改进的重力梯度辅助导航等值线匹配算法

重力梯度辅助导航是一种利用地球引力场变化来辅助定位的技术，主要应用于深海潜水器、航天器等需要高精度导航的领域。等值线匹配算法是实现这一技术的关键环节，它通过比较理论计算的重力梯度数据与实际测量的数据之间的相似性，来确定设备的精确位置。 传统的等值线迭代最近点算法（ICCP）存在一定的局限性。当初始位置误差较大时，算法可能会失去稳定性，导致匹配过程发散，无法得到准确的匹配结果。为了解决这个问题，文中提出了利用价值函数等值线算法对初始位置进行优化的方法。价值函数等值线算法是一种基于优化理论的策略，它能够根据匹配过程中的误差信息调整初始位置，从而提高匹配的稳定性。 此外，针对ICCP算法在旋转和平移变换过程中误差会逐渐累积的问题，研究者们提出了在最近点附近加密ICCP算法的改进措施。通过增加采样密度，即在最近点的邻域内进行更精细的匹配，可以有效地减少误差传播，提高匹配精度。这种加密策略可以捕捉到更细微的匹配差异，从而在大初始误差情况下依然能获得高精度的定位结果。 仿真实验在初始匹配误差为3.5′的情况下进行，结果显示，应用了加密改进后的ICCP算法能够成功找到最终匹配位置，并且显著提高了定位精度。即使在面临较大的初始匹配误差时，该算法也能保持较高的定位精度，这在实际应用中具有重要的意义。 总结来说，这篇论文提出的改进等值线匹配算法结合了价值函数等值线优化和加密策略，有效地解决了ICCP算法在大初始误差条件下的发散问题，提升了重力梯度辅助导航的定位性能。这一研究成果对于提高深海探索、航天任务等复杂环境下的导航精度有着积极的推动作用。