地形匹配算法研究：平均绝对差与地形熵综合应用

"地形匹配是现代导航技术中的关键部分，主要涉及数字地图、地形熵和平均绝对差（MAD）等概念。地形辅助导航（TAN）通过结合惯性导航系统（INS）与无线电高度表和数字地图，能有效修正导航信息并提高精度。在硕士论文《地形辅助导航系统的匹配算法研究》中，作者苑娜探讨了地形匹配的算法，特别是地形轮廓匹配（TERCOM）、卡尔曼滤波地形辅助导航（SITAN）以及地形熵和MAD的综合匹配方法。 地形匹配算法的中心是寻找最优匹配。MAD算法是一种常见的模式识别方法，常用于图像匹配，具有高精度。其基本公式表示了两个图像或地图数据之间的差异，通过最小化MAD来确定最佳匹配位置。地形熵匹配则适用于复杂地形的快速匹配，但稳定性不佳。MAD因其高精度，能改善地形熵匹配的发散问题，两者结合能提高整体匹配的稳定性和准确性。 论文通过二维随机过程生成的数字地图进行匹配算法的仿真验证。仿真结果表明，地形熵算法在基准误差较大时仍能保持强健性，在具有明显地形特征的区域能迅速找到匹配点。然而，地形熵的发散问题通过结合MAD算法得到了有效抑制，提高了匹配的可靠性。 总体来说，地形匹配算法是提高导航系统性能的关键，尤其是对于需要高精度的军事或航空应用。通过深入研究和改进如地形熵和MAD的匹配策略，可以进一步优化地形辅助导航系统的性能。"