景象匹配辅助导航中多级实时匹配算法研究

由于选用部分Hausdorff距离进行图像匹配时不能满足较大尺寸图像匹配实时性要求,利用了多级分层匹配技术加速图像匹配,提出了多级实时图像匹配算法,该算法以部分Hausdorff距离为图像匹配相似性度量,结合小波变换多分辨率思想提取多尺度图像特征,实现了由粗到精多级分层实时匹配。图像匹配结果表明,光学卫星(IKONOS)图像和合成孔径雷达(SAR)图像二种情况下图像匹配结果准确,比仅采用基于部分Hausdorff距离图像匹配而言,采用三级图像匹配可大大缩短匹配时间。该算法实施景象匹配能在5 s以内完成,满足景象匹配辅助导航系统匹配修正的准确性和实时性的要求。     

基于多尺度信息综合的快速地图匹配算法研究

针对航片数字地图与实时图像的景象匹配实时性问题 ,提出了一种快速地图匹配方法———基于多尺度信息综合的数字地图匹配算法。该算法采用了多尺度分析与综合的思想 ,通过实时图像和参考图像在多尺度信息下的综合变换以及在同一尺度下的比较、综合 ,并结合一般常规图像匹配算法中的粗匹配和精匹配方法 ,实现了真实匹配位置的快速逼近 ,有效地提高了图像匹配的速度。通过PC机软件模拟仿真 ,该算法在匹配精度和匹配速度上都达到了较满意的效果。     

基于快速鲁棒性特征的景象匹配

针对光电成像制导景象匹配中图像产生较大几何形变的问题,提出了一种基于快速鲁棒性特征(speeded up robust feature, SURF)的景象匹配算法。SURF提取的图像特征具有尺度和旋转不变性,对灰度不敏感,并能快速运算。算法首先利用仿射变换对基准图像进行3D视角补偿,模拟基准图像在不同视角下的成像,以减小基准图像和实时图像间的视角差异,分别提取两图像的SURF特征,然后根据最小欧氏距离准则提取两图像间匹配的SURF特征点对,根据该特征点对估计基础矩阵,得到两图像的投影关系。仿真结果表明,该算法能够适应光电成像制导中图像的几何形变,实现稳定的景象匹配。     

基于SIFT弹载SAR图像匹配算法

基于尺度不变特征算法,提出了一种适用于弹载合成孔径雷达图像匹配的改进算法。该算法首先通过在构建的高斯差分尺度空间中搜索特征点,然后利用指数加权均值比算子计算特征点的梯度幅值和方向,并通过简化的特征描述子生成特征向量,最后采用距离比和几何一致性准则剔除错误匹配的特征点对,实现图像匹配。实验结果表明,改进算法对SAR图像在旋转、光照、尺度变化等情况下都有很好的匹配效果,并且降低了计算复杂度,有较强的鲁棒性和实时性。     

无人机地标匹配定位技术研究

从模式识别的观点给出地标匹配算法的数学模型。分析了影响匹配算法性能的相关因素。把归一化相关景象匹配法引入到无人机地标匹配中。仿真实验结果表明 :在信噪比较低的情况下 ,此算法能满足地标定位要求 ,并且在景象匹配搜索中应用遗传算法大大减少了计算机的运算量 ,提高了地标匹配的实时性     

基于DSP+MCU的小型捷联惯性导航计算机系统

针对通用计算机不能满足捷联惯性航姿系统小型化的要求,介绍了自行研发的基于双CPU的专用导航计算机。并以该计算机为平台,利用低成本IMU等传感器,构成了小型捷联惯性航姿系统。针对该惯性航姿系统的特点,简化了磁航向补偿算法、应用了低阶卡尔曼滤波器。针对导航计算机“数字信号处理器(DSP)+单片机(MCU)”的特殊结构,设计了合理的导航程序流程。实验证明:基于DSP+MCU的小型捷联惯性航姿系统实时性好,精度可达到要求,而且大大减小了系统体积和功率,降低了成本。     

三分支空间变换注意力机制的图像匹配算法

对于待匹配图像具有旋转、缩放、平移等空间几何变换的图像模板匹配任务,现有的算法耗时较长,且准确率不高。针对该问题提出一种高准确率、低运算成本的图像匹配算法,首先根据中心点与邻域点的像素差来寻找特征点,进行快速特征检测,然后以这些特征点为中心,并以快速特征检测所计算出来的旋转角截取出一定尺寸的图像块。再将这些图像块输入空间变换注意力模块的特征描述子提取网络,最后使用K最邻近算法计算两张待匹配图像特征描述子中匹配的特征。特征描述子提取网络中引入了空间变换注意力模块,网络在训练的时候着重对空间信息进行学习,故所提算法提高了具有较大空间变化图像匹配任务的准确率。在匹配时间方面,所提的匹配算法仅次于检测和匹配都使用快速特征检测算法的方法。在匹配准确率方面,所提算法匹配的准确率远远优于实验所比较的其他算法。     

用频域相关技术提高匹配概率

本文提出了一种空域、频域相结合的两级图像匹配算法,该法结合了空域和频域处理的优点,使得该方法在存在较严重的局部灰度变化,较强噪声和一定的旋转变化的情况下仍有较高的匹配概率和匹配精度,匹配速度也较快。     

利用双树复小波变换和SURF的图像配准算法

为了进一步提高图像配准的运算效率、匹配正确率及配准精度,提出了一种利用双树复小波变换和加速鲁棒特征（speeded up robust features, SURF）的图像配准算法。首先利用双树复小波变换将参考图像和待配准图像分解为低频部分和高频部分,选取其对应的低频部分作为SURF算法的输入图像,得到两者的粗匹配结果;然后通过随机抽样一致（random sample consensus, RANSAC）算法对粗匹配点对进行提纯,剔除误匹配点对,解决了SURF算法存在较多错误匹配点对的问题,同时计算出最佳匹配的变换模型参数;最后根据该变换模型参数对待配准图像进行几何变换,经双线性插值确定灰度,完成图像的配准。大量实验结果表明,与尺度不变特征变换（scale invariant feature transform, SIFT）算法和SURF算法相比,所提算法的运算速度更快,匹配正确率和配准精度更高,同时在抗噪声、抗旋转及抗亮度变化性能方面更加优越。     

基于辅助匹配的1点RANSAC单目视觉导航算法

针对1点随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)单目视觉导航算法中的主动视觉匹配失效问题,提出了一种基于辅助匹配的1点RANSAC单目视觉导航算法。首先,该算法通过引入尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法完成特征匹配;其次,采用RANSAC算法解算基础矩阵和匹配点;最后,通过实验验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法能够解决主动视觉匹配失效问题,提高1点RANSAC单目视觉导航算法的导航精度。SIFT辅助求解的有效匹配点精度在5个像素之内,航向角平均误差减小5.04°,俯仰角平均误差减小1.21°,滚动角平均误差减小3.03°。     

惯性系下平台惯导传递对准方法

由于导弹的高速旋转导致其内部的子惯导平台难以施矩,不能跟踪地理系,在发射前需要使子惯导平台跟踪惯性系,而主惯导则一直跟踪地理系。针对这一情况的传递对准应用问题给出了相应的解决办法。首先介绍了跟踪惯性系平台惯导的工作原理,然后针对这种情况,提出了2种惯性系下传递对准的方法,分别是平台惯性系以及地心惯性系下的速度匹配。经过对比分析,仿真结果说明平台惯性系下的方位失准角精度不高,而地心惯性系下在3个方向上都达到了误差小于1′的精度,是一种可行的对准方法。     

光学陀螺旋转式惯导系统的安装误差效应分析

在光学陀螺惯导系统中,利用系统旋转自动补偿可以有效地减小惯性元件漂移对系统导航精度的影响,从而实现高精度、低成本的惯性导航要求。首先从光学陀螺旋转式惯导系统的误差传播方程出发,推导了系统中由于光学陀螺安装误差引起的数学平台角度误差表达式。以此为基础,分析了旋转式系统中的安装误差引起的误差效应及自动补偿安装误差所应满足的条件,为系统设计和精度分析提供了理论参考。     

基于AEKF的高速自旋飞行体组合导航方法

针对高速自旋飞行体运行过程中噪声特性无法准确获取的问题, 提出了基于改进自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter, AEKF)算法对量测噪声进行自适应调节, 并在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)的基础上提出了一种基于对状态变量新的建模方式的EKF算法, 提高算法的实时性。采用北斗/捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)组合导航方案, 在EKF的基础上, 引入带遗忘因子的噪声估计器, 通过AEKF对组合导航数据进行融合, 对量测噪声进行估计。仿真结果表明, 所提出的组合导航方法对高速自旋飞行体的姿态和位置定位误差较小, 与无改进的AEKF相比, 具有更好的收敛性。     

捷联惯导系统测量坐标系之间转换矩阵的试验标定

为了分析捷联惯性导航系统的误差特性,试验中往往利用另一精密惯性基准为其提供实时的标准解。由于安装捷联惯导系统的一体性支架存在着加工误差以及两套惯性导航系统之间存在着安装误差。因此,两套惯性导航系纯的测量坐标系难以完全重合,它们之间存在一个坐标转换矩阵。本文根据技术要求设计试验步骤,利用重力场环境标定它们之间的这一转换矩阵,从而建立标准解与捷联惯导系统测量结果的数据联系。     

水下平台惯导惯性器件误差高精度估计算法

为满足高精度导航及隐蔽性要求,基于方位旋转技术,给出了针对水下平台惯导系统惯性器件(inertial measurement unit, IMU)误差无阻尼估计算法。首先分析了状态转换对固定指北式平台惯导系统的影响;其次利用Laplace变换,求解了方位旋转式平台惯导系统误差;然后基于舒拉振荡和平台旋转周期,利用间断获得的外测信息建立系统短时速度、位置误差模型并作不确定度评估;最后采用Kalman滤波对惯性器件误差作了事后估计。仿真结果表明,建立的速度、位置误差模型可信度高,算法可准确估计出东、北向陀螺常值漂移以及加速度计零位偏置,有效抑制导航误差发散,提高导航精度。     

重力扰动对高精度激光陀螺惯导系统ZUPT的影响分析与补偿

高精度激光陀螺惯导系统广泛应用于车载自主定位定向当中。当不存在外部测速设备的条件下，一般采用零速修正（zero velocity update，ZUPT）对导航误差的发散过程进行约束。常规ZUPT导航算法中重力矢量采用正常重力模型计算获得，忽略了重力扰动对导航精度的影响。考虑到车载自主导航系统对定位精度的要求，本文从重力扰动对惯性导航误差的影响机理分析入手，指出重力扰动是影响高精度ZUPT导航精度的最主要误差源之一。设计提出了两种适用于车载应用的重力扰动实时补偿方案，并在重力扰动变化剧烈的山区地带进行了长距离车载试验。试验结果表明，对于同一组跑车数据，导航时间2 h ZUPT间隔10 min，激光陀螺惯导系统的水平定位精度由补偿前的8.93 m提高到了补偿后的3.75 m，高程定位精度由补偿前的1.63 m提高到了补偿后的0.80 m。重力扰动补偿方法具有重要的工程应用价值。     

基于双欧拉角的UKF组合导航滤波算法

针对非线性滤波组合导航中四元数无迹估计器(unscented quaternion estimator, USQUE)规范性约束导致的算法计算量大、实时性差等问题, 提出一种基于双欧拉角姿态表示的无迹卡尔曼滤波(dual-Euler unscented Kalman filter, DEUKF)算法。通过正、反欧拉角相互切换, 在正、反欧拉微分方程精华区进行姿态滤波更新, 避免了奇异性, 确保了滤波精度。捷联惯性导航系统/全球定位系统直接式组合导航仿真试验与车载实验结果表明, 相比较于USQUE算法, DEUKF算法计算量小、实时性好, 水平姿态角估计精度与USQUE相当。     

基于惯性传感器网络的分布式导航方法

通常的惯性导航冗余配置及其信息融合技术,是基于相同的系统状态模型,不适合分布式惯性传感器网络的应用。针对该问题,给出了一种基于惯性传感器网络的分布式导航方法,将多个惯性测量单元配置在载体不同部位,不仅能提供冗余的导航信息,还能提供局部运动测量。在惯性网络结构分析基础上,建立了惯性网络动态测量模型,采用最大似然估计和信息滤波法,设计了分布式惯性测量融合与导航状态融合的分阶段信息融合算法,通过仿真进行了验证。结果表明,所提方法充分利用了其他节点的惯性传感器信息和同类导航状态信息,可以提高整个惯性传感器网络的估计性能和故障容错能力,在提高低性能节点导航精度的同时实现对高性能节点的自动对准。     

长航时导弹混合式惯导系统结构方案设计及优选

混合式惯导系统集平台式、捷联式惯导系统各自的优点于一体,打破了传统惯导的设计和使用思想,在长航时、大机动条件下的导航精度优势明显,为导弹武器射前快速自对准、中段误差修正、末段高精度导航提供了技术实现的可行性.混合式惯导系统可有多种结构方式,要实现混合式惯导系统在长航时导弹上的应用,首先就要解决其旋转结构的选型问题.本文从混合式惯导的基本概念和原理出发,对其上弹应用的多种旋转结构进行了方案设计;以其适用的自标定、自对准、旋转调制策略等为基础,开展了导弹武器发射前和飞行过程中高精度导航、误差修正等对惯导结构的需求论证,最终优选确定了能适应导弹武器使用剖面的最佳结构方案,且通过仿真验证了混合式惯导的优势所在.