白主性强的特点。水下地形辅助导航技术的研究关键是其算法的研究,本文在详细描述了基于等值线的最近迭代点(Iterative Closest Contour Point, ICCP)算法之后,针对该算法的局限性提出几种改进方法。针对ICCP算法在寻找最近点过程中耗费了大量时间的问题,采用滑动窗口法来提高搜索的快速性,该方法采用经典的滑动窗口法的思想,在窗口的选取方面更简单,在某种程度上降低了算法的复杂性；针对ICCP算法在INS的初始匹配误差很大时容易发散的问题,本文提出将TERCOM算法、ICCP算法和卡尔曼滤波三种算法组合的方法,很大程度上增强了ICCP算法的可靠性。考虑到组合方法在实际应用中固有局限性,本文提出一种综合方法。具体地说,若INS的初始匹配位置误差δXINS>ΨXINS,则利用TERCOM算法、ICCP算法和卡尔曼滤波三种算法组合的方法来提高匹配精度；若初始匹配误差在ICCP匹配精度容许范围内,则省略TERCOM方法的大范围搜索,直接用ICCP算法进行匹配,然后经过卡尔曼滤波器进行最优估计,进而修正INS的导航误差,这样可以提高组合方法的实时性。最后,对ICCP算法及其改进方法进行了仿真分析,得出组合方法是有效的结论。并针对初始位置误差、测深装置误差、采样点个数和数字地图误差对ICCP算法精度的影响进行了仿真分析,得出初始位置误差越小、测深装置误差越小、数字地图噪声越小,则匹配精度越高。而采样点数并不是越多越好,采样点数在7到20之间时,匹配效果较好。最后,对地形高度熵及ICCP算法的环境适应性进行了仿真分析,得出地形信息量越大,地形高度熵值越小,则ICCP算法的匹配精度越高的结论。