基于PSO-BP的北斗卫星导航海底高程拟合技术的研究

针对南海深远海海域基站覆盖较少,潮汐波浪影响水深测量,无法直接使用北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)定位技术实时求解实时水深的问题,提出使用精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)和多波束(Multi-Beam System,MBS)测深作为样本实现不依赖基站获取实时精密水深数据。通过地球重力场模型(Earth Gravitational Model,EGM)以及MBS测深样本训练神经网络保存海底大地高拟合曲面,构建粒子群优化反向传播(Particle Swarm Optimization Back Propagation,PSO-BP)神经网络模型输出泥线大地高,对泥线和定位数据实时计算得到水深。尝试在南海某海域测试基于PSO-BP神经网络方法的适应性,将拟合计算的水深和MBS测量的水深结果对比,表明应用PSO-BP神经网络模型及PPP技术较EGM 2008方法显著降低了实时水深估计的误差。在400 m水深的测试点无验潮平均水深估计准确度可达±1 m,满足某海域内船舶的无测深设备的实时水深估计要求。研究成果可为未来南海及其他深远海域的航行安全及资源勘查提供重要支持。

资料为PDF文档格式.

本文档关键词:北斗,高程,导航,海底,卫星