目录

●第1章绪论1
1.1地形辅助导航系统1
1.1.1系统构成1
1.1.2惯性导航系统2
1.1.3高程测量传感器2
1.1.4基准地图2
1.1.5匹配算法3
1.1.6其他辅助导航系统4
1.2地形匹配算法的发展及趋势4
1.2.1单点匹配算法4
1.2.2一维序列匹配算法4
1.2.3二维和三维匹配算法5
1.2.4地形适配性分析方法6
1.3本书的主要内容11
参考文献11
第2章捷联惯性导航系统16
2.1惯性技术发展情况16
2.1.1陀螺仪16
2.1.2加速度计17
2.1.3惯性导航系统18
2.2惯性传感器的随机误差建模19
2.2.1转台标定及误差补偿20
2.2.2随机误差建模23
2.3捷联惯导解算36
2.3.1姿态解算37
2.3.2速度解算38
2.3.3位置解算39
2.4初始对准39
2.4.1静基准对准40
2.4.2动基座组合对准44
2.4.3传递对准55
参考文献57
第3章地形辅助导航系统60
3.1地形辅助导航系统基本构成60
3.2高程测量传感器61
3.2.1高程测量方法60
3.2.2气压高度计工作原理61
3.2.3雷达高度计工作原理62
3.2.4侧扫雷达工作原理62
3.3基准地图65
3.3.1矢量数据结构65
3.3.2栅格数据结构66
3.3.3地形适配性66
3.4SITAN算法72
3.4.1确定搜索范围72
3.4.2并行扩展Kalman滤波算法设计73
3.4.3地形线性化方法74
3.4.4匹配准则76
3.4.5流程框图76
3.5TERCOM匹配算法78
3.5.1搜索范围的确定78
3.5.2匹配准则78
3.6本章小结82
参考文献82
第4章一维匹配算法及其改进84
4.1PDAF算法84
4.1.1算法原理84
4.1.2算法仿真87
4.2多参照点联合概率匹配算法88
4.2.1算法原理88
4.2.2仿真验证90
4.3航迹约束算法90
4.3.1算法原理90
4.3.2仿真验证92
4.4ICCP算法94
4.4.1算法原理94
4.4.2最近等值线点的确定96
4.4.3等值线的提取96
4.4.4算法的改进97
4.4.5仿真验证98
4.4.6算法匹配性能分析及验证101
4.5本章小结108
参考文献109
第5章二维匹配算法110
5.1快速相关匹配算法112
5.2基于特征点的匹配算法114
5.2.1SIFT特征114
5.2.2SURF特征117
5.2.3ORB特征118
5.2.4点特征匹配120
5.2.5点特征匹配性能对比121
5.3基于特征线的匹配算法124
5.3.1LSD线特征提取124
5.3.2LSD线特征匹配125
5.3.3匹配试验126
5.4基于2D Zernike矩的匹配算法127
5.4.12D Zernike矩127
5.4.22D Zernike矩基函数的频谱分析128
5.4.3地形图的频谱分析128
5.4.4匹配算法构建131
5.4.5仿真试验134
5.5本章小结136
参考文献136
第6章3D Zernike矩匹配算法139
6.13D Zernike矩定义139
6.23D Zernike矩匹配算法构建140
6.2.1算法构建140
6.2.2参数设计141
6.2.3快速计算方法143
6.2.4圆模板145
6.2.5仿真试验146
6.3奇偶阶表达的差异性148
6.3.1奇偶阶表达性能分析148
6.3.2偶数阶中的冗余项分析153
6.3.3改进的匹配算法155
6.4频域特性分析及算法改进157
6.4.13D Zernike矩的频域表达157
6.4.23D Zernkie矩的频域分析157
6.4.3改进算法及仿真验证160
6.5本章小结163
参考文献163
第7章融合算法165
7.1概述165
7.2基于InSAR的地形数据获取166
7.2.1SAR图像数据166
7.2.2SAR图像数据质量分析167
7.2.3地形高程图像数据170
7.2.4地形高程图像质量分析170
7.3数据空洞处理171
7.4融合匹配方法175
7.5SAR/地形高程融合匹配算法176
7.5.1基于3D Zernike矩的融合匹配算法176
7.5.2基于HOG与3D ZMs特征的融合匹配算法179
7.6本章小结188
参考文献188
第8章匹配算法的地形适配性分析190
8.1概述190
8.2地形特征参数190
8.2.1参数定义190
8.2.2相关性分析194
8.3基于解析模型的地形适配性分析196
8.4因子分析199
8.4.1基于统计模型的地形适配性分析概述199
8.4.2参数检验199
8.4.3因子提取200
8.4.4提取因子的分析201
8.4.5因子主轴分析202
8.5多元线性回归模型203
8.5.1方差分析203
8.5.2回归系数204
8.5.3残差分析204
8.5.4模型效果评估205
8.5.5多元线性逻辑回归模型205
8.6BP神经网络206
8.6.1正向传播207
8.6.2反向传播207
8.6.3基于BP神经网络的地形适配性判别模型208
8.7支持向量机208
8.7.1基于SVM的匹配概率估计模型209
8.7.2基于SVM的适配性判别模型210
8.8几种地形适配性建模方法的对比211
8.9本章小结211
参考文献212