基于地形熵和ICCP算法的水下辅助导航组合方法研究

基于ICCP算法的水下地形辅助导航可以很好地弥补INS长期误差积累的缺点.但ICCP算法在INS初始误差较大情况下易发散,为解决这个问题,提出用地形熵和ICCP算法的组合方法,即先用地形熵算法做粗匹配来降低INS的初始误差,用ICCP算法进行精匹配得到最佳匹配位置,在粗匹配阶段采用动态门限法,在精匹配阶段引入滑动窗口,这样可提高组合算法的快速性.仿真结果表明,组合算法是正确的和有效的.     

利用ICCP的水下地磁修正惯导方法研究

迭代最近等值线算法（ICCP）是一种重要的地磁匹配导航算法。首先,为了获取相对精度较高的位置信息,又在一定程度上达到弥补实测数据精度不足的目的,将二次插值技术应用到地磁匹配算法中;然后,仿真计算得到了最佳匹配位置;最后,针对目前水下航行器通过航位推算等传统方法实现惯导重调的弊端,提出将地磁匹配位置误差作为观测量,用卡尔曼滤波对惯导系统的速度、位置和姿态误差进行最优估计。由最后仿真结果表明,以磁场匹配位置误差作为观测量来估计惯导误差是可行的。     

基于UKF的水下地形匹配算法组合

为了克服断续地形辅助导航给UKF算法带来的不利影响,提出了改进TERCOM／ICCP＋UKF地形匹配组合算法.首先分析了基于UKF的水下地形匹配算法及其在实际水下地形辅助导航中的局限性.然后,针对UKF地形匹配效果易受大初始位置误差影响的不足,以“粗搜索”＋“精匹配”的算法组合模式为基础,给出了TERCOM、ICCP和UKF匹配算法的组合策略和算法克服相似地形影响的方法.仿真显示,较之单一UKF匹配算法,组合算法能够克服了大初始位置误差对算法匹配效果的影响,具有更好的工程适用性.     

粒子群优化算法在海底地形导航中的应用

通过研究将连续粒子群优化算法离散化,提出二进制离散粒子群优化算法。在海底地形导航的非线性、实时性、精准性的情况下,利用2个子群的协同进化来降低陷入局部最优的风险,有效提高收敛速度。最后通过与传统的地形轮廓匹配算法进行对比,说明本文算法在经纬度误差和最佳匹配点定位方面更具优越性。     

基于EKF的AUV协同定位方法仿真与验证

自主水下航行器（AUV）协同导航定位技术是解决复杂作业环境下导航问题的重要途径,研究了单领航艇的主从式多AUV基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的协同到导航定位问题。AUV协同定位时,主AUV内部装备高精度导航设备,从AUV内部装备低精度导航设备,外部配有测距装置,舰艇间是通过通信装置来交换自身位置和状态信息并同时测量通信双方的相对距离,通过信息融合对自身定位进行修正,利用EKF算法对系统中传感器所传递信息进行融合,对从AUV进行实时定位。通过仿真验证此算法可以显著提高导航定位精度。     

大数据技术在舰船导航模式识别中的应用

针对现有导航模式识别方法无法获得精确且完整的导航轨迹信息,致使识别准确率无法满足舰船的安全性需求,故提出大数据技术在舰船导航模式识别中的应用。将舰船雷达与AIS目标点迹表示为因素集合,并构造综合因素关联隶属度函数,通过双门限关联算法对舰船导航点迹关联性进行判定,应用大数据技术融合处理关联的雷达与AIS目标轨迹信息,以此为基础,通过附加动量法改进BP神经网络算法,将融合后导航轨迹信息输入至改进BP神经网络算法中,输出即为导航模式识别结果。实验数据显示,与应用文献[4]方法相比较,应用大数据技术的导航轨迹方差较小,为导航模式识别提供更精确的数据支撑。     

基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,收敛后均方误差大的不足,定义了双曲正切误差函数,提出了基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡新算法.该算法利用双曲正切误差函数关于均衡器输出幅度等于常数模的轴奇对称特性来减少均方误差,利用变步长来加快收敛速度.用负声速梯度水声信道,对算法的性能进行了仿真研究.结果表明,该算法收敛速度快、均方误差小,较好地克服了CMA的缺陷.     

海上导航路径中的微分进化算法研究

通过分析传统微分进化算法的优缺点,提出基于邻域变异的微分进化算法,在算法设计时利用全局最优向量和局部最优向量的结合形成最终的变异向量,并且在算法中加入抖动因子来增强其搜索查找能力。将此算法应用到海上导航路径规划中,实验证明本文所设计的算法与传统的DE/best/1和DE/target-to-best/1相较,收敛速度慢,稳定性强。     

人工神经网络在故障诊断系统中的应用

人工神经网络以其独到的联想、记忆、储存和学习功能，在故障诊断领域受到了广泛关注。其中，BP网络是最成熟、应用最广泛的一种网络。但BP网络在实际应用中也存在诸多不足，如学习率的取值需要凭借经验或试算选取，网络学习收敛速度慢以及易陷入局部最小点等。针对BP网络的这些不足，采用了Rumelhan附加惯性冲量和动态调整学习率相结合的改进的BP网络方法，并尝试用该改进算法来对凝汽器进行故障诊断。事实证明，在平均情况下，本系统收敛速度远远快于基本的BP算法。     

海底地形辅助导航SITAN算法的改进

利用海底地形辅助导航是水下载体导航技术致力研究的新方向,在利用多波束测深系统测量真实地形数据的基础上,采用SITAN算法作为对准匹配算法,对传统的SITAN算法加以改进,进行仿真计算,得到水下载体的最佳匹配位置,以提高水下载体的导航精度.仿真结果表明,改进后的SITAN算法更能满足导航的精度要求.     

微惯性器件在导航工程中的应用研究

针对传统导航系统体积偏大、导航算法效率较低的缺陷,将微惯性器件应用于导航系统的设计,给出了基于DSP单片机技术的硬件设计,在此基础上对导航算法进行了优化,完成了微惯性导航系统的软硬件完整设计方案,对于微惯性器件在导航系统上的应用,以及导航系统算法优化在理论和实践上都具有一定的借鉴意义。     

船舶航行性能综合优化研究

船舶航行性能优化是一个非常复杂的问题,它具有多个设计变量,多个约束和多个极点.传统的优化方法通常无法解决该问题.文中采用了一种传统的优化方法一复合形法(CA)和遗传算法(GA),模拟退火算法(SA)来计算船舶航行性能优化问题,比较了三种优化方法的输出结果并选取最好的那个解作为最终的优化结果.通过这种方法.可以以更高的概率获得真实的最优解.应该指出的是,这三种算法都作了某种程度上的改进.作者采用C++语言基于面向对象思想开发了计算软件-ShipPO.文中列出的所有船舶航行性能优化计算结果都是在ShipPO平台上计算出来的,结果表明采用三种优化方法计算一次船舶航行性能优化问题耗时并不太多.最终的结果表明ShipPO具有很强的寻找全局最优解的能力,它能够很好地满足工程需要.     

空间分析方法在航线设计和航路监视中的应用

探讨在电子海图中，使用GIS空间分析函数自动判断计划航线的偏航极限范围内是否存在危险点、线、面的方法，为航线设计起决策参考，在航行过程中，起实时航路监视作用。     

重力辅助导航的拐点判据算法

通过对重力场特征参数进行研究，发现重力场特征参数曲线拐点与重力匹配有效的区域有内在联系，提出了一种基于拐点判据的重力辅助导航算法，该算法运用拐点选择和拐点扩充机制，对重力场特征曲线拐点进行选择和扩充，得到重力有效匹配区域，在惯导／重力／计程仪组合导航系统仿真机上进行仿真试验，试验结果表明：该算法能对重力匹配区域做出较好的判断，能有效提高重力辅助导航系统的精度。     

基于海流数据库的Kalman滤波在水下导航中的应用

定位精度对载体至关重要.提高定位精度有2种方式:一是增加高精度导航设备;二是利用数据处理方法.水下载体缺乏高精度的导航设备,但其又需要在水下保持长时间的精确航行.通过建立高精度的海流数据库,然后利用数据融合算法对水下导航信息进行处理来获得高精度的位置信息,该数据融合算法实质是基于海流数据库的Kalman 滤波.通过大量的仿真实验和海试证明,该算法具有很强的实用性和有效性.     

航海问卷调查中不完全数据的补缺方法研究

探讨期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法在处理不完全数据统计中的应用,通过EM补缺,扩大统计样本数量,以避免航海科研中常常发生的问卷调查数据的缺失而造成统计分析的困难,从而提高了参数估计精度。然后运用电子表格方法对一个实例进行描述、建模和求解,避免了繁琐的计算和编程工作,为广大航海科研与实践管理工作者提供一种方便、有效的数据处理方法。     

基于无人水面艇感知网的目标船航迹关联与数据融合

针对现有无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）在航行过程中感知周围航行目标时出现的数据源单一、数据延迟、数据丢失等问题，提出一种基于USV搭载的航海雷达和全球定位系统（GPS）数据源的USV海上航行目标感知数据融合方法。基于最小误差法提出雷达原始图像数据解析算法，并采用数据剔除、时间空间统一方法完成对目标数据预处理，构建基于欧氏距离和马氏距离的航迹关联算法模型、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和专家评价法的融合数据权重分配模型。同时，开展USV试验研究，验证整体融合方法。结果表明，目标原始数据预处理方法合理可靠，融合算法稳定可信，可为USV海上航行目标感知、安全航行及快速避碰提供技术和算法支持。     

模糊C-均值聚类算法及其在船舶故障诊断中的应用

船舶设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶设备繁多,运行环境特殊,各种设备的故障症状与故障原因之间的关系十分复杂,致使传统诊断方法在实际应用中效果不理想。因此,研究采用模糊C-均值聚类算法来实现船舶故障的诊断乃是非常必要的。将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,证明了该方法的有效性。