基于熵与MAD融合的地形匹配算法：28米误差下的性能验证

本论文深入探讨了在测量误差为28米时的误差曲线对于高精度PWM式12位D/A转换器性能的影响，这一主题聚焦于地形匹配算法在地形辅助导航系统中的应用。作者苑娜，攻读硕士学位，专业为检测技术与自动化装置，师从吴俊伟教授，针对现代组合导航技术中的重要分支——地形匹配算法进行了研究。 首先，论文介绍了数字地图技术在地形匹配中的基础作用，这是地形辅助导航系统的核心组成部分，能够通过集成惯性导航系统（INS）、无线电高度表和数字地图，显著提高导航精度，消除INS的累积误差。作者详细阐述了生成仿真数字地图的方法和地形数学模型的构建过程。 文章着重介绍了两种主流的地形轮廓匹配算法：TERCOM（地形轮廓匹配）和SITAN（卡尔曼滤波地形辅助导航）。前者基于成熟的轮廓比对技术，适用于复杂地形，而后者则通过滤波处理增强导航性能。此外，论文还关注了地形熵匹配算法和平均绝对差算法（MAD）的结合。地形熵算法以其在复杂地形处理上的优势而受到关注，能快速有效地处理大面积数据，且在噪声环境下表现优异。然而，它可能存在稳定性差和易发散的问题。MAD算法因其高匹配精度而被引入，通过与地形熵结合，可以有效抑制算法的发散现象。 为了验证这些算法的有效性，作者采用了二维随机过程仿真生成数字地图作为测试数据，对基于熵的匹配算法进行了仿真研究。实验结果显示，当测量误差达到28米时，地形熵算法表现出强大的抗基准误差能力，尤其在地形特征明显的区域，能够迅速找到匹配点，实现精确的定位，从而证明了其优秀的匹配性能。 关键词包括“地形匹配”，“数字地图”，“地形熵”，以及“平均绝对差”，这些都是论文核心研究内容的关键词，反映了作者对地形辅助导航系统中关键算法深入研究的侧重点。通过本论文的研究，可以深入了解如何在实际导航系统中优化地形匹配算法，提高导航系统的稳定性和精度。