基于熵的地形匹配算法：数字地图与地形熵-MAD融合应用

数字地图的产生与高精度PWM式12位D/A转换器在地形匹配导航系统中的应用 随着现代信息技术的发展，地形辅助导航(Terrain Aided Navigation, TAN)系统已经成为组合导航领域的一个关键组成部分。TAN系统通过集成惯性导航系统(INS), 无线高度表和数字化地图，旨在提升导航精度，尤其在复杂的地形环境中。数字地图是TAN系统的核心基础，它是由大地地理坐标转换为二维格网坐标并存储高程信息构成的三维数据库。 数字地图的制作过程涉及对地形高度进行离散采样，形成格网数字高程图，这一步骤被称为地形基准数据库的生成。这个数据库是通过高程量化来实现的，存储在计算机中，提供了一种高效的数据结构，便于导航算法的处理。在构建过程中，将地球表面的三维空间信息压缩到二维的正方形网格上，每个网格点代表特定的海拔高度。 本文关注的是如何生成高精度的PWM式12位D/A转换器，这是实现数字地图精确转换的关键硬件元件。D/A转换器负责将数字信号转化为模拟信号，以便驱动地图显示设备或用于其他实时地形处理。高质量的D/A转换器能够确保地图数据的准确性和实时性，这对于依赖地形匹配算法的导航系统至关重要。 在地形匹配算法方面，文章深入探讨了两种主要方法：成熟的地形轮廓匹配算法(TERCOM)和卡尔曼滤波地形辅助导航方法(SITAN)。前者基于精确的地形轮廓比对，适用于地形变化不大的区域，而后者则利用统计学方法（如卡尔曼滤波）结合地形信息，能有效处理噪声和不确定性，提高导航稳定性。 此外，本文还着重研究了地形熵匹配算法和平均绝对差算法(MAD)的融合。地形熵算法以其在复杂地形下的快速匹配性能而闻名，但在稳定性和收敛性上有所不足。而MAD算法以其高匹配精度弥补了这一缺陷。结合两种算法，可以有效地抑制发散现象，提高算法的鲁棒性。 为了验证这些算法的有效性，作者设计了基于二维随机过程的数字地图仿真，对比了地形熵算法和MAD与地形熵融合算法在匹配仿真中的表现。结果显示，地形熵算法在抵抗基准误差方面表现出色，特别在地形特征明显且匹配难度较大的区域，能够迅速找到匹配点，实现了良好匹配效果。 本文不仅介绍了数字地图在地形匹配导航系统中的重要性，还详细阐述了如何通过单片机构成高精度PWM式D/A转换器来支持精确地图处理，以及如何优化地形匹配算法以适应各种复杂环境，为现代导航技术的发展提供了有价值的技术支撑。