匹配导航
如何进行车辆导航系统中的地图匹配和路线规划
如何进行车辆导航系统中的地图匹配和路线规划车辆导航系统是现代交通工具中的一项重要技术。
它能够准确地为驾驶者提供路线指引和实时导航，提高行车安全和效率。
而地图匹配和路线规划是车辆导航系统中的核心功能之一，它们通过对车辆位置和道路信息的处理，以实现准确的导航和路线选择。
本文将探讨如何进行车辆导航系统中的地图匹配和路线规划。
地图匹配是指将车辆的实时位置与道路地图上的相应位置进行匹配。
它的目的是找到最佳匹配点，从而确定车辆实际所在的道路。
地图匹配算法主要通过利用车辆感知数据，如全球定位系统（GPS）数据和惯性测量单元（IMU）数据，结合道路地图信息来实现。
首先，通过GPS数据获取车辆的经纬度坐标，并利用地图信息找到附近的道路段。
然后，通过比较车辆位置和道路段的几何属性，如距离和角度，来确定最佳匹配点。
最后，通过考虑车辆移动的车速和方向，进一步优化匹配结果。
地图匹配的准确性和实时性对于车辆导航系统至关重要，因为它直接影响着导航指引的准确性和及时性。
在完成地图匹配后，车辆导航系统需要进行路线规划。
路线规划是指根据起点和终点的位置信息，选择最佳路径来实现导航。
路线规划算法主要通过考虑道路网络的拓扑结构和交通状况来实现。
首先，通过地图信息获取道路网络的拓扑结构，即道路之间的连接关系。
然后，通过交通状况信息，如道路拥堵情况和路段速度限制，对道路进行评估和排序。
最后，通过搜索算法，如A*算法或Dijkstra算法，找到起点到终点的最佳路径。
路线规划的准确性和高效性对于车辆导航系统来说非常重要，因为它直接影响驾驶者的出行体验和行车效率。
在进行地图匹配和路线规划时，还需要考虑一些特殊情况和复杂因素。
例如，车辆导航系统需要处理地图的更新和维护问题，因为道路网络和交通规划经常发生变化。
在地图更新时，需要将新的地图信息与车辆当前位置进行匹配和更新，以保证导航指引的准确性。
此外，车辆导航系统还需要考虑导航偏航和路径重规划问题。
地图匹配算法研究及应用
地图匹配算法研究及应用地图匹配算法是指将GPS轨迹数据与地图上的道路网络相匹配的算法。
随着GPS定位技术的普及，越来越多的人开始使用GPS设备来记录自己的行动轨迹。
然而，由于GPS测量误差和信号遮挡等原因，GPS轨迹数据并不完全准确，因此需要通过地图匹配算法来改善其精度。
一、传统地图匹配算法传统地图匹配算法主要有三种：最近邻算法、HMM算法和粒子滤波算法。
1.最近邻算法最近邻算法是一种简单且有效的地图匹配算法。
该算法首先将GPS轨迹点与道路网络上的所有节点进行距离计算，然后将GPS轨迹点与最近的节点相匹配。
该算法简单易实现，但其精度较低，对于道路较为复杂的区域容易产生匹配错误。
2.HMM算法HMM算法是一种基于贝叶斯理论的地图匹配算法。
该算法将GPS轨迹点视为观测序列，将道路网络视为状态序列，并使用HMM模型来匹配GPS轨迹点。
相对于最近邻算法，HMM算法考虑了GPS轨迹点之间的关系，在处理复杂的道路网络时具有较高的精度。
但是，该算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
3.粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于贝叶斯滤波的地图匹配算法。
该算法使用粒子滤波器来估计GPS轨迹点所在的道路，并通过重采样方法来改善估计的精度。
相对于HMM算法，粒子滤波算法更加灵活，可以处理不同种类的观测数据，并具有较高的精度。
但是，该算法的计算复杂度较高，在实时应用中需要充分考虑计算效率。
二、基于深度学习的地图匹配算法近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的地图匹配算法逐渐成为研究热点。
深度学习基于神经网络模型，通过学习海量数据来提高模型的精度。
基于深度学习的地图匹配算法主要有两类：基于卷积神经网络（CNN）的算法和基于循环神经网络（RNN）的算法。
1.基于CNN的算法基于CNN的地图匹配算法主要采用图像处理技术，将GPS轨迹数据转换成图像形式，然后使用CNN网络来匹配GPS轨迹点。
该算法可以处理复杂的道路网络，具有较高的精度，并且能够自动学习特征，避免了传统算法中需要手动设计特征的问题。
测绘技术中的精确导航与地图匹配方法解析
测绘技术中的精确导航与地图匹配方法解析随着科技的发展，测绘技术在导航和地图匹配方面发挥着越来越重要的作用。
精确导航和地图匹配方法的研究不仅可以提高导航系统的准确性，还可以应用于交通管理、地理信息系统等领域。
本文将从定位技术、地图匹配方法以及应用案例三个方面，探讨测绘技术中的精确导航与地图匹配方法。
一、定位技术在精确导航和地图匹配中，定位技术是关键环节。
目前常用的定位技术有卫星定位系统（GPS）、惯性导航系统、视觉传感器等。
卫星定位系统是最为广泛应用的定位技术之一，通过接收多颗卫星的信号，可以精确测定用户的位置。
然而，在城市峡谷、高楼群等复杂环境中，GPS的精度会受到很大的影响。
因此，研究人员提出了将惯性导航系统与GPS相结合的方法，以提高定位的精度和可靠性。
另外，视觉传感器也逐渐应用于导航领域。
通过图像识别和处理，视觉传感器可以获取周围环境的特征，进而确定用户的位置。
二、地图匹配方法地图匹配是指将定位数据与地图数据进行比对，确定用户所在的位置。
在地图匹配中，主要考虑两个问题：一是位置匹配，即用户的位置和地图上的位置如何对应；二是方向匹配，即用户的行进方向和地图上的道路方向如何对应。
目前，常用的地图匹配方法有基于几何特征的方法、基于特征点匹配的方法和基于机器学习的方法。
基于几何特征的方法主要利用测量数据和地图中的道路几何信息进行匹配。
主要步骤包括道路几何特征提取、特征匹配和位置计算等。
这种方法适用于城市道路网络比较简单的情况，但在复杂的交叉口和环岛等地方容易出现误匹配的情况。
基于特征点匹配的方法则利用图像处理技术，通过提取道路边界、交叉口等特征点，将其与地图上的特征点进行对比。
这种方法适用于城市道路网络比较复杂的情况，但对于特征点提取和匹配算法的准确性要求较高。
基于机器学习的方法则是近年来的研究热点。
通过建立位置匹配模型，利用机器学习算法对定位数据和地图数据进行训练和匹配预测。
这种方法在大规模数据处理和复杂环境下具有较好的适应性和准确性。
地磁匹配导航中几项关键技术研究
ｌ 一１ ∑ ．
式 （） ２ 中测点 间 的变 异 函数 用 ｙ ， ） 示 ， 点 （ 表 测 与插值 点 间的变异 函数 用 ｙ Ｋ ， ） （ 表示 ， 小 化 处 极 理时 的拉格 朗 日乘 数 用 表 示 。式 （ ） 以表 示 为 ２可 矩阵形 式
征 ， 磁 匹 配 导 航 （ ｏ ｇ ｅｉ ＭａｃｉｇＮａｉａ 地 Ｇｅｍａｎｔ ｔｈｎ ｖｇ— ｃ ｔ ｎ 就是 利用 地磁 场 的这 种 特征 来 实 现 导航 的 ， ｉ ） ｏ 其 工作 原理 如 图 １ 示 。 所
磁匹配导航中有 ２ 个方面因素是影响导航精度的重 要因素 ： 一个是地磁场数据库 ； 第二个是匹配区域的 选择（ 地磁适配区的选择） 。地磁场数据是决定地磁
域［ 。以 区域 化变 量 理 论 为基 础 、 异 函数 为分 析 变
置 。导航 时 ， 首先把 预 先 准 备 的地 磁 场 数 据存 储 在 计算 机 中 ， 成数 字 地 磁基 准 图 。当载 体 运 动 到特 构 定 匹配 区域 时 ， 由地磁 传 感 器测 量所 在 位 置 的地 磁 场 特征 ， 载体运 动一段 时 间后 ， 量得 到一 系列 的 近 测 实 时地 磁特 征值 ， 称 为 序列 。把测 量 序 列 与 基准 简 图进行 匹配 ， 出基 准 图 中与 测 量 序列 量 最 匹 配 的 找
第２ Ｏ卷第 １ 期
２ １ 年 ２月 ０１
测
绘
工
程
Ｖｏ． Ｏ № ． １２ １
Ｆｅ ．。 ０ １ ｂ ２ １
ＥＮＧ Ｉ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ０Ｆ Ｕ ＲＶＥＹＩ Ｓ ＮＧ ＡＮＤ ＡＰ ＮＧ Ｍ ＰＩ
地磁匹配导航讲解
4. 将载体的实时航行位置输出。
地磁匹配导航的形式化模型 由地磁匹配系统的原理知， 地磁匹配模型可以形式化的描述如下： 状态方程(INS误差模型)：
ek 1 f k (ek , k )
观测方程(观测模型)：
已知信息：
其中，
地磁匹配的目的是根据DTED，在获得已知信息Dk的情况下，估算航行
由地磁导航原理可知, 提高地磁匹配导航精度关键在于三个方面: 一是导 航区域地磁数据库的建立; 二是载体上磁力仪的实时测量; 三是地磁匹配算法。 因此地磁导航关键技术包括： 1. 导航区域地磁数据库的建立。 导航区域地磁数据库的建立是地磁匹配导航的前期基础工作, 为地磁匹配运算 提供重要的参考依据。现代描述地磁场的分布规律主要采用地磁模型和地磁图 的方法, 地磁模型包括国际地磁参考场模型和区域地磁模型两种。 载体上磁力仪的实时测量 载体在导航的过程中, 需要实时地测量航行位置的地磁信息序列构成实时图, 为 匹配算法提供匹配依据。 3. 地磁匹配算法 2.
其中，a为模型系数，Q是二次核函数，中心在（xi，yi）处，T由二
次式的和描述。算法 地磁匹配算法属于数字地图匹配技术，是地磁导航的核心技术。常用的 算法有TERCOM匹配算法，利用平行于INS航迹的一组地磁序列作为最终匹 配序列，首先在格网内改变第一个INS推算点位置，在背景场中寻找与INS推 算轨迹平行的一组新序列。遍历第一个INS推算位置有效范围的网格，得到 多组序列。将每组序列各点格网对应地磁值与磁力实测值进行匹配，寻找匹 配最优的一组作为最终的匹配结果。最优匹配组的判断采用相关分析算法。 目前主要分两类：一类强调它们之间的差别程度，如平均绝对差算法(MAD)、 均方差算法(MSD)；另一类强调它们之间的相似程度，如互相关算法( COR )。 计算公式如下：
地磁匹配导航中适配区的选择
ｌ 丽 茜 由于磁场是地球本身的固有特性 ， 获取地磁场 信息 的方 式也 是完 全 被 动 和无 源 的 ， 因此 地 磁 导航 技术逐步成为 ２ 世纪导航技术发展的一个新方 向， １ 成 为各个 国家 争相发 展 的热点 －］ １４。
地磁 匹 配 导 航 中适 配 区的 选 择 是 一 个 关 键 问
第 ３ 卷第 ６ １ 期 ２ １ １ 月 ０１ 年 ２
大 地 测 量 与 地 球 动 力 学
Ｊ ＲＮＡＬ Ｏ ＯＤＥ Ｙ ＡＮＤ ＧＥ ＹＮＡＭＩ Ｓ ＯＵ Ｆ ＧＥ Ｓ ＯＤ Ｃ
Ｖ０ ． １ Ｎｏ ６ １３ ．
Ｄｅ ｃ．． ０１ ２ １
文章编 号 ：６ １５４ （０ ）６０７ －６ １７ —９２ ２ １ ０ －０９０ １
ｃ ａ ａ ｔｒ ｐ ｒ ｍｅｅ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ ｅ ｔｏ ｙａ ｅｃ ｍｐ ｒ ｄ． ｈｒ ｕ ｈ ａｐａｔｃ ｌｒｃ ｓ ｉ ｉ ｈ ｗｎ ｔ ａ ｈ ｅ ｅ ｔ ｎ ｂ ｓ ｄ ｈ ｒ ｃｅ ａ ａ ｔ ｒｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｒ ｐ ｒ ｏ ａ ｅ Ｔ ｏ ｇ ｒｉ ｕ ａ ａ ｅ，ｔ ｓｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ｓ ｌｃ ｉ ａ ｅ ｏ ｏ ｏ ｅ ｍａ ｎ ｔｃ ｃ ａ ａ ｔｒ ｐ ｒ ｍｅｅ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｅ ｔｏ ｙ ｉ ｒ ｆｅ ｔｖ ｎ ｒ ｐ ｒ ｐ ｉｔ ｓ ｔｅ ｓａ ａ ｄ ｏ ｎ ｇ ｏ ｇ ｅｉ ｈ ｒ ｃｅ ａ ａ ｔｒ ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｒ ｐ ｓ ｍｏ ｅ ｅｆ ｃｉｅ ａ ｄ ｍｏ ｅ ａ ｐ ｏ ｒａｅ ａ ｈ ｔｎｄ ｒ ｆ ｏ ｔ ｅ ｓ ｌｃ ｉｎ ｏ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｄ ｐ ａ ｌ ｔ ｈ ｎ ｒ ａ ｈ ｅ ｅ ｔ ｆｇ ｏ ｇ ｅ ｉ ａ ａ ｔｂ ｅ ｍａｃ ｉ ｇ ａ ｅ ． ｏ ｃ Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ： ｅ ｍａ ｎ ｔｃ ｍａｃ ｎ ａ ｉａ ｉｎ；ｍａｃ ｉ ｇ ｓ ｃｉｎ；ｇ ｏ ｇ ｅｉ ｎ ｏ ｍａｉｎ ｅ ｔｏ ｙ；ｔ ｒａｎ ｃ ａ ａ — ｇ ｏ ｇ ｅｉ ｔｈｉ ｇ ｎ ｖｇ ｔｏ ｔ ｈ ｎ ｅ ｔｏ ｅ ｍａ ｎ ｔｃ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｎ ｒ ｐ ｅ ｒ ｉ ｈ ｒ ｃ ｔｒ；ｔ ｎ ａ ｄ ｏ ｅｅ ｔｏ ｅ ｓａ ｄ ｒ ｆｓ ｌ ｃｉｎ
无人机景象匹配辅助导航仿真系统设计与实现
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无人机景 象 匹配辅 助导 航仿 真 系统设 计 与 实现
李耀 罕 ， 潘 采 ， 沈 贺， 张绍武 ， 凌志 阿 Ｊ ｆ
（ 西北 工 业 大 学 自动 化学 院 ， 安 ７０ ７） 西 １ ０ ２
摘Leabharlann 要： 景象 匹配 导 航 技 术 以其 自主性 强 ， 位 精 度 高 ， 电 子 干 扰 的优 势 逐 渐 成 为 未 来 无 人 机 平 台 最 主 要 辅 助 导 航 方 定 抗
ｗａ ｌ ｔａ ｅ ｕｓ ｄ ｉ ｕ ｙ ｔ ｍ ｏ ｐｒ ｅ ｓｔ ｅ ｓｍ ｕ ａ ｅ ｕｎ ｉ —ｍａ ｅ ｏ ａ ｒ ｎ ＵＡＶ．Ｒｏｕ ｅｏ ＡＶ ｖｅｅ ｒ ｅ ｎ ｏ ｒｓ ｓ ｅ ｔ ｏｃ ｓ ｈ ｉ ｌ ｔ ｄ ｒ ｔｍｅ ｉ ｇ ｆｃ ｍｅ ａ ｏ ｔ ｆＵ
台景 象 匹配 导航 仿 真 系 统 。该 仿 真 系 统可 模 拟 无人 机 的真 实 工 作 环 境 ， 为 无 人 机 平 台景 象 匹配 导 航 的设 计 与 开发 提 供 技 术 并
支持 。 关 键 词 ： 象 匹配 ， 能 评 估 ， 助导 航 ， 人 机 ， 真 系 统 景 性 辅 无 仿
基于InSAR的三维地形匹配导航技术的研究与实现
基于InSAR的三维地形匹配导航技术的研究与实现尹智龙;王可东;高意峰【期刊名称】《太赫兹科学与电子信息学报》【年(卷),期】2016(014)005【摘要】A 3-D terrain matching navigation system based on Interferometric Synthetic Aperture Radar(InSAR) information is proposed, wherein the system employs a 3-D terrain matching algorithm based on 3-D Zernike moments. A new method for solving the problem of huge computation of 3-D Zernike moments in use of terrain matching and the problem of rotation adaptability is provided. In order to verify the effectiveness and the performances of the algorithm, a 3-D visual software simulation platform based on C++ and OpenSceneGraph(OSG) is constructed. Simulation results show that the 3-D terrain matching algorithm based on 3-D Zernike moments is high in positioning precision and strong in terrain adaptability, problems of real-time performance are well solved, and high practical value in engineering is obtained by the system.%研究了一种以干涉合成孔径雷达(InSAR)信息为基础的三维地形匹配导航系统，该系统采用基于3-DZernike矩的三维地形匹配算法，同时针对3-D Zernike矩在地形匹配中计算实时性差的问题进行了改进。
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匹配导航——地磁匹配导航
内容
一．必要性
二．研究现状
三．现状分析
四．我们的工作
五．未来的工作
地形匹配导航
61000
6150062000
62500
63000
X /m
63000
204500205000205500206000206500207000
Y/m
真实航迹INS航迹匹配航迹
一、必要性
随着陆地资源的匮乏，近年来国家对海洋资源的开发力度愈来愈大，应用于海底管线探测、水下沉船打捞以及水下资源勘探等领域的水下自制运动载体（如AUV，ROV）的研究得到了快速发展
AUV
ROV
攻击性核潜艇(SSN)必
潜艇导航系统必须是一种功能齐备、复杂而自动化程度极高
有源导航手段：
以
短基线，超短基线，主动声呐为代表的声学导航：1）精度较高；2）需要母船搭载；3）发射声信号隐蔽性差。
GNSS：
1）准确性高；2）信号在水中衰减较快；3）水面或近水面导航隐蔽性差。
地形匹配导航定位系统
1）发射声信号隐蔽性差；2）海洋地形特征变化平缓，精度低。
惯性导航系统
1）无源；2）全天候；3）实时提供三维位置及速度；4）导航定位误差随时间积累。
重力辅助导航
1）无源；2）全天候；3）海底重力变化较为平缓区，不稳定；4）匹配序列较长。
因此，研究无源、自主、高精度水下导航定位技术，保证水下导航系统的精度和稳定性显得非常必要和迫切。
地磁：
1）一种基本地球物理学特征存在于地球的每一个角落。
2）地磁场包含7要素，这些要素均可以作为匹配源，保证了匹配的多样性和稳定性。
3）地磁作为矢量数据，具有指向性。
4）地磁无需向外界发射信号。
其导航具有无源性、隐蔽性。
期解决现有导航系统存在的问题，为水下潜航器服务。
二、研究现状研究现状
地磁导航系统研究现状
地磁背景场模型研究现状
地磁匹配导航算法研究现状
适配区划分研究现状
研究现状(系统)
20世纪60年代末，美国的E-systems公司提出了基于地磁异常场等值线匹配的MAGCOM系统，从而开始了现代地磁匹配导航系统的研究。
20世纪80年代初，瑞典的lund学院对船只的地磁强度进行了实验，实验中将地磁强度的测量数据与地磁图进行人工比对，确定船只的位置；同时根据距离已知的两个传感器的输出时差，确定船只的速度。
20世纪90年代，美国科学家Pasiaki和BarItzhack提出了通过测量卫星所在位置的地磁场强度自主确定卫星轨道，将地磁导航应用于实践。
研究现状(系统)
直到2000年之后，美国才推出了优于500m的水下地磁导航系统，并计划将其应用于提高巡航鱼雷的命中率。
NASA高戈德空间中心和有关大学对水下地磁导航进行了研究，并进行了大量的地面试验。
波音公司也正在开展基于地磁导航的飞机自动着陆系统。
俄罗斯方面，在2004年进行的“安全-2004”演习中试射的SS-19导弹可以不按照抛物线沿稠密大气层边缘近乎水平飞行，使敌方导弹防御系统无法准确预测来袭导弹弹道，军事专家分析其也可能使用了地磁场等高线匹配制导技术。
研究现状(地磁背景场模型的构建)IGRF （IAGA每5年更新一次）
WMM （BGC、USGC每5年更新一次）
优：范围较大，顾及了全球地磁变化。
缺
：精度较低（100nT-200nT），分辨率低。
2007年二炮指挥学院王仕成等
分析了利用全球地磁场模型进
行匹配导航的可行性，认为其
很难满足匹配导航的精度。
全球地磁场模型
研究现状(地磁背景场模型的构建)✓美国、日本、加拿大、罗马尼亚、蒙古、越南等国每5年更新一次自己国家的区域地磁场模型。
✓中国地磁场模型(CGRF)：由我国地质勘探部门与中科院地质
与地球物理研究所每10年更新一次，目前精度50-150nT。
区域地磁场模型
研究现状(地磁导航算法)
Tercom
✓美国麦道飞机公司研制的机动地形相关系统（MTCS）✓英国不列颠宇航公司（BAE）研制的地形剖面匹配系统(TERPROM)
✓英国费伦蒂公司研制的PENETRATE系统
✓法国萨基姆公司（SAGEM）研制的地形剖面匹配导航
•优点：
1）运算速度较快。
2）对数据采样限制较小。
•缺点：
1）精度较低，无法实现小于格网的定位精度。
2）初始角度偏差较大时，匹配稳定性较差。
研究现状(地磁导航算法)
ICCP
ICCP算法通过反复寻找与测量点集最近的对应点集，确定刚性变换（旋转矩阵和平移向量），使两组点集之间残差平方和所构成的目标函数值最小。
（上世纪90年代末
Behzad Kamgar-Parsi和Behrooz提出）。
•优点：
1）可以计算出实时的平移量及旋转变量。
2）细部精度高于TERCOM。
•缺点：
1）计算速度较慢。
2）数据采样间隔要求较高。
3）容易产生局部收敛，从而引起误匹配。
SITAN
SITAN系统全称为桑迪亚惯性地形辅助导航系统，是美国Sandia实验室于上世纪80年代末开始研制的一套地形匹配导航算法。
优点：实时性较好。
缺点：初始误差过大时，极易产生滤波发散。
三、现状分析及存在问题
以IGRF为代表的国际地磁参考场模型和CGRF为代表的区域地磁场
模型精度过低难以满足地磁匹配导航的需要。
同时地磁数据处理研究也亟待进行。
地磁导航虽然已经开展了TERCOM、ICCP以及SITAN方面的研究，也
已投入到地形匹配等方面的应用中，但针对这几种方法的环境适用性研究以及误匹配研究较少。
而且这三种方法均存在自身的局限性，如何实现三者有机融合的研究目前仍是空白。
无论是潜艇还是导弹等军用设备，在实际应用前必须进行必要的
适配导航区域的选择，进而使载体的途经区域内包含有更多的地磁特征，最终才能实现更好、更稳定的导航。
目前在这方面的研究较少。
海洋地磁测量及数据处理
海洋地磁区域背景场模型构建
海洋地磁导航方法及改进
不同地磁特征下的最优匹配算法研究
海洋地磁导航误匹配诊断技术
基于TERCOM、ICCP以及SITAN联合的海洋地磁准实时导航方
法研究
基于地磁共生矩阵的地磁导航适配区及适配航向确定
海洋地磁导航误差综合分析
海洋地磁、INS及压力传感器导航信息融合
海洋地磁匹配导航系统设计
四、我们的工作及存在的问题
海洋地磁测量：
1）介绍测量所需的传感器2）拖鱼的安装定位3）日变站的架设4）船磁测量5）测量流程
研究内容（一）
海洋地磁测量及数据处理
海洋地磁数据处理：
1）地磁数据滤波2）船磁建模3）日变改正4）磁异常计算
5）测量精度评定
研究内容（一）
1）不同分辨率数据对地磁场模型精度的影响2）地磁特征对地磁建模精度的影响
3）截止阶数、曲面参数等与模型精度的关系
关键技术：
研究内容（二）
TERCOM：
1）介绍算法原理，并分析其优缺点。
2）针对对初始角度误差较为敏感的缺陷，提出一种基于自适应角度探测的TERCOM改进算法。
3）将Hussdorff距离引入其中，作为一种新的相关性度量指标。
研究内容（三）
海洋地磁导航方法及改进SITAN：
1）介绍了SITAN算法的工作原理。
2）研究了地磁线性化技术。
3）研究了滤波发散监测机制。
P
…M Nψ
ψ
2
1）TERCOM
TERCOM算法主要基于格网平移机制。
导航稳定性直接受背景场相关性影响，因此该算法的稳定性从
•计算地磁背景场相关长度以确定合适的匹配航迹长度
•分析背景场在航迹平行方向的相关性
两方面来研究。
不同地磁特征下的最优匹配导航算法研究
研究内容（四）
2）ICCP
ICCP算法的核心就是刚性变化，因此该算法的稳定主要从
•平移量的可靠性与等值点分布关系
•旋转量的稳定性与等值点分布关系
两方面进行研究。
研究内容（四）
The corresponding MSD
导航方法研究
基于地磁共生矩阵的地磁导航适配区及适配航向确定
研究内容（七）
通过对这些参量进行显著性分析，最后确定出地磁导航适配
地磁适配航向的选择。
及误差量级对地磁导航最终精度产生的影响。
基于地磁、INS以及压力传感器的数据融合算法
研究内容（九）
设计Kalman抗差自适应滤波模型，实现地磁匹配、惯性导航与压力计数据的深度融合。
地磁导航结果
惯导导航结果
压力传感器深度+-
INS GNS Kalman 滤波X G
X I X 压力传感器
五、还需要解决的问题最优高精度海洋局部地磁场模型构建方法
海洋地磁导航误匹配诊断
适配区划分及适配航向确定
导航算法的准确性、实时性
地磁导航误差综合分析
谢谢各位
Thank you for your attention。