基于卷积坡度特征值支持向量机优选水下重力适配区方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卷积坡度特征值支持向量机优选水下重力适配区方法，包括：使用Sobel算子对重力异常图进行卷积运算，得到卷积特征图；根据卷积特征图和重力异常图，进行单线坡度解算，确定卷积坡度参数；确定卷积特征图的卷积行列间差值和卷积方差、重力异常图的池化差值和极差；对卷积坡度参数、卷积行列间差值、卷积方差池化差值和极差进行标准化处理，得到标准化处理结果；根据标准化处理结果，基于支持向量机算法，构建得到分类判别函数；根据分类判别函数，对待识别区域进行判别，确定待识别区域的重力适配区和非适配区。本发明专利技术实现了对重力适配区和非适配区的有效区分。实现了对重力适配区和非适配区的有效区分。实现了对重力适配区和非适配区的有效区分。

【技术实现步骤摘要】
基于卷积坡度特征值支持向量机优选水下重力适配区方法


[0001]本专利技术属于导航学、海洋测绘学等交叉
，尤其涉及一种基于卷积坡度特征值支持向量机优选水下重力适配区方法。

技术介绍

[0002]近年来，各国越来越重视对海洋资源的探测与利用，水下潜器导航与定位功能也逐渐成为科研领域的重要方向之一。由于惯性导航系统易随时间产生累积误差，因此水下潜器需使用其他物理信息结合惯性系统进行定位导航。重力辅助惯性导航系统可将实时采集的重力信息与预先存储的海洋重力异常图进行匹配，从而获得水下潜器的精确位置，并对惯性系统累计误差进行校正。重力辅助惯性导航系统在获取重力信息时对外不辐射能量，不接受电磁信号，具有良好的隐蔽性，是一种自主无源的高精度水下导航系统。
[0003]重力匹配导航系统的匹配效果与航行区域内的重力场分布情况息息相关，在重力场特征较为明显的区域匹配效果总体较好，即当航行轨迹经过重力场变化较为剧烈的区域时，实时采集的重力序列变化较为明显，易于在背景图中找到与之相符合的轨迹。然而目前尚无重力场分布与适配性优劣准确的对应关系，因此研究航行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积坡度特征值支持向量机优选水下重力适配区方法，其特征在于，包括：使用Sobel算子对重力异常图进行卷积运算，得到卷积特征图；根据卷积特征图和重力异常图，进行单线坡度解算，确定卷积坡度参数；确定卷积特征图的卷积行列间差值和卷积方差、重力异常图的池化差值和极差；对卷积坡度参数、卷积行列间差值、卷积方差池化差值和极差进行标准化处理，得到标准化处理结果；根据标准化处理结果，基于支持向量机算法，构建得到分类判别函数；根据分类判别函数，对待识别区域进行判别，确定待识别区域的重力适配区和非适配区。2.根据权利要求1所述的基于卷积坡度特征值支持向量机优选水下重力适配区方法，其特征在于，在使用Sobel算子对重力异常图进行卷积运算时，垂直边缘检测、水平边缘检测、45
°
边缘检测、135
°
边缘检测的Sobel算子表达式如下：其中，(x,y)表示重力异常图中任一点的横纵坐标，g(x,y)表示重力异常图中(x,y)坐标处的重力异常值，f(x,y)表示卷积运算后的卷积值；重力异常图的尺寸为：M
×
N，2≤x≤M
‑
1，2≤y≤N
‑
1。3.根据权利要求2所述的基于卷积坡度特征值支持向量机优选水下重力适配区方法，其特征在于，根据卷积特征图和重力异常图，进行单线坡度解算，确定卷积坡度参数，包括：根据式(1)，确定垂直边缘检测的Sobel算子，并进行卷积运算，将卷积特征图中卷积值小于0.1的点置为0；其中，由卷积运算公式可知，卷积值小于0.1时，对应的坐标点位为重力异常图沿相应方向的极值点；垂直于航行方向遍历卷积特征图，每次取卷积特征图中一行或一列或一条斜线的一组数据，并记录每组数据中各0点的坐标；根据如下式(2)，计算得到每组数据对应的单线坡度slop：其中，(x
k
,y
k
)表示卷积特征图中一行或一列或一条斜线的一组数据中的第k个0点的坐标，g(x
k
,y
k
)表示(x
k
,y
k
)坐标处的重力异常值；求得研究区域内的所有单线坡度，并解算得到研究区域内所有单线坡度的均值
将研究区域内所有单线坡度的均值确定为卷积坡度参数S：4.根据权利要求3所述的基于卷积坡度特征值支持向量机优选水下重力适配区方法，其特征在于，通过如下式(4)...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑伟，李钊伟，王硕琪，
申请(专利权)人：中国空间技术研究院，
类型：发明
国别省市：