惯性/重力异常/重力梯度组合导航系统的信息融合技术研究

潜艇水下无源导航主要依赖惯性导航系统，但惯导系统指示位置误差随航行时间累积，使得单一的惯导系统很难长时间提供精确的导航位置信息。为了保证潜艇隐蔽性的前提下精确知道潜艇航行时的位置，必须采用组合导航系统，惯性/重力异常/重力梯度组合导航技术是当前实现潜艇无源辅助导航的前沿和热点问题之一。..本项目在借鉴已有匹配算法(ICCP、TERCOM、SITAN等)基础上，对匹配算法进一步优化并探讨不同匹配算法的融合处理方法，设计重力异常和重力梯度两种不同类型数据与惯性系统进行融合情况下的联合辅助匹配导航的相关技术。研究惯性/重力异常/重力梯度组合导航系统中坐标系统一和信息同步问题的解决方案， 构造组合导航系统的联邦滤波器，并进行故障诊断和容错分析研究。以此进一步完善和提高现有惯性/重力匹配辅助导航系统的可靠性和定位精度。

重力匹配辅助导航具有完全自主性和高隐蔽性，重力异常/重力梯度/惯导组合导航技术是当前实现潜艇无源辅助导航的重要手段之一。本项目以潜艇高精度水下自主导航需求为背景，借鉴和吸收国内外最新研究成果的基础上，通过理论分析、仿真试验和准海上试验、以及系统研制等方面，对重力匹配辅助惯性导航所涉及的多项关键技术进行了深入的研究。重力辅助导航基础数据库（导航用重力基准图）是进行海洋重力匹配辅助导航的物资基础，研究构建了西太平洋海域高精度、高分辨率的重力基准图(垂线偏差、重力异常、重力梯度)；详细研究了三种匹配算法(ICCP、TERCOM、SITAN) 并对其进一步优化，研究和改进了TERCOM重力相关匹配算法，提高了算法的实时性和定位精度；研究了重力异常和重力梯度联合辅助导航的相关技术和处理方法，采用多模型自适应Kalman滤波并行算法对重力异常和重力梯度联合辅助导航，此外对地球重磁位场辅助水下潜艇导航技术也进行了相关研究，基于TERCOM改进算法和SITAN算法，对不同特征区域的多条航线分别采用重力异常数据和重力梯度数据进行仿真试验，对比分析了两种算法的特点，统计分析了匹配的可靠性和影响匹配定位精度的部分因素，给出了匹配点误匹配的判断方法；重力场特征与匹配性能息息相关，分析重力场数据库统计特征对相关重力匹配性能的影响，给出可导区域划分的关键技术，进而建立了重力异常/重力梯度匹配辅助导航系统可导性区域准则，并给出了西太平洋海域不同定位效果的区域分布。通过本项目研究，进一步完善和提高了现有惯性/重力匹配辅助导航系统的相关技术水平。