基于神经网络的地形匹配方法研究 (2006年)

提出了基于神经网络实现多特征融合的地形匹配算法，充分利用地形的各种不同的统计特征和几何特征，构造了一种地形匹配网络模型。通过对实时图和基准图的分析，给出了计算网络节点之间的权值函数，建立了网络系统能量方程，通过求系统的最小能量得到最佳匹配位置。由于网络能融合地形的不同统计特征和几何特征，所以算法大大提高了系统的抗干扰能力和定位精度，适合于实时图容易发生畸变的地形匹配领域。实验结果表明，定位精度和抗干扰能力均优于传统的地形匹配方法。