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公开(公告)号：CN111044041B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201911419886.2
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重力场三维特征的重力辅助惯性导航适配区选取方法，能够提高适配区选取的有效性。该方法首先获得重力场采样数据，将重力场采样数据中的经纬度坐标转换为投影坐标x、y，将重力场采样数据中的重力异常值G进行因子变换，获得重力转化值z；x、y、z共同构成重力场三维数据；利用Delaunay三角剖分算法对重力场三维数据进行剖分，获得三角面构成的重力场三维模型；然后针对重力场三维模型的每个三角面，提取三角面矢量特征、三角面矢量变化特征和重力场复杂度特征，形成重力场多维特征；根据重力场多维特征选取重力辅助惯性导航适配区。
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公开(公告)号：CN111044041A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911419886.2
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重力场三维特征的重力辅助惯性导航适配区选取方法，能够提高适配区选取的有效性。该方法首先获得重力场采样数据，将重力场采样数据中的经纬度坐标转换为投影坐标x、y，将重力场采样数据中的重力异常值G进行因子变换，获得重力转化值z；x、y、z共同构成重力场三维数据；利用Delaunay三角剖分算法对重力场三维数据进行剖分，获得三角面构成的重力场三维模型；然后针对重力场三维模型的每个三角面，提取三角面矢量特征、三角面矢量变化特征和重力场复杂度特征，形成重力场多维特征；根据重力场多维特征选取重力辅助惯性导航适配区。
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公开(公告)号：CN111080795A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911408692.2
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种基于Delaunay三角网的重力场三维模型构建方法，获得重力场采样数据，将重力场采样数据中的经纬度坐标转换为投影坐标X、Y，将重力场采样数据中的重力异常值G进行因子变换，获得重力转化值Z；X、Y、Z共同构成重力场三维数据；然后，利用Delaunay三角剖分算法对重力场三维数据进行剖分，获得重力场三角网，即获得所述重力场三维模型，用于进行重力场的三维空间分析。本发明能够提高重力场数据的表达准确性；利用该重力场三维模型可以进行重力场的三维空间分析，可以提高重力场数据分析的灵活性和准确度。
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公开(公告)号：CN108871342A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810739260.9
申请日：2018-07-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提出一种基于纹理特征的水下重力辅助惯性导航适配区选取方法，能够覆盖全部重力异常变化明显的区域，有利于提升水下重力导航的精度和效率。本发明通过构建重力异常共生矩阵(GACM)，计算重力异常纹理特征参数，选取其中不同种类且不相关的纹理特征，利用熵权法对所述纹理特征进行权重确定，经过加权求和得到重力异常综合纹理特征参数，再利用最大类间方差法计算综合纹理特征参数的最佳阈值，最终确定适配区。
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