基于支持向量回归重力梯度提高水下障碍物探测精度方法技术

本发明专利技术涉及一种基于支持向量回归重力梯度提高水下障碍物探测精度方法。水下重力梯度探测技术有利于保障潜器航行过程的安全性。为了提高基于重力梯度探测技术的水下障碍物探测精度，本发明专利技术在重力梯度计算公式的基础上利用差分方法和比值方法获得仅与障碍物位置有关的重力梯度差分比率GGDR方程，并提出新型支持向量回归

【技术实现步骤摘要】
基于支持向量回归重力梯度提高水下障碍物探测精度方法


[0001]本专利技术涉及水下导航学、海洋测绘学等交叉
，特别是一种基于支持向量回归重力梯度提高水下障碍物探测精度方法。

技术介绍

[0002]水下潜器以其高隐蔽性、强机动性等优点已被广泛应用于国防和科学领域，例如，水下作战、海洋研究、矿产勘探等。为了军民应用的顺利实施，保证潜器的水下航行安全非常必要。然而，20世纪以来，潜器发生了近500起事故，其中约20％为碰撞沉没型事故并导致84艘潜器沉没海底。由于海底环境非常复杂，因此，现有的探测手段不完善是众多水下事故发生的重要原因之一。潜器在执行某些特殊任务时需要保持自身隐蔽，一些容易暴露潜器自身位置的探测手段(如主动声呐)无法使用，如果当海底地形图出现错误或新的地貌出现时不能及时发现障碍物，则极易造成潜器碰撞事故。因此，突破实时、精确且无源的水下障碍物探测技术对于保障潜器的水下航行安全至关重要。
[0003]水下障碍物探测是水下安全导航的重要组成部分，水下障碍物探测技术利用声信号、光信号、电磁信号、重力梯度信号等进行水下障碍物探测。声信号方法主要通过声呐探测记录声信号的传播时间和相位差估计水下障碍物的方位与距离，具有工作范围大且不受水浑浊度影响的优点。但是，声信号方法会主动向外发射信号导致潜器自身位置暴露，限制了声信号方法的实际应用。光信号方法通过接收周围环境的光线获取环境信息，具有较高的分辨率和刷新率。然而，水下光线条件复杂(如光的吸收和散射)，光信号方法探测距离有限。电磁传感器方法应用于水下环境中能够实现对水下距离的估计。但是，环境电磁场会对测量精度产生干扰。上述水下障碍物探测技术各有优缺点，研究人员在实践中需要结合多种水下探测技术来完成各种水下障碍物探测任务。基于此，重力梯度信号方法作为一种无源探测手段，具有灵敏度高、隐蔽性好、全天候和实时性的特点，满足隐蔽条件下潜器安全航行的要求，具有重要的应用价值。
[0004]重力梯度反映了重力场的细微变化，对于高密度物体，可以通过测量它引起的重力梯度对其做出精确的质量估计。针对未知海域(如重力梯度参考图缺失或分辨率不足)的障碍物探测问题，一种无需重力梯度参考图的重力梯度差分比率方法，该方法建立了仅与障碍物位置有关的重力梯度差分比率(Gravity Gradient Differential Ratio,GGDR)方程并利用牛顿迭代法(Newton
–
Raphson Method，NRM)求解GGDR方程得到障碍物位置。但是，使用NRM求解GGDR方程时若选取的初始值不合适会导致计算结果不收敛，探测精度不高。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种障碍物探测的方法、训练障碍物探测模型的方法和电子设备，目的是提高对障碍物的定位精度。
[0006]第一方面，提供了一种障碍物探测的方法，包括：
[0007]获取障碍物的重力梯度差分比率函数；
[0008]将所述重力梯度差分比率函数输入障碍物探测模型，预测所述障碍物的位置探测信息或质量探测信息，其中所述障碍物探测模型满足：
[0009][0010]λ
i
和表示拉格朗日乘子，表示拉格朗日乘子，m
i
为所述重力梯度差分比率函数，φ(m
i
)表示输入空间m
i
的非线性映射的高维特征空间；f(m
i
)为核函数对应的预测值。
[0011]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述重力梯度差分比率函数满足：
[0012]rΔT＝ΔT
(t)
/ΔT
(t+1)
＝(To
(t+1)
‑
To
(t)
)/(To
(t+2)
‑
To
(t+1)
)
[0013]To表示障碍物引起的重力梯度。
[0014]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述障碍物探测模型用于输出目标方向的位置探测信息，所述重力梯度差分比率函数包括与所述目标方向相关的重力梯度。
[0015]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：
[0016]根据所述障碍物的位置探测信息，确定所述述障碍物的质量，所述位置探测信息和所述质量满足以下任一项：
[0017]ΔT
xx(t)
＝Gmr
t+1
‑5(3x
t+12
‑
r
t+12
)
‑
Gmr
‑5(3x
t2
‑
r
t2
)
[0018]ΔT
yy(t)
＝Gmr
t+1
‑5(3y
t+12
‑
r
t+12
)
‑
Gmr
‑5(3y
t2
‑
r
t2
)
[0019]ΔT
zz(t)
＝Gmr
t+1
‑5(3z
t+12
‑
r
t+12
)
‑
Gmr
‑5(3z
t2
‑
r
t2
)
[0020]ΔT
xy(t)
＝3Gmr
t+1
‑5x
t+1
y
t+1
‑
3Gmr
t
‑5x
t
y
t
[0021]ΔT
xz(t)
＝3Gmr
t+1
‑5x
t+1
z
t+1
‑
3Gmr
t
‑5x
t
z
t
[0022]ΔT
yz(t)
＝3Gmr
t+1
‑5y
t+1
z
t+1
‑
3Gmr
t
‑5y
t
z
t
[0023]G表示万有引力常量，m表示障碍物质量，(x
t
,y
t
,z
t
)表示第t次测量时潜器位置P点处的坐标，
[0024]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述核函数K(m
i
,m
i
)满足以下至少一项：
[0025][0026][0027][0028][0029]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，的取值为[
‑
50,0)或(0,50]，l的取值为[
‑
50,50]。
[0030]第二方面，提供了一种训练障碍物探测模型的方法，包括：
[0031]获取多个样本，每个样本包括重力梯度差分比率函数和对应的真本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物探测的方法，其特征在于，包括：获取障碍物的重力梯度差分比率函数；将所述重力梯度差分比率函数输入障碍物探测模型，预测所述障碍物的位置探测信息或质量探测信息，其中所述障碍物探测模型满足：λ
i
和表示拉格朗日乘子，表示拉格朗日乘子，m
i
为所述重力梯度差分比率函数，φ(m
i
)表示输入空间m
i
的非线性映射的高维特征空间；f(m
i
)为核函数对应的预测值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重力梯度差分比率函数满足：rΔT＝ΔT
(t)
/ΔT
(t+1)
＝(To
(t+1)
‑
To
(t)
)/(To
(t+2)
‑
To
(t+1)
)To表示障碍物引起的重力梯度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述障碍物探测模型用于输出目标方向的位置探测信息，所述重力梯度差分比率函数包括与所述目标方向相关的重力梯度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述障碍物的位置探测信息，确定所述述障碍物的质量，所述位置探测信息和所述质量满足以下任一项：ΔT
xx(t)
＝Gmr
t+1
‑5(3x
t+12
‑
r
t+12
)
‑
Gmr
‑5(3x
t2
‑
r
t2
)ΔT
yy(t)
＝Gmr
t+1
‑5(3y
t+12
‑
r
t+12
)
‑
Gmr
‑5(3y
t2
‑
r
t2
)ΔT
zz(t)
＝Gmr
t+1
‑5(3z
t+12
‑
r
t+12
)
‑
Gmr
‑5(3z
t2
‑
r
t2
)ΔT
xy(t)
＝3Gmr
t+1
‑5x
t+1
y
t+1
‑
3...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑伟，付腾达，沈祎凡，祝会忠，
申请(专利权)人：中国航天科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：