基于地球重力场模型的重力匹配数据随机线性化方法

摘要：

针对惯性/重力/重力梯度组合导航EKF算法中,随机线性化方法不考虑重力场固有属性以及验前随机变量的不确定因素,从而导致真实验后均值和协方差携带较大误差,滤波性能损失甚至发散问题,依据重力、重力梯度本身物理特性,提出基于地球重力场球谐模型的随机线性化方法.进而,为保证滤波实时性,建立了适用于并行计算的地球重力场模型线性化矩阵运算公式,并通过GPU并行方案提高了模型线性化过程的计算效率.某海域仿真实验结果表明:利用重力场球谐模型线性化方法进行EKF滤波匹配,相较于九点拟合法和双二次曲面拟合法的导航定位精度均提高了37.5％以上,可以有效削弱线性化误差,避免滤波发散,提高系统导航定位精度,且线性化耗时优于0.02 s,满足匹配导航实时性需求.

关键词：随机线性化、EIGEN-6C4、地球重力场球谐模型、重力异常、重力梯度

所属期刊栏目：30

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：328-335