地形辅助导航研究：基于熵的匹配算法与精度提升

"地形匹配算法在现代导航技术中扮演着关键角色，特别是在地形辅助导航(TAN)系统中，它能够修正惯性导航系统的累积误差，提高导航精度。本研究主要探讨了地形匹配所需的数字地图技术和生成仿真数字地图的方法。重点在于地形匹配算法，包括TERCOM（地形轮廓匹配）和SITAN（卡尔曼滤波地形辅助导航），同时深入研究了地形熵匹配和平均绝对差(MAD)结合的新型算法。地形熵算法在处理复杂地形时表现出优势，尤其在噪声环境中能快速定位，但稳定性不佳。MAD算法则以其高精度匹配特性弥补了这一不足。通过将两种算法结合，可以有效抑制匹配过程中的发散现象。为了验证这种基于熵的匹配算法的有效性，论文进行了数字地图仿真，结果证明，地形熵算法对基准误差有较强的抵抗能力，尤其在地形特征显著的区域，能迅速找到匹配点，实现良好的匹配效果。" 这篇硕士学位论文由苑娜撰写，吴俊伟教授指导，于2007年在哈尔滨工程大学完成，主题聚焦于地形辅助导航系统的匹配算法研究。论文详细阐述了数字地图技术，包括如何生成地形数学模型和仿真数字地图。在地形匹配算法部分，不仅概述了成熟算法如TERCOM和SITAN，还特别强调了地形熵和MAD结合的新颖算法设计。这种结合考虑了地形熵在复杂地形匹配上的效率，以及MAD的高精度特性，旨在解决算法稳定性和发散问题。通过仿真实验，验证了所提出算法的性能，证实了其在抵抗基准误差和在独特地形区域的高效匹配能力。关键词涉及地形匹配、数字地图、地形熵和平均绝对差，这些都是该领域研究的核心概念。