基于熵的地形匹配算法：TERCoM与MAD融合的12位DA转换器设计

本文主要探讨的是TERCoM算法在基于单片机的高精度PWM式12位D/A转换器中的应用，特别是在地形匹配导航系统中的原理和优化。地形匹配算法是地形辅助导航的关键技术，它通过结合惯性导航系统(INS)、无线电高度表和数字地图，提供精确的导航信息，有效校正INS的累积误差，提升导航性能。 文章首先概述了地形匹配算法的重要性，它是现代组合导航的一个重要分支，尤其在TERRAIN AIDED NAVIGATION (TAN)中发挥着核心作用。TAN系统的主要目标是利用地形信息改善导航精度，尤其是在复杂的地理环境中。地形轮廓匹配算法如TERCOM和卡尔曼滤波地形辅助导航方法(SITAN)是常用的技术，它们各有特点：TERCOM适用于大规模地形数据处理，利用地形熵算法能快速准确地识别载体位置，但在复杂地形中可能存在稳定性问题；而卡尔曼滤波则侧重于长期导航性能的稳定性和准确性。 本文重点介绍了地形熵匹配算法和平均绝对差算法(MAD)的融合策略。地形熵算法的优势在于它能快速处理复杂地形数据，对抗基准误差有较强能力，尤其在特征明显的匹配区域，能有效找到匹配点。然而，该算法的稳定性可能较差，容易出现发散现象。相比之下，MAD算法具有更高的匹配精度。通过将MAD与地形熵相结合，可以有效地抑制算法的发散问题，提高整体匹配性能。 为了验证这些理论，作者利用二维随机过程生成了数字地图作为仿真数据，对地形熵匹配算法和结合MAD的算法进行了仿真测试。结果显示，地形熵算法在抗基准误差和快速匹配方面表现出色，证明了结合策略的有效性。因此，本文的研究对于提高基于熵的地形匹配算法在实际导航系统中的应用具有重要意义。 关键词包括：地形匹配、数字地图、地形熵、平均绝对差。这篇文章深入研究了如何利用高精度的D/A转换器配合TERCoM算法，实现地形辅助导航系统的精准定位，为该领域的技术发展提供了新的见解和实用方案。