基于高程熵的地形匹配算法研究

地形辅助导航是现代组合导航发展的重要方向之一，地形匹配算法是实现地形辅助导航的基础，基于高程熵的地形匹配算法是目前研究的热点问题，传统的高程熵地形匹配算法存在匹配稳定性较差、误差易发散以及抗噪能力差的缺点，因此，如何提高地形匹配的实时性和精确性，增强地形匹配的鲁棒性，仍有待进一步研究。本文将围绕高程熵地形匹配过程的优化展开研究。 首先，本文针对基于LTS Hausdorff距离的地形匹配算法匹配效率低以及抗噪能力差的缺点，提出了基于加权LTS Hausdorff距离的地形匹配算法，并构造了权值公式，给出了加权LTS Hausdorff距离的计算公式；其次，对蜜蜂进化型遗传算法进行了改进，提出了一种基于禁忌搜索机制的蜜蜂进化型遗传算法；最后，将加权LTS Hausdorff距离与改进的蜜蜂进化型遗传算法结合起来进一步优化地形匹配的搜索过程。 实验结果表明，基于加权LTS Hausdorff距离的地形匹配算法降低了匹配误差，提高了匹配速度；改进的蜜蜂进化型遗传算法提高了算法的收敛速度，具有更好的全局搜索能力。本文设计的地形匹配算法具有比较理想的精确度和健壮性。 针对改进的蜜蜂进化型遗传算法而言，如何合理地选择和调整控制参数是影响算法性能的关键。在后续的研究工作中，本文将从算法参数的设置方面着手，进一步提高改进的蜜蜂进化型遗传算法的性能。