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。     

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。     

一种改进的地形熵匹配导航算法

提出了一种改进的地形熵辅助导航算法.因为地形熵算法丢掉了地形的相对位置信息及对地形数据做了归一化处理,使得其在地形跟随/地形回避中的应用存在着匹配误差容易发散的问题.基于此点,提出了基于卡尔曼滤波的惯性地形辅助导航方法,交互信息量等方法的地形熵算法,以改进该算法在地形跟随/地形回避中应用的性能.最后用matlab软件根据分形学中Weierstrass-Mandelbrot函数产生了模拟的数字地图,并对该地形匹配导航方法作了仿真研究,仿真结果表明该方法可以抑制误差的发散,并提高了地形匹配的定位精度.     

基于Delaunay三角形的三维数字地图生成算法

潜艇应用地形匹配技术是近年来导航技术领域的研究新方向，而海底数字地图的制作是潜艇海底地形匹配定位技术的基础。该文首先给出了电子海图水深数据的提取方法，然后基于处理大规模散乱数据的Delsunay三角形，提出了一种利用电子海图水深数据模拟形成三维数字高程模型(DEM)的算法，最后进行了数字仿真，仿真结果证明该算法是可行的。该文提出的新思路对海底数字地图的模拟具有重要的参考价值，为海底地形匹配定位技术的研究提供了必要的前提。     

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 。     

基于改进Hausdorff距离和人工蜂群算法的图像匹配

Hausdorff距离在图像匹配领域广泛应用。针对Hausdorff距离结合一些搜索策略的匹配算法实时性不高的问题,提出了一种基于改进Hausdorff距离和人工蜂群算法搜索策略的图像快速匹配。首先提取模板图像和匹配子图的边缘特征,然后计算的模板图像和匹配子图的Hausdorff距离作为两者的相似度量标准,最后采用人工蜂群算法进行搜索匹配。实验结果表明,该方法在不降低匹配率的情况下,缩短了匹配时间,能应用到嵌入式领域。     

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。     

面向二维GIS矢量数据三维可视化的地形匹配技术研究

提出一种二维GIS矢量数据三维可视化过程中地物与地形的快速匹配方法.结合矢量所代表地物的特性,对基于矢量信息的三维地物进行了分类,综合采用了地物匹配地形和地形匹配地物两种方法.地物匹配地形算法通过实时调整地物的位置和姿态实现与地形的匹配,地形匹配地物算法以不同的距离度量为基础,对矢量约束域内地形进行变形操作实现匹配.本算法还讨论了原始地形数据分辨率较低以及多个地形匹配影响域相交等特殊情况的处理方法.试验结果表明,本方法能满足基于点、线、面矢量信息的三维地物与地形的匹配需求,实现地物与地形无缝结合及平滑过渡,从而达到改善视觉效果的目的.     

基于激光雷达的多路径地形匹配算法

地形匹配技术是一种全天候的自主式辅助导航手段,在航空和民用领域都有着广泛的应用。例如,在导弹飞行过程中,采用地形匹配技术辅助惯性导航系统,可以得到更加精确的定位结果。目前巡航导弹所采用的算法是基于单一路径地形高程序列的;但是单一路径地形匹配算法的定位精度较低,并且需要较长的定位距离和时间。提出了基于激光雷达的多路径地形匹配算法,综合利用多条路径的高程信息,可以大大提高定位的速度和精度,缩短定位距离;仿真结果验证了结论的正确性。     

一种基于Hausdorff距离的车牌字符识别算法

提出了一种基于Hausdorff距离的车牌字符识别算法，即先对待识别的字符图像进行细化，然后用改进的Hausdorff距离进行匹配识别。     

基于带约束人工蜂群算法和平均Hausdorff距离的重力匹配方法

重力匹配算法是实现重力辅助惯性导航系统的关键技术之一。但是,传统重力匹配方法存在复杂度高、应用范围小等缺陷,一般很难实现精确、快速匹配的效果。将人工蜂群算法用于重力匹配的搜索过程,并将多普勒测速仪提供的速度信息作为限制条件对蜂群搜索过程进行约束。在此基础上,利用平均Hausdorff距离对匹配结果进行筛选,在重力数据库中重力异常精度一定的条件下,可降低误配率。仿真结果表明,该匹配算法在重力特征显著的区域具有较高的匹配率,可以达到精确、快速的匹配定位,从而实现重力辅助导航。     

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。     

基于海床特征地貌的水下导航方法研究

在简要分析现有自主导航方法的基础上,给出了一种基于海床特征地貌,实施水下匹配导航的快速准确算法.研究了基于小波与改进型SSDA相结合的快速匹配算法,并给出了从粗匹配到精匹配的实施过程.为消除误匹配问题的影响,提出了基于距离和方位约束的匹配方法,实现了误匹配的有效检测和修正.实际海上导航试验验证了上述方法的正确性.     

基于分支特征点的景象匹配算法

由于传统Hausdorff距离算法对减少非零均值高斯噪声的干扰不明显,且匹配精度不能满足惯导的要求,因而提出了一种改进的算法分支点的加权Hausdorff离（Weiighted Hausdorff Distance,WHD）算法,并给出了权值的求取公式。方法能有效匹配被非高斯噪声污染的图像,提高景象匹配的精度和速度,增强算法的鲁棒性。并对提出的WHD算法与部分的平均距离算法（PMHD）分别作仿真实验进行比较,证明了前者算法的实用性和有效性。     

景像匹配辅助导航系统中的图像匹配算法研究

图像匹配算法是景像匹配辅助导航系统的核心，而且其性能决定了系统的总体性能，为了提高景像匹配辅助导航系统导航的实时性和精度，就必须选用合适的图像匹配算法，为此，给出了一种快速有效的基于图像特征的图像匹配算法，该算法选用部分Hausdorff距离作为图像匹配时的相似性度量，并利用图像特征提取后的二值化图像进行图像匹配，同时在联合了3种图像匹配加速技术的基础上，将邻域技术引入到图像匹配搜索终止条件中，从而大大提高了图像匹配效率。仿真结果表明，该算法可以保证图像匹配的鲁棒性和有效性，同时，能有效克服图像噪声和几何畸变的影响。该算法实施景像匹配能够在5s以内完成，并与GPS输出周期(1s)相当，可以满足景像匹配辅助导航系统匹配导航的准确性和实时性的性能要求。     

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。     

一种改进的Hausdorff距离地图匹配方法

目前的地图匹配算法分为在线和离线匹配两类。针对离线地图匹配中Marchal算法精度较低的问题,提出了一种改进的Housdorff距离匹配算法,利用航线方向角与Housdorff距离对Marchal匹配算法进行了改进。通过仿真试验的定性定量分析,新算法可以较好地纠正矢量数据不完整时产生的错误结果,很大程度上提高了匹配的准确性,可以为导航系统以及规划部门提供保障服务。     

加权Hausdorff距离算法在SAR/INS景象匹配中的应用

提出了一种基于特征图像分支点提取的加权Hausdorff距离图像匹配算法，并给出了相应的权值求解公式．为满足景永匹配导航系统实时性的要求，给出了细化处理的预处理方法，减少了特征文件的冗余度，提高了匹配搜索的快速性．同时，基于细化后提取出的分支特征点，应用加权Hausdorff距离算法进行图像匹配，克服了斑点噪声对合成孔径雷达（SAR）图像匹配的影响．仿真分析袭明．该算法能满足SAR／INS景泉匹配辅助导航系统实时性和准确性的要求．