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。     

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。     

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.     

地形最大信息熵方向分析在地形匹配中的应用

军事地理信息系统ＭＧＩＳ是地理信息系统的一个子集,它是以与军事目的相关的地理空间数据为特定研究对象的信息系统。军事地理信息系统比民用地理信息系统更强调地形分析的作用,因为地形与各种军事活动紧密相关。如：通过通视分析,步兵可决定部队的隐蔽区,炮兵可决定射吉的盲区等;通过对特定区域地开遥纹理分析,分数维分析,最大信息熵方向分析可作为巡航飞行器地形匹配时地形选择的准则。本文着重针对巡航飞行器地形匹配原理     

基于局部熵和四叉树结构的地形简化算法

地形实时简化在三维地形可视化和虚拟现实的应用中是非常重要的,为此提出了一种基于地形局部熵的实时地形简化算法,该算法采用四叉树结构进行地形简化,并使用局部熵作为误差测度来提高简化结果的质量,在四叉树结构“裂缝”的消除方面,采用更加合理的数据结构来提高算法的效率,实验结果表明,该算法具有实时,高效的特点,可以满足三维地形可视化和虚拟显示应用中地形实时简化与显示的要求。     

基于有向地形表面特征的尺度不变性地形匹配

针对条带地形的地形匹配定位,提出了航带地形的有向地形表面特征描述及匹配方法。在航带的一维方向上检测极值点,同时利用区域中心的极值点及其地形表面的切线作为参考,利用地形极值点相对于参考点和参考线的相对位置关系构造地形的具有不变性的特征,基于特征的距离计算和比较,实现了具有抵抗尺度变化等相似变换的地形匹配方法。仿真实验证明了该方法的有效性,对于从序列图像重建地形的匹配定位具有重要意义。     

基于特征熵相关度差异的KNN算法

传统K最近邻(KNN)法在进行样本分类时容易产生无法判断或判断错误的问题。为此,将特征熵与KNN相结合,提出一种新的分类算法(FECD-KNN)。该算法采用熵作为类相关度,以其差异值计算样本距离。用熵理论规约分类相关度,并根据相关度间的差异值衡量特征对分类的影响程度,从而建立距离测度与类别间的内在联系。仿真实验结果表明,与KNN及Entropy-KNN法相比,FECD-KNN在保持效率的情况下,能够提高分类准确性。     

最大类间方差车牌字符分割的模板匹配算法

提出一种基于模板匹配的最大类间方差车牌字符分割算法。根据字符串的结构和尺寸特征，设计了车牌字符串模板，该模板在车牌区域滑动匹配进行分类，并结合最大类间方差判决准则，确定最佳匹配位置，分割车牌字符。实验表明，该方法自适应性强，可以获得最优的分割效果。     

基于序列图像匹配算法的匹配概率估计

建立了匹配仿真试验的贝努里(Bernoulli)统计模型,根据数字特征法,估计了基于序列图像匹配算法的匹配概率计算公式,证明了该模型的无偏性,并进行了精度分析。并给出了成功匹配的概率分布模型,定义了序列图像匹配算法的匹配概率,通过实例分析了序列图像匹配算法的匹配概率、图像序列数、单幅匹配概率之间的定量关系,为实际图像匹配系统算法、序列数目的选择提供了重要的理论决策依据。     

基于最小方差滤波的相对嫡闭值分割方法

基于共生矩阵的相对熵阈值分割法是一类常用的图像分割方法。采用自适应滤波方法构造非对称共生矩阵,对相对熵阈值分割法进行改进,使其更好地适应含噪图像的阈值分割问题。实验结果表明,该方法能更有效地降低噪声干扰,使分割目标更为完整,边缘更加清晰。     

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。     

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。     

基于网络处理器的高效中英文多模式匹配算法

由于中英文字符在编码方面的差异，传统面向英文字符环境的多模式匹配算法无法直接应用于中英文字符混合环境。提出了一种适用于网络处理器和中英文混合环境的高效多模式匹配算法。该算法采用从左向右的正向匹配，以字节为最小匹配单位，以字符为最小移位单位，在Trie树结构基础上，利用块字符匹配降低逐字匹配的概率，结合Quick Search(QS)算法进行跳跃加速。实验表明，算法能够在中英文混合环境下避免字节错位和误匹配，匹配速度优于已有算法，且不存在空间膨胀问题，能够满足高速网络信息审计的要求。     

基于亲和力阈值的静态克隆选择算法

静态克隆选择算法用于产生检测特定“非我”的检测器。该文通过引入亲和力阈值参数改进静态克隆选择算法,使其匹配规则能够灵活表示“或”关系,且只须部分匹配即可高效提取能识别“非我”的部分样本特征。自我/非我区别的模拟实验结果表明,与静态克隆选择算法相比,该算法能更有效地产生部分分类规则。