地形辅助导航系统：匹配算法与数字地图研究

"地形辅助导航系统的匹配算法研究" 地形辅助导航系统(Terrain Aided Navigation, TAN)是一种现代组合导航技术的关键组成部分，其目的是通过结合惯性导航系统(INS)、无线电高度表和数字地图来提高导航精度，减少INS的累积误差。地形匹配是TAN的核心，它利用地形特征进行定位，特别是在GPS信号受到干扰或不可用时，提供可靠的导航信息。 数字地图在地形匹配中扮演着至关重要的角色。论文深入探讨了实现地形匹配所需的技术，包括如何生成数字地图和构建地形的数学模型。数字地图是地形匹配的基础，它提供了地形特征的详细信息，这些信息可以用于比较实际传感器数据和预存的地图数据，从而确定载体的位置。 论文还关注了两种主流的地形匹配算法：地形轮廓匹配算法(TERCOM)和卡尔曼滤波地形辅助导航方法(SITAN)。TERCOM依赖于地形轮廓的相似性进行匹配，而SITAN则结合了卡尔曼滤波器，能够更有效地处理噪声并平滑导航数据。 地形熵匹配算法是论文的重点研究对象，它在处理复杂地形时表现出色，尤其在大范围的地形数据匹配中效率高且在高噪声环境中仍能快速准确地定位。然而，地形熵算法的稳定性较差，容易发生发散问题。为解决这一问题，论文提出了结合平均绝对差(MAD)的算法，MAD以其高匹配精度著称，两者的结合能够有效抑制匹配过程中的发散现象，提高算法的稳定性。 为了验证提出的匹配算法的有效性，论文采用了二维随机过程仿真生成数字地图数据，并对地形熵算法和MAD结合的算法进行了匹配仿真。仿真实验结果显示，地形熵算法在抵抗基准误差方面表现出色，尤其在地形特征明显的区域，能够迅速找到匹配点，达到理想的匹配效果。 关键词：地形匹配，数字地图，地形熵，平均绝对差 这篇论文详细研究了地形辅助导航系统的匹配算法，特别是地形熵和平均绝对差在算法优化中的应用，为提高现代导航系统的性能提供了理论支持和实践参考。