地形匹配算法研究：基于熵与平均绝对差的结合

"地形匹配算法是现代导航技术中的关键，尤其在数字地图、地形熵和平均绝对差等技术的结合中展现出了高效与精准。" 在地形辅助导航系统中，地形匹配算法扮演着至关重要的角色，它能修正惯性导航系统的累积误差，提升导航精度。其中，“3匹配过程-基于单片机构成高精度pwm式12位d_a转换器”的标题虽然主要关注的是硬件实现，但在描述中涉及到的匹配过程与地形匹配算法紧密相关。 匹配过程涉及以下几个关键步骤： 1. 数据分块：由于大量地形数据的存在，为了优化处理，通常将数据进行分块，并对每组数据的性能指标进行匹配操作，以节省计算时间。 2. 连续搜索：考虑到地形数据的不规则性，匹配时需采用连续搜索，确保每组数据都得到计算。 3. 序贯检验：实时地形数据分块后，逐一对每个子块进行计算，与基准子块的判决指标对比，累加差值。当差值超过预设的判决门限时停止计算，降低计算负担。 4. 动态门限技术：匹配过程中，不断调整判决门限，使得判决指标形成负斜率曲线，找到最小值时即为匹配点。 5. 粗配与精配：先用粗配找到大致匹配点，再以该点为中心进行精细匹配，寻找最佳匹配点。 具体实施地形熵匹配算法时，主要包括： 1. 地形数据的子块划分：将实时地图划分为若干相等大小的子区域。 2. 计算局部熵：利用地形熵公式计算每个子块的熵值，并存储在有序数组中。 3. 粗配阶段：通过跳跃式搜索（非逐行扫描）和序贯检验来提高效率，减少不必要的计算。 4. 精配阶段：在粗配点附近进行更精确的匹配，确定最终匹配位置。 在地形匹配算法中，地形熵和平均绝对差（MAD）是两种重要的相似度量标准。地形熵算法在处理复杂地形时表现出色，能快速处理大规模数据并在噪声环境下找到准确位置。然而，其稳定性较差，易发散。而MAD算法具有较高匹配精度，能有效抑制发散现象。通过结合两者，可以创建一个更加稳定且精准的匹配算法。 为了验证算法的有效性，通常会通过二维随机过程仿真生成数字地图作为数据源，进行匹配仿真实验。实验结果证实，地形熵算法对抗基准误差能力强，在具有明显地形特征的区域，能迅速找到匹配点，实现良好的匹配效果。 总结起来，地形匹配算法是通过数字地图、地形熵和平均绝对差等技术，结合分块、连续搜索、动态门限和粗配精配策略，实现对复杂地形的高效匹配，从而提高导航系统的精度和稳定性。这种技术在现代导航系统特别是惯性导航系统中有着广泛的应用。