Yusong_An的博客

背景：为了提高在磁场信息较少的区域的匹配效果。改进方案：根据三角形相似性，匹配三角形构建在与训练后的BPNN（反向传播神经网络）地磁地图对应的等磁线信息上，通过修正函数获得最佳匹配参数。改进效果：为了验证所提出的算法，进行了基于均匀分布和随机分布的仿真实验。通过与ICCP方法的比较，使用蒙特卡洛仿真进一步证明了该算法对噪声的抗干扰能力。

背景：为了提高路径规划的效率和准确性，本文提出了一种新的组合算法，综合考虑了水下地磁匹配导航区域和环境约束的分布。改进方案首先，利用地磁导航匹配区域，通过Dijkstra算法获取初步的路径点。其次，建立并规范化环境约束模型，同时构建路径规划的环境约束成本模型。然后，根据环境约束成本模型中的时间、函数关系、约束条件和变量之间的关系，引入粒子群优化算法。以初步路径点为基础，将路径规划问题转化为路径优化问题。

本文介绍了一种基于地磁矢量的改进迭代最近轮廓点匹配（ICCP）导航算法，旨在解决惯性导航系统（INS）误差累积的问题。传统的ICCP算法由于对航向误差敏感，且在地磁特征相似区域容易发生匹配错误，因此本文提出了一种改进方法。该方法结合了蚁群算法，以改进大概率范围内的搜索策略，并使用地磁三维矢量特征和Hausdorff距离作为目标函数，以提高匹配效率和精度。

针对高空高速飞行器在卫星导航不可用条件下惯性导航系统（INS）误差累积的问题，提出了一种改进的迭代最近轮廓点（ICCP）算法用于地磁匹配导航，以帮助消除INS误差。该算法针对传统ICCP在初始定位误差较大情况下易陷入局部最优的问题，基于多属性决策改进了其决策指标。匹配效果通过算法的收敛度指标和引入的轨迹相关性指标进行综合评估。在判断匹配轨迹的收敛度后，通过其地磁强度和线性相关性来表征其与真实轨迹的相关性。随后，基于熵权法融合两个指标，作为综合决策指标。