迭代评价匹配算法提升地磁导航实时性能

本文档主要探讨了"地磁导航的迭代评价匹配算法"，针对现有地磁匹配技术在实时性和数据序列长度预设方面的局限性，提出了一种创新的解决方案。作者黄斌、孙永荣、王丽娜、刘建业和高晓颖在2012年8月的《南京航空航天大学学报》上发表的研究论文中，设计了迭代评价匹配算法（IEMA），该算法采用了迭代求解的思想，旨在提高地磁导航系统的实时性能，并解决数据批处理中的效率问题。 IEMA算法的核心在于将计算过程分散到多个采样时刻，而不是一次性处理整个数据集，这样可以减小每个步骤的时间压力，从而实现实时处理。此外，它引入了实时评价机制，这意味着在每次迭代后，算法会根据当前的匹配情况动态判断是否可以输出定位结果，这使得系统能够在满足精度要求的同时，具有更好的灵活性和适应性。 相比于传统的地磁匹配算法，IEMA的优势在于其自适应性，能够根据实际需求调整匹配数据序列的长度，无需预先设定，这在实际应用中尤其重要，因为环境变化、设备运动速度等因素都可能影响最佳数据序列长度的选择。通过实验验证，IEMA在地磁导航任务中表现出高效和可靠的特点，证明了其在复杂环境中能够提供稳定和准确的位置信息。 本文的研究不仅提升了地磁导航技术的实用性，也为实时和自适应的信号处理提供了一种新的方法论，对于工程实践和技术发展具有重要意义。论文的关键词包括地磁导航、迭代算法、实时评价以及迭代评价匹配算法，这些关键词体现了研究的核心内容和焦点。此外，论文还得到了国家自然科学基金的资助，表明这项工作得到了学术界的高度认可和支持。