基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法

水下运载体的导航主要以惯性导航为主,但是,由于水下运载体在海底的运行速度比较慢,惯性导航系统随着时间的累积出现了定位误差增大的缺点,因此需要地形辅助导航来纠正惯导的误差。文中将地形熵和地形差异熵的概念引入到水下地形匹配算法中,设计了基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法,并将该算法应用于水下地形辅助导航系统中,经验证该算法取得了良好的纠正惯导定位的效果,实现了水下地形辅助导航的任务。     

基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法

水下运载体的导航主要以惯性导航为主，但是，由于水下运载体在海底的运行速度比较慢，惯性导航系统随着时间的累积出现了定位误差增大的缺点，因此需要地形辅助导航来纠正惯导的误差。文中将地形熵和地形差异熵的概念引入到水下地形匹配算法中，设计了基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法，并将该算法应用于水下地形辅助导航系统中，经验证该算法取得了良好的纠正惯导定位的效果，实现了水下地形辅助导航的任务。     

基于Hausdorff距离的海底地形匹配算法仿真研究

地形匹配算法是海底地形辅助导航系统的关键技术之一。根据海底地形的特殊特性，传统地形匹配算法直接应用于STAN时，易出现定位精度大幅降低和算法不稳定性问题。该文提出一种基于地形轮廓匹配原理的新算法，该算法利用改进的Hausdorff距离作为水深实时测量曲线与海底地形图水深曲线之间的度量函数。改进的Hausdorff距离对匹配对象存在的小误差不敏感，在一定程度上还可反映空间两条曲线的方位关系，该算法定位精度高、稳定性好。利用某海域地形图进行的仿真实验表明：该算法是可行的，定位精度比现有算法提高一倍左右。     

海底地形辅助导航系统仿真技术研究

文章提出了一种适于水下应用的海底地形匹配方案。介绍了该系统的原理及匹配算法。建立了海底地形辅助导航系统仿真模型,并进行了计算机仿真,仿真结果表明,海底地形辅助导航系统可以有效地掏惯导系统的位置误差,提高导航精度 。     

地形跟随/地形回避实时仿真系统的设计与实现

为了验证低空突防系统中的地形跟随/地形回避关键技术,设计了一套分布式实时仿真系统。该系统由主控机、地形跟随/地形回避(TF/TA)计算机和视景演示计算机组成。TF/TA计算机采用先进的嵌入式实时操作系统VxWorks进行TF/TA飞行轨迹规划,实时地形匹配,以及模拟雷达的实时数据生成。该系统可以验证算法,模拟飞机在空中飞行的实际效果,为TF/TA系统的试飞验证提供必要准备。     

高程熵综合地形匹配算法的仿真研究

高程熵综合匹配算法通过地形分块、连续搜索、动态门限、粗配、精配结合实现地形匹配定位功能。对于地形较复杂区域，有其独特的优势。使用MATLAB软件进行仿真试验，研究探讨了该算法的技术要点，给出了仿真用地形数据的产生方法和仿真的基本步骤，并对结果进行了分析。结果表明该算法能达到较高的性能要求。     

基于高程熵的综合匹配算法在地形匹配上的应用

提出了一种基于高程熵的综合匹配算法,该算法通过地形分块、连续搜索、动态门限、粗配、精配结合实现地形匹配定位功能.对于地形较复杂区域,高程熵匹配算法有其独特的优势.用MATLAB仿真试验表明,该算法能达到较高的性能要求.     

基于数字图像处理的海底三维地形重建方法

水下地形匹配辅助导航是目前导航领域研究的新方向,而分析地形匹配算法需要以水下三维数字地图为基础。为了得到满足匹配精度要求的海底三维数字地图,提出了一种利用GeoTIFF格式的海底地形图像重建数字高程模型(Digital Ele-vation Model,DEM)的方法:首先提取图像中的像素颜色信息和地理信息,然后通过数字图像处理技术得到水深数据规则网格,利用插值方法进行平滑处理,最后对海底三维地形进行重建并利用该图进行了地形匹配仿真。仿真结果证明了上述方法是有效地获取海底数字地图手段,为分析海底地形匹配算法提供了基础。     

一种巡航导弹地形跟随算法的研究与实现

研究巡航导弹优化制导问题,由于实现低空突防,导弹要处在雷达的盲区。针对巡航导弹低空突防的特点,为了提高战场生存能力以及作战效能,可以跟随地形的起伏改变飞行高度,提出了一种实用快速的地形跟随曲线生成算法,引入地形熵的概念,实现对地形的分类,减少地形波动对地形跟随曲线生成的影响,并使用改进的曲率平滑算法实现地形跟随曲线的计算。对巡航武器系统进行仿真。仿真结果具有重要参考价值与现实意义,并已于某型空射导弹中段制导系统中得到应用。     

基于混合粒子群优化的海底地形辅助导航算法

由于海底地形的独特特性,将传统地形匹配算法直接应用于海底地形匹配时,常常会出现定位精度大幅降低的现象,而且传统遍历搜索的庞大计算量也大大降低了地形匹配的效率。为提高匹配效率,提出了一种新的算法,关于混合粒子群优化的海底地形匹配算法。算法充分利用Hausdorff距离强抗干扰能力和容错能力的特点,采用平均Hausdorff距离作为相似性测度,并在搜索策略上,用了粒子群算法来加快搜索的速度,并提出将混沌局部搜索嵌入到粒子群算法中,形成了混沌思想的混合粒子群优化算法。通过某海域电子海图的海底地形匹配实验结果证明,算法能够快速求得最优解,使系统匹配误差（CEP）较传统方式降低了13%,计算量减少了18%,是一种很有开发和研究价值的海底地形匹配算法。     

Development of a GPU Accelerated Terrain Referenced UAV Localization and Navigation Algorithm

This study focuses on localization and navigation of Unmanned Air Vehicles (UAVs) based on digital terrain map data. The solution to the Terrain Referenced Localization and Navigation (TERELONA) or Terrain Referenced Navigation (TRN) is described by using particle filter. In many UAV applications one of the most important points is to provide accurate location information continuously. TERELONA system can supply the air vehicle with the accurate position information with a bounded error. In this paper, the particle filtering method as an implementation of Bayesian approach to the terrain referenced localization and navigation is described. The radar altimeter measurements are used as an implicit representation of aircraft position. Whenever new measurements are taken from radar altimeter, they are compared to the Digital Terrain Map (DTM) data in order to fix a position. The solution is represented, in a Bayesian framework, by a set of particles with their corresponding weights. We have developed the terrain referenced localization and navigation algorithm based on the particle approximation. The proposed algorithm, which is developed in CUDA^TM, is also tested on the GPU environment using GPUmat software architecture. Thus, we can cope with the computational load of the very large initial horizontal position errors. The proposed algorithm has been implemented in MATLAB^TM environment and evaluated on simulated data. Simulations are conducted over an ASTER GDEM product which belongs to a region in northwest of Turkey. The simulation results are provided.     

基于多层B样条的海底地形生成方法

海底地形是海洋环境的主要组成部分,也是航海技术领域的发展新方向。通过对当前海底地形数据来源的分析,该文提出了一种利用电子海图水深数据模拟三维海底地形的方法。该方法以处理大规模散乱数据的多层B-spline插值算法作为基础．利用较少的水深数据生成规则格网的数学模型,进而构建真实的海底地形环境。最后进行了仿真工作,仿真结果证明该算法是可行的。本文提出的思路对海底地形的模拟具有重要的参考价值。     

基于移动长基线的多AUV 协同导航

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）理论研究了多AUV 协同导航定位的移动长基线算法．移动长基线多AUV 协同导航结构中,主AUV 内部装备高精度导航设备,从AUV 内部装备低精度导航设备,外部均装备水声装置测量 相对位置关系,利用移动长基线算法融合内部和外部传感器信息,实时获取从AUV 的位置信息．建立了协同导航 系统数学模型,设计了EKF 协同导航算法,在各种测试情况下通过仿真验证了所推导的分析结果,对EKF 和几何 解方程算法的导航效果进行了比较．研究结果表明,以主AUV 作为移动的长基线节点时,通过EKF 算法可以显著 提高群体的导航定位精度．     

基于改进RBPF算法的轮式机器人SLAM导航系统设计

传统的机器人导航系统在复杂的地形环境中常常无法引导机器人躲避突然出现的障碍物,无法精准采集数据。为此提出一种改进RBPF算法的轮式机器人SLAM导航系统,对系统硬件和软件进行设计。系统硬件主要由导航功能模块、底盘驱动模块、控制模块组成,利用RPLIDAR A1型激光测距雷达设计导航功能模块,并设计底盘驱动模块和控制模块。软件设计中,以改进RBPF算法为基础,设计了轮式机器人SLAM导航系统的实现程序,应用算法代入的方式加强了普通轮式机器人导航算法对粒子计算与卡尔曼滤波的敏感程度。实验结果表明,改进RBPF算法在避障和计算误差方面的优势,证明了该系统相比传统避障后的路径选择更便捷,导航错误出现率降低了30%左右。     

基于立体视觉的移动机器人导航算法

移动机器人立体视觉系统不仅提供三维地形图用于障碍规避和路径规划,其结果还可以用于视觉导航。以移动机器人立体视觉系统为基础,研究了基于前后两个位置上立体图对的视觉测量算法用于移动机器人的连续导航,讨论了影响导航精度的因素和改进方法;研究了基于局部和全局三维地形图的地形匹配算法用于定期校正位置误差,算法实现简便,定位精度取决于地形图精度。实验结果证明了两种方法的有效性,可以兼顾近距离和中远距离导航任务。     

基于HMM的地形高度匹配算法

Terrain-aided navigation (TAN) uses terrain height variations under an aircraft to render the position estimate to bound the inertial navigation system (INS) error. This paper proposes a new terrain elevation matching(TEM) model, viz. Hidden-Markov-model(HMM) based TEM (HMMTEM) model. With the given model, an HMMTEM algorithm using Viterbi algorithm is designed and implemented to estimate the position error in INS. The simulation results show that HMMTEM algorithm can better improve the positioning precision of autonomous navigation than SITAN algorithm.     

地形适配性快速计算方法研究

在地形匹配辅助导航系统中，匹配性能取决于地形的适配性。在数字地形图上，为了对它的适配性进行分析，必须依照由系统性能所确定的匹配区选择准则计算相应参数，确定适合于地形匹配的点（区），即适配点（区）。随着处理区域的增大，这些参数计算量急剧增加。为了加快计算速度，本文以方差、地形粗糙度、相关长度等参数计算为例，推导出快速算法，并给出了实验比较结果。