题目：图形匹配制导算法及实现

    在现代军事战争中，制导系统是打击目标的重要环节，地形匹配作为制导的常用方法之一，起到越来越重要的作用。多次实战证明，基于图像的地形匹配技术依靠其速度快、精度高等优点已广泛应用于多种飞行器的制导系统。但是图像匹配属于密集型运算，这样导致了匹配过程中算法的速度和精度非常低，所以在这种装备应用到飞行器的发展过程中，对地形匹配算法的研究也在不断的优化改进。在地形匹配领域，提出一种高效的基于图像的地形匹配算法已经成为当今难点和热点。本文将从两方面提高该算法的匹配效率：一方面尽可能减少搜索位置的数目；另一方面提出一种简化相似性度量算法。因此论文的主要工作如下：

（1）介绍了地形匹配原理的分类，几种常用匹配方法，匹配基本流程，实时图和参考图的采集等，为下文提供了理论基础。

（2）对粒子群算法的搜索策略进行了分析介绍，根据地形匹配的特点对该算法进行了改进：惯性权重系数采用了动态自适应方法，增加了粒子扩展寻优的能力；学习因子改进优化为异步学习因子，平衡了粒子的局部搜索与全局搜索能力；把自然选择算法和粒子群算法相结合，起到优胜略汰的效果提高了匹配速度。优化后的粒子群算法提高了粒子的匹配速度和精度，解决了粒子容易陷入早熟的问题。

（3）介绍了适应度函数Hausdorff距离的原理，分析了该方法的优越性，提出了平均Hausdorff距离方法作为地形匹配的相似性度量方法，一定程度上缩短了匹配时间。

（4）最后结合两种改进算法，提出了一种基于粒子群算法和Hausdorff距离的地形匹配算法，对快速自适应匹配算法、经典粒子群算法、本文提出的地形匹配算法进行了仿真验证，分析了匹配准确率、匹配时间、收敛次数，实验结果证明了该算法在保证高匹配率的情况下使匹配时间缩短了约0.2s。可见本文提出的地形匹配算法具有一定的优越性。