为了提高传统地形匹配算法的定位精度问题, 提出了一种基于粒子群优化的飞行器地形匹配新算法。该算法以参考导航系统测量位置为中心规划真实位置的搜索范围, 从基准地形图上提取相应的地形高程数据, 然后将粒子群优化算法引入匹配区搜索, 并将得到的地形剖面像元高程参量作为粒子群体中的粒子。在此基础上, 采用归一化积相关函数作为粒子适应度函数, 通过适应度最大度量值来比较基准子图和实时图剖面的相似程度, 最后通过仿真分析, 比较了基于TERCOM和PSO的匹配算法匹配精度和匹配时间。仿真结果表明, 基于PSO算法的匹配效果优于传统TERCOM算法, 匹配时间虽较TERCOM算法略长, 但满足实时性要求。

根据无人机的飞行任务需要, 提出一种适用于无人机的地形匹配辅助导航系统。该系统采用TERCOM算法和SITAN算法相结合的地形匹配组合导航算法, 以满足无人机机动飞行情况下连续匹配的要求。为验证系统的有效性, 根据真实地形数据, 建立由数字飞机、飞行控制系统、惯性导航系统和地形匹配系统组成的闭环仿真平台, 研究了不同飞行条件对导航精度的影响。仿真结果表明, 该系统能够有效提高无人机的自主导航精度, 具有较高的工程实用价值。