改进的ICCP水下地形匹配算法提升精度与鲁棒性

本文主要探讨了一种针对水下地形匹配问题的改进算法，特别是在处理ICCP（Iterative Closest Contour Point，迭代最近等值线）算法的原理缺陷以及惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）累积误差对匹配精度影响的情况下。ICCP算法是一种广泛应用在水下地形测绘中的方法，其基本原理是通过寻找与传感器测量数据最接近的地形等值线来实现地形匹配。 原始的ICCP算法存在一些局限性，例如可能受到噪声干扰，以及对于复杂的地形结构处理不够精确。本文针对这些问题，提出了一种结合粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法的改进策略。粒子群优化是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，能够有效地搜索解决方案空间，提高算法的寻优效率和精度。 首先，作者分析了ICCP算法的不足，认识到仅依赖于单次匹配可能无法充分减小误差。因此，他们引入了估计航路的概念，通过集成INS的定位数据和数字地图提供的误差信息，构建了误差椭圆模型来描述实际航路与参考航路之间的不确定性和偏差。豪斯多夫距离（Hausdorff Distance）被用来量化这种位置差异，它能够全面反映两个路径之间的最大偏差。 然后，利用粒子群优化算法，改进的ICCP算法能够在大规模搜索空间中快速找到最优参考航路，这有助于减小匹配过程中的误差，并提升整体定位精度和鲁棒性。这种方法不仅考虑了当前测量数据，还考虑了导航系统的累积误差，从而提高了算法的稳健性。 仿真结果表明，改进后的ICCP算法在定位精度和抗干扰能力上都有显著提升，验证了其理论上的优越性。为了进一步验证算法在实际工程环境中的可行性，文章还进行了湖上实地试验，结果显示该算法在实际应用中表现出良好的工程适应性。 本文的工作重点在于改进水下地形匹配技术，通过引入粒子群优化和考虑INS误差影响，优化了ICCP算法，使得在复杂的水下环境中，地形匹配的精度和可靠性得到了显著提高，为水下导航和测绘提供了更为精确的解决方案。