一种基于Mallat算法的海洋重力测量误差消除方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Mallat算法的海洋重力测量误差消除方法，包括：实时获取惯性导航系统输出的纬度、航向和航速信息及重力仪测得的重力信号；重力仪的初始参数标定；选择小波函数，计算尺度函数φ(t)和小波函数Ψ(t)；计算高通滤波器和低通滤波器系数；使用Mallat算法，将重力信号根据已选的滤波器系数进行分解，选取分解层数；根据原信号的信噪比，求取启发式SURE阈值并以软阈值的方法对重力信号降噪；对降噪后的重力信号重构；利用惯导系统输出的信息计算厄特弗斯校正值，并对厄特弗斯校正值进行滤波处理；对重构后的重力信号进行厄特弗斯校正。本发明专利技术补偿了重力测量中的实时性不足的缺陷，并且可以消除重力测量中的主要误差，提高了重力信号精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Mal Iat算法的海洋重力测量误差消除方法
本专利技术属于海洋重力测量
，尤其涉及。
技术介绍
上世纪80-90年代美国和前苏联便相继开始了研制战略水下潜器的无源导航辅助系统。最初的辅助方法是基于图形匹配，包括与海底地形图、磁场图的匹配，但由于需要用声纳测量海底轮廓，导致海底地形匹配的隐蔽性较弱；同时由于磁场变化复杂目前还难以真正运用到水下潜器导航中，因此重力信号和重力梯度数据成为水下潜器导航的主要无源信息资源。重力辅助导航具有精度高、隐蔽性强、自主性强等优点，是潜艇等水下航行器理想的水下辅助导航定位手段。重力的变化信号是非常微弱的非平稳随机信号，在测量时，通常都是淹没在强噪声背景中，如何在这种强噪声背景下提取重力信号值，是提高重力辅助导航精度的关键。传统的傅立叶变换处理的是平稳信号，对于非平稳信号，需要区分各种频率成分，傅立叶变换不能满足信号处理的要求。小波分析是在傅立叶变换的基础上发展起来的，很好地弥补了傅立叶变换的不足。同时，Mallat算法也保证了重力信号值获取的实时性。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供，旨在解决传统的傅立叶变换处理的是平稳信号，对于非平稳信号，需要区分各种频率成分，傅立叶变换不能满足信号处理要求的问题。本专利技术实施例是这样实现的，，该基于Mallat算法的海洋重力测量误差消除方法包括以下步骤:步骤一、将高精度的惯导系统与重力仪安装在同一固定基座上，实时获取惯性导航系统输出的纬度、航向和航速等信息及重力仪测得的重力信号；步骤二、重力仪的初始参数标定:标度因数,零点漂移(mgal/h),重力参考基站的重力值；在测量前要对重力仪的零点漂移进行标定；步骤三、选取小波函数，根据选择的小波函数，计算尺度函数小⑴和小波函数￥⑴；设W (t) G L2(R)，傅立叶变化为W (CO)，如果满足本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Mallat算法的海洋重力测量误差消除方法，其特征在于，该基于Mallat算法的海洋重力测量误差消除方法包括以下步骤：步骤一、将高精度的惯导系统与重力仪安装在同一固定基座上，实时获取惯性导航系统输出的纬度、航向和航速信息及重力仪测得的重力信号；步骤二、重力仪的初始参数标定：标度因数，零点漂移，重力参考基站的重力值；在测量前要对重力仪的零点漂移进行标定；步骤三、选取小波函数，根据选择的小波函数，计算尺度函数φ(t)和小波函数Ψ(t)；设Ψ(t)∈L2(R)，傅立叶变化为Ψ(ω)，如果满足则称Ψ(t)为母小波，对母小波进行伸缩和平移，即Ψa,τ(t)=1aΨ(t-τa),a>0,τ∈R称Ψa，τ(t)为小波基函数，其中a为尺度因子或伸缩因子，τ称为平移因子，将小波基函数作用于能量信号f(t)，得到连续小波变换：WTf(a,τ)=<f(t),Ψa,τ(t)>=1a∫Rf(t)Ψ*(t-τa)dt其中，f(t)∈L2(R)，经过小波变换，将一个时间函数投影到二维的时间?尺度相平面上；设尺度函数为φ(t)，则对应的小波函数为Ψ(t)，应满足如下双尺度方程φm,k(t)=Σlhl-2kφm+1,l(t)Ψm,k=Σlgl-2kφm+1,l(t)其中，g(n)=(?1)1?nh(1?n)，定义尺度函数为φ(t)∈L2(R)，若经过整数平移k和尺度j上的伸缩，可得到一个尺度和唯一均可变化的函数集合：则称φ(t)为尺度函数，hl?2k和gl?2k是由尺度函数φ(t)和小波函数Ψ(t)决定的，称为滤波器系数，φm+1，l(t)通过hl?2k得到近似系数φm，k(t)，因此称hl?2k 为低通滤波器，同理φm+1，l(t)通过gl?2k得到高频细节Ψm，k(t)，称gl?2k为高通滤波器；选取db9小波，db小波的支集长度和滤波器长度都是2N，消失矩为N，双尺度差分方程的系数hn的模平方有显示表达式，小波函数Ψ(t)和尺度函数φ(t)的支撑区间为2N?1，Ψ(t)的消失矩为N；设其中是二项式系数，那么hn可表示为：|hn|2=(cos2(ω2))NP(sin2(ω2))其中，m0(ω)=12Σk=02N-1h0e-ikω,步骤四、计算用于小波分解的高通滤波器和低通滤波器系数；对于任何f(t)∈L2(R)，可以分解为若干个小波分量的直和，于是有如下的尺度空间的有限分解形式Vm+1=Wm⊕Vm=Wm⊕Wm-1⊕Vm-1=···=Wm⊕Wm-1⊕···⊕W0⊕V0其中，Vm为尺度空间是由尺度函数φ(t)生成的尺度空间，Wm称为小波空间，{Ψm，k(t)＝2?m/2Ψ(2?mt?k)}k∈z，m∈z构成了Wm的规范正交基，在分解过程中，每一级分解都会得到一个高频细节空间Wm，是相邻尺度空间Vm+1和Vm的差，由于即Vm⊥Wm，因此，f(t)可以用Vm和Wm中的基共同来展开，即f(t)=Σkcm,kφm,k(t)+Σkdm,kΨm,k(t)式中，右边的第一部分是f(t)的低频分量，第二部分是f(t)的高频分量，即f(t)的细节部分，其中的系数为cm,k=<f(t),φm,k(t)>=Σncm+1,nhm-2k‾dm,k=<f(t),Ψm,k(t)>=Σndm+1,ngm-2k‾由上式可知，当已知大的子空间Vm+1中的系数cm+1，k时，便可计算出较小的子空间Vm和Wm的系数cm，k和dm，k；步骤五、使用Mallat算法，将重力信号根据已选的滤波器系数进行分解，同时要根据不同的海浪情况选取分解层数；按公式对重力信号进行分解；由上式可知，当已知大的子空间Vm+1中的系数cm+1，k时，便可计算出较小的子空间Vm和Wm的系数cm，k和dm，k；步骤六、根据原信号的信噪比，求取启发式SURE阈值并以软阈值的方法对重力信号降噪；步骤七...

【技术特征摘要】
1.一种基于Mallat算法的海洋重力测量误差消除方法，其特征在于，该基于Mallat算法的海洋重力测量误差消除方法包括以下步骤: 步骤一、将高精度的惯导系统与重力仪安装在同一固定基座上，实时获取惯性导航系统输出的纬度、航向和航速信息及重力仪测得的重力信号； 步骤二、重力仪的初始参数标定:标度因数，零点漂移，重力参考基站的重力值；在测量前要对重力仪的零点漂移进行标定； 步骤三、选取小波函数，根据选择的小波函数，计算尺度函数0 (t)和小波函数W (t)；设W (t) G L2 (R)，傅立叶变化为W (?)，如果满足 2.如权利要求1所述的基于Mallat算法的海洋重力测量误差消除方法，其特征在于，在步骤二中:对重力仪的零点漂移进行标定的具体方法为: 假设某次海洋重力测量开始和结束时分别在基点A和B上进行了比对观测，己知基点A的绝对重力值为gA, B点的绝对重力值为gB,两基点的绝对重力之差为Ag=gB-gA，重力仪在基点A和B上比对读数分别为g/和gB'，差值为Ag' =gB' -g/，比对的相应时间分别为扒和tB，时间差为At = tB_tA，则测量的零点漂移变化率为 3.如权利要求1所述的基于Mallat算法的海洋重力测量误差消除方法，其特征在于，在步骤六中:选取启发式SURE阈值并以软阈值的方法对重力信号降噪，基于Stein无偏似然估计SURE的软阈值估计是对于给定的阈值t，得到似然估计，然后将似然函数最小，得到所需要阈值；长对数阈值是从得...

【专利技术属性】
技术研发人员：周广涛，姜鑫，赵博，夏秀玮，郝勤顺，孙艳涛，于春阳，赵维珩，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：