● 摘要
根据大初始位置误差、低精度惯性导航系统在地形辅助导航系统中提出的新要求，在对目前的典型地形辅助导航方法分析的基础上，提出了一种改进的等值线匹配算法（Iterative Closest Contour Point, ICCP）的导航方案，即根据地形特征采用粗匹配进行大初始误差的调整，并利用概率数据关联滤波进行判别，以提高系统的可靠性和稳定性。首先，针对目前使用的ICCP算法进行了分析，提出了该算法适合大初始误差情况下的实现方法。利用衰减绝对差方法进行粗匹配，以便提高系统的快速收敛性和全局收敛性。完成了由衰减绝对差准则为粗匹配和ICCP准则为精匹配的新匹配算法构建和程序实现，以及利用概率数据关联滤波方法对优化结果进行判别，提高优化的全局最优性。仿真结果表明，该算法具有大初始误差和低精度惯导时的快速、高精度收敛特性，在一定程度上减小了发生误匹配的概率，比 方法的误匹配概率减小了约30%。 在完成改进ICCP算法的基础上，完成了地形特征参数集的建立，基于相关分析和聚类分析等方法，发现高程标准差、分形特征参数H、平均坡向、地形偏态系数、地形起伏特征丰度、地形熵对ICCP算法的导航精度影响较大，其中以地形熵的影响最大，偏相关系数为0.807。在利用数理统计分析的基础上，建立了ICCP导航精度与地形特征之间的回归关系以及判别关系，利用新的实验数据验证该地形适应性结论，发现多重回归分析误差标准差大约为100m，利用二项Logistic回归分析和判别分析则获得了100%的正确判断概率。最后研究了算法应用条件对ICCP导航精度的影响，对高度测量精度、惯性导航精度、初始位置误差、航向误差、采样点数以及采样间隔对导航系统的可靠性和计算效率的影响进行了分析，发现惯性导航精度、初始位置误差对算法精度影响不大，而高度测量误差在小于10m，航向误差小于3度，且综合选取采样间隔（5）和采样点数（10-25）时，改进的ICCP获得理想的匹配效果，其中匹配精度达到了1个格网间距。本文提出的等值线改进算法，在很大程度上能够减小系统造成的误差。优化调整的结果使得低精度的惯导系统被高精度的高度测量系统所弥补，利用单纯形优化的结果去校正惯性导航系统，使得利用低精度、低成本的惯导系统实现高精度的导航成为可能。