TERCOM与ICCP水下地形匹配组合算法研究

"这篇文档是关于水下地形匹配算法的研究，特别是基于ICCP（Iterative Closest Contour Point，迭代最近轮廓点）和TERCOM（Terrain Contour Matching，地形轮廓匹配）的组合算法。文章通过仿真试验分析了这两种算法在水下地形匹配中的优缺点，并提出两种新的组合算法，以提高匹配的精度和鲁棒性。" 在这篇研究中，作者首先探讨了ICCP算法和TERCOM算法各自的特点。ICCP算法适用于解决初始位置误差中平移分量较大的问题，通过迭代找到与地图最接近的匹配点。然而，ICCP可能会在处理旋转偏差时遇到困难。另一方面，TERCOM算法则能较好地减小初始位置误差，并且在旋转修正量小于一定阈值时，可以快速得到匹配结果，但可能在某些情况下计算量较大。 针对这些特点，作者提出了两种组合策略。第一种策略是先用TERCOM进行预匹配，以减小初始位置的平移误差，然后将TERCOM的Mean Squared Difference (MSD)相关性指标引入ICCP，作为防止误匹配的机制，提高匹配精度。这种方法适用于初始误差主要体现在平移的情况。第二种策略则是先使用ICCP算法纠正旋转偏差，之后转用TERCOM算法，以减少计算量，这种方式适用于旋转分量较大的初始误差情况。 通过仿真测试，作者发现这两种组合算法都能显著提高匹配的鲁棒性和速度。例如，在一个仿真算例中，使用ICCP和TERCOM的组合算法，匹配结果的精度接近，但计算时间从5秒缩短到了0.13秒，表明组合算法在保持精度的同时显著提高了效率。 文章最后引用了多篇相关文献，进一步证明了所提出的组合算法的有效性，并强调这些算法对于满足实时性要求和增强系统鲁棒性的重要性，为后续的跟踪提供了更好的基础。 这篇研究深入分析了ICCP和TERCOM算法在水下地形匹配中的应用，并提出了创新的组合策略，为水下航行器的导航技术提供了有价值的理论支持和实践指导。