成像匹配系统定位结果的TSU数据融合新方法

在采用SAR末制导导引头的成像匹配定位系统中,现有算法利用加权平均对单次匹配的多模板进行融合得到定位数据。该方法忽视了不同位置上匹配定位信息的继承性和相关性,浪费了很多宝贵信息,限制了定位精度和可靠性的提高。为克服该缺陷,本文采用数据融合思想,在不改变导引头成像及景象匹配算法的前提下,通过挖掘多次定位结果中的关联信息,提出一种时空交错（temporal-spatial-united,TSU）的数据融合算法,利用一次匹配中多模板进行空间融合,及不同时刻定位结果进行时间融合,并通过仿真验证了算法性能,结果表明,本文算法可提高末制导导引头定位精度。     

基于相似度比较的图像灰度匹配算法研究

为提高图像灰度匹配算法的匹配性能,分析了常用的图像相似度比较方法,从实际应用出发,提出了一种简化的归一化积相关度量方法。针对景像匹配末制导,设计了先粗后精的匹配控制策略,实现了归一化积相关图像匹配算法的有效加速,并给出了简化的快速算法的基本设计思想。通过大量的匹配仿真实验,系统分析了算法对灰度畸变、噪声干扰、几何旋转畸变以及制导图大小的适应性。仿真实验结果验证了所给匹配控制策略的有效性、实用性以及算法的优越性。     

无人机图像匹配制导系统方案

为实现无人战斗机精确制导实际需求,根据作战的实时性和精确性特点,提出了一种基于图像匹配技术的制导方案。该制导方案引入地标信息,研究匹配方法,分析匹配计算量,提出了基于高速数字信号处理芯片来实现匹配制导的方法。软件仿真结果表明,匹配单元的结构完全能够满足制导系统功能实现的需要。     

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。     

基于序列图像匹配的车载自主测速方法

针对常见车速测量方法存在测速准确性较低、自主性较差和灵活性不足等问题,建立了车载自主测速模型,将车辆的测速问题转化为序列图像的匹配问题;结合车辆运行状态的约束条件和序列图像的成像特点,依次从特征提取、相似性度量、搜索空间和搜索策略等4个方面对序列图像匹配方法进行分析,并设计序列图像匹配算法。仿真结果表明,采用基于二值图像的匹配方法和采用平均绝对误差作为相似性度量函数,保证了较低的运算复杂度,提高了运算效率;提出的图像匹配算法具有较高的匹配精度和匹配速度。最后通过载车试验验证了所提方法的整体有效性和可靠性。     

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。     

合成孔径雷达景象匹配中制导导弹定位

研究了合成孔径雷达景象匹配中制导中的导弹定位问题。部分孔径成像是景象匹配中制导合成孔径雷达有效的成像模式,为便于利用多匹配点定位,提出了聚焦多普勒波束锐化成像方法。建立了基于匹配点距离差和多普勒差,并考虑了高度、速度和匹配点位置测量误差的定位模型。推导了位置估计的克拉美-罗下限（Cramer-Rao lower bound, CRLB）。提出了一种基于最小二乘的闭式求解算法。理论分析表明,在一定近似条件下,这一算法的估计精度到达CRLB。仿真分析了各种误差因素对CRLB的影响,验证了算法的理论分析结果及其有效性。     

基于参数估计的SAR定位方法

INS/SAR组合制导是一种新的制导方法,在SAR图像匹配定位结果的基础上,结合SAR成像特点,提出一种基于多项式参数估计的定位方法,由于融合时域、空域的距离信息,因此这种定位方法具有一定的鲁棒性;同时重点分析了这种定位方法的误差传递关系,并进行了仿真验证,结果表明这种方法是一种有效的定位方法,具有一定的应用价值。     

基于一种快速搜索策略的图像匹配

基于灰度相关的图像匹配法,因匹配概率高而广泛应用于各个领域,但传统灰度相关算法的搜索策略是遍历性的,匹配速度较慢。为提高图像匹配速度,提出一种全局并行爬山搜索策略,实现了非遍历性搜索,并能快速找到最优匹配点,并引入了一个搜索路经表对已搜索过的点作标记,以防止对某些点的重复搜索。实验结果表明了该算法的图像匹配具有快速性和较高的准确性。     

机器人三维定位系统中关键技术的研究

深入研究了机器人三维定位系统中的扫描匹配及位置信息空间定位技术,提出了一种基于ICP的高效扫描匹配算法。该算法采用滤波,特征提取及非线性迭代的方法在保持扫描匹配的精确度的同时大幅减少了计算时间,弥补了传统ICP算法效率较低以及可能收敛不到全局最优解的缺陷。然后使用在改进算法的基础上引入倾角传感器的方法解决了传统机器人定位系统中存在的不易获取地面坡度信息以及恢复出的机器人空间位置精度较低的问题。     

SAR/INS/TAN组合导航系统中的滤波算法研究

多传感器组合是提高导航系统定位精度和增强系统容错性的有效手段。在分析惯性导航系统(INS)、合成孔径雷达(SAR)和地形辅助导航系统(TAN)各自特点的基础上,提出了SAR/INS/TAN组合导航系统的组合滤波方案并建立了相应的组合导航系统数学模型。同时,针对图像匹配和TAN所固有的非等间隔量测输出滞后的特点,研究了一种多传感器信息融合的卡尔曼滤波算法,以有效解决此类非等间隔量测滞后的问题。仿真分析可见,该组合滤波算法能大大提高导航精度,是一种行之有效的方法。     

基于Faster R-CNN的电子海图和雷达图像的数据融合

船载导航雷达和电子海图(electronic navigational chart, ENC)是船舶重要的导航仪器,雷达图像和ENC图像的融合能够给出更加丰富的航行和避碰信息。为此,提出了一种基于深度学习理论的提取雷达图像中鲁棒特征的数据融合算法,实现了ENC和雷达图像较高层次的数据融合。首先,利用深度学习算法对雷达图像进行目标检测,识别船舶雷达的特征目标。其次,对检测到的特征区域执行图像处理,并确定用于ENC和船舶雷达图像配准的参考点。最后,根据参考点进行仿射变换,实现融合算法。利用连续时间段的狭窄水域中的真实船舶雷达图像数据对融合算法进行验证,结果显示船舶雷达图像和ENC的海岸线边缘信息匹配良好且满足实时性要求。该算法与简单的像素级图像融合算法相比鲁棒性更强,实现了ENC与雷达图像的特征级融合。     

改进的Sage-Husa自适应滤波及其应用

为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种基于协方差匹配技术的自适应滤波方法。该方法将协方差匹配技术和一种简化的Sage-Husa自适应滤波算法相结合,通过滤波的状态确定量测噪声协方差阵的值,在线估计噪声的统计特性实现自适应滤波。将该算法应用到惯导/双星（INS/DS）组合导航系统中,并和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明,在滤波精度相当的情况下,新算法简化了运算,提高了实时性。     

Intelligent fault-tolerant algorithm with two-stage and feedback for integrated navigation federated filtering

In order to take full advantage of federated filter in fault-tolerant design of integrated navigation system, the limitation of fault detection algorithm for gradual changing fault detection and the poor fault tolerance of global optimal fusion algorithm are the key problems to deal with. Based on theoretical analysis of the influencing factors of federated filtering fault tolerance, global fault-tolerant fusion algorithm and information sharing algorithm are proposed based on fuzzy assessment. It achieves intelligent fault-tolerant structure with two-stage and feedback, including real-time fault detection in sub-filters, and fault-tolerant fusion and information sharing in main filter. The simulation results demonstrate that the algorithm can effectively improve fault-tolerant ability and ensure relatively high positioning precision of integrated navigation system when a subsystem having gradual changing fault.     

SAR与可见光图像融合算法的研究

针对不同传感器数据融合这一难题 ,提出了一种SAR与可见光图像数据融合算法 ,它包括三个部分 :几何配准、SAR斑点噪声消除及SAR与可见光图像数据融合。运用相关算法进行几何配准 ;运用数学形态学滤波技术进行SAR斑点噪声消除 ;运用调制法进行SAR与可见光图像的数据融合。实验结果证明了本算法的有效性。     

快速联合H∞滤波在SINS/GPS组合导航中的应用

针对捷联惯导/卫星定位(SINS/GPS)组合导航中联合卡尔曼滤波器对系统模型和噪声统计特性的依赖性和算法运算量大等缺点,提出了新的联合H_∞滤波方法.定义了新的联合H_∞滤波公式,提出了融合信息在子滤波器中自适应分配原则,简化了联合H_∞滤波算法.由于H_∞滤波不需要已知噪声的统计特性,因此新算法具有很强的鲁棒性,同时联合算法又可以有效地增加系统的客错能力.仿真实验证明新算法在稳定性和实时性上都有较大提高.     

基于UKF的新型北斗/SINS组合系统直接法卡尔曼滤波

针对传统的间接法卡尔曼滤波在北斗/捷联惯导(serial inertial navigation system, SINS)组合导航系统中无法实现较高的定位精度且计算的冗余度大的缺点,提出一种基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的新型组合系统滤波算法。本算法以SINS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,无源北斗输出的位置速度参数作为量测,采用改进的UKF方法进行数据融合,并直接计算组合系统导航参数的最优估计。实验结果表明,新算法可以降低对伪距误差模型的精确度要求,同时避免非线性系统状态方程的线性化,简化滤波参数的调整过程,从而有效地缩短组合导航系统的解算时间,提高定位精度。     

面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法

针对无人机视觉着舰相对导航合作目标检测易受环境干扰问题,提出了一种面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法。首先,搭建了由850nm的近红外合作目标以及带有850nm滤镜摄像头组成的成像系统;然后,设计了基于几何约束的方法剔除合作目标图像中的异形干扰点,再利用Hu矩排除其中的相似干扰点;最后,利用形状上下文匹配算法解决拍摄图像中合作目标可能存在尺度、角度畸变使得合作目标难以匹配问题。实验结果表明,所提出的方法可以在不同距离、不同光照、不同角度以及环境干扰下,实现合作目标鲁棒检测与匹配。