基于局部精确直方图匹配的无人机景象匹配导航色彩恒常算法

为了解决无人机景象匹配导航中实时图和基准图之间的色彩差异性问题,提出了一种基于局部精确直方图匹配的色彩恒常算法。将实时图分成一系列子块图像,根据景象匹配辅助导航系统预测的无人机位姿信息,获得实时图与基准图的粗略对应关系,考虑平移、尺度、旋转等补偿,选取基准图中与实时图子块对应的基准图子块,求解每对子块图像红、绿、蓝颜色通道色彩直方图的颜色映射关系,并根据建立的颜色映射关系,对实时图子块的三个颜色通道进行变换,从而降低实时图与基准图之间的色彩差异。试验结果表明,所提色彩恒常算法对光源颜色估计的欧拉角误差约降低到传统色彩恒常算法的20%,相比于不采用色彩恒常处理的景象匹配算法,将景象匹配平均误差降低了约70%,由于算法中引入了分块处理机制,能够克服多光源成像导致的色彩差异,具有并行计算的优势,便于工程应用。

惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究

在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的高性能要求。

景象匹配/惯性组合导航精确修正算法

为了能使景象匹配辅助导航系统在工作时实现对惯导的最优修正,在景象匹配辅助导航系统对惯导修正过程中,引入了卡尔曼滤波技术,并设计了相应的景象匹配/惯性组合导航算法。但在景象匹配过程中会不可避免的会出现匹配错误、匹配精度不够等问题,为此,基于景象匹配过程中载体机动性能规律,提出了飞行航迹近似为直线的误匹配点剔除方法。利用Visual C++编写完成了景象匹配辅助/惯性组合导航仿真演示系统,对所提出的方法进行了仿真实验。多次实验证明提出的方法能够起到很好的匹配修正效果,具有重要的实际应用价值。

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。

基于区域协方差的惯性组合导航景象匹配算法

针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置和航向偏差的要求,提出了一种基于区域协方差的实时图像匹配算法.算法采用区域协方差矩阵的距离作为图像匹配时的相似性度量.首先,对图像进行高斯平滑滤波,提取图像的多种特征计算区域协方差矩阵,利用金字塔多级匹配技术进行全局搜索,获得测试图在参考图中像素级匹配位置.然后,利用全局匹配的结果,在实测图上选取多个局部区域,分别进行局部搜索匹配,获取参考图和实测图中一一对应的局部匹配集.最后,利用RANSAC算法和最小二乘算法计算出两幅图像间的最优相似变换参量.仿真分析表明,该算法能满足景象匹配辅助惯性组合导航系统实时性、精确性和鲁棒性的要求.

景象匹配辅助导航系统匹配置信度评估方法

针对景象匹配辅助导航中,由于噪声、云层、摄像机抖动等原因导致的景象匹配可能输出错误匹配结果情况,提出一种基于证据推理的景象匹配末端置信度评估方法。首先建立序列帧时空约束关系,对匹配相关阵中峰值构建辨识框架,计算序列帧对各峰值的置信指派并利用适配因子进行折扣运算,然后采用证据推理组合规则进行融合,最后给出判决准则输出匹配置信度或错误报警。针对Dempster组合规则在序列帧高冲突情况融合错误以及DSmT组合规则多证据融合时正确峰值置信指派难以增大并收敛的问题,提出一种比例冲突再分配DSmT组合规则。采用航拍图像和对应Google earth卫星基准图像的仿真实验验证了评估系统可以有效给出匹配置信度并在发生错误匹配时及时报警。

基于二进制比特串描述符的惯性组合导航高速景象匹配算法

针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置、航向偏差的要求,提出了一种基于二进制比特串描述符的高速景象匹配算法,尤其适合于计算资源有限的景象匹配场合.算法首先提取环绕中心极值局部特征,然后计算特征点的二进制比特串描述符,接着利用描述符之间的汉明距离进行快速特征匹配.最后,利用分组采样一致算法和最小二乘算法获取高准确度的航向和位置偏差信息.景象匹配性能评价实验表明:在匹配适应性、匹配速度、准确度和鲁棒性方面,算法都很优越,在参考图为250×250pixels,实测图为160×160pixels情况下,整个算法的计算约为40ms,可以满足景象匹配导航系统高速匹配修正的要求,优于传统的景象匹配算法.

景象匹配辅助导航系统中的精确图象匹配算法研究

景象匹配辅助导航系统需要在获取飞行器位置偏差的同时获取飞行器相对预定航迹的航向偏差,即获取实测图相对于参考图之间的旋转变换参数。为此,将最小二乘原理引入景象匹配辅助导航系统以获取图象匹配时的旋转变换参数。由于最小二乘原理只能用于一一对应点集的匹配,为此,在给出实时确定图象特征点集一一对应关系方法的基础上引入了最小二乘原理以计算该图象一一对应点集之间的最优相似变换参数,从而构成了应用于景象匹配辅助导航系统的精确图象匹配算法。仿真结果表明,本文研究的精确图象匹配算法在对50个一一对应点对匹配时可以在0.1秒以内完成,且相似参数计算准确,满足了景象匹配辅助导航系统对图象匹配算法准确性和实时性的性能要求。

景象匹配辅助导航在弹道导弹末制导中的应用

对景象匹配定位导航的工作原理进行了数学化描述,讨论SINS/SMNS组合导航系统的信息融合算法,重点研究了其中两种信息融合算法:外推法和Lyapunov自适应滤波算法.通过仿真实验表明,景象匹配可有效地减小组合导航系统的位置误差.

面向探月卫星景象导航的局部基准图制备

为了可靠制备月球卫星景象辅助导航和着陆过程中的月面局部基准图,分析了月面局部基准图制备过程中出现的相关问题和解决方法。结合"嫦娥二号"月球卫星测控和导航实际约束条件分析了各种误差的起因及限制方法,给出了基于美国月球勘测轨道飞行器相机(LROC)全月面基准影像图的月面局部基准图制备算法。实验结果表明,按照所提方法生成的局部基准图与"嫦娥二号"局部正摄投影图像面特征一致,由映射变换产生的图像坐标最大定位误差为7.065 1m,观测图尺寸为20km×20km时的最大形变偏差为6.18m,正摄投影图像面特征和定位偏差均能够满足月球卫星景象导航定位精度的要求。

基于分支特征点的导航用实时图像匹配算法

为了满足景象匹配辅助导航系统需要同时获取飞行器位置和航向偏差的需要,提出了一种基于分支特征点提取的图像匹配算法．传统的图像匹配算法需要全局搜索匹配特征点,耗时巨大,而只提取分支特征点来匹配能满足导航系统实时性的要求,在匹配算法方面,提出了采用加权Hausdorff距离算法来进行匹配．同时,根据分支特征点的特性,推导了相应的权值求解公式．仿真结果表明,本文提出的匹配算法耗时较短,能满足导航系统实时性的要求,且定位参数的求解也完全正确．

基于INS/SMNS紧耦合的无人机导航

为了克服无人机惯性导航系统漂移误差累积的缺陷,提出了基于INS/SMNS紧耦合的无人机导航模式(INS/SMNS)。它利用INS提供的位置和姿态角信息分别完成对无人机的粗定位和航拍实时图像的几何校正,提高了SMNS的实时性和适配区景象匹配的精确度;同时,利用SMNS的高精度导航定位结果修正了INS的累积误差。通过INS与SMNS之间的优势互补,使得紧耦合INS/SMNS导航模式具有更好的实时性和精确性。仿真实验表明,紧耦合模式满足无人机规划航迹要求。

国外导航系统发展现状与趋势

本文首先阐述了国外卫星导航、惯性导航、重力导航和天文导航等导航系统的研究进展,并对未来导航系统的发展趋势进行了展望。

景象匹配辅助组合导航中景象区域适配性研究进展

对景象匹配辅助组合导航的关键技术之一——景象区域适配性技术的基本模型、国内外发展现状以及目前有待于继续完善的若干问题进行综述。首先对景象区域适配性涉及的概念、评价指标、关键技术进行综合分析,剖析各环节技术内涵与相互关系,提出景象区域适配性研究的一般框架;指出目前国内外研究方法中存在的差异,将目标跟踪领域中与景象区域适配性相关的技术成果引入景象区域适配性研究框架中;分析多源图像匹配中景象区域适配性与传感器特性、匹配算法以及应用约束间的制约关系。综述旨在扩展和深化景象区域适配性研究的理论与方法。

面向山地区域光照变化下的鲁棒景象匹配方法

提出了一种面向山地区域光照变化下的鲁棒景象匹配导航方法。该方法针对山区景象匹配导航中光照环境不同造成的基准图与实时图像不一致问题,采取在高程数据上使用光照模型生成光照明暗图,利用数字高程图(DEM)得到水流汇集数据并生成山谷显著图,将光照明暗图与山谷显著图融合作为基准图;针对基准图与实时图中细节边缘的差异带来的误匹配问题,提出了基于形态学约束的Hausdorff距离边缘匹配算法。采用LANDSAT图像与ASTERDEM高程数据进行实验分析,结果表明提出的方法匹配正确率高且鲁棒性好。

Lyapunov自适应滤波及其在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation Sys-tem/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.

巡航导弹制导技术的现状及发展趋势分析

巡航导弹是指以巡航状态在大气层内飞行的有翼导弹。巡航导弹的最大特点就是打击精度高,而其制导方式是影响性能的关键。目前巡航导弹的基本制导方式是飞行初段采用平台惯性导航,中段为平台惯导+地形匹配+卫星导航,末段为平台惯导+景象匹配导航。随着各国对巡航导弹认识的提高和各种反巡航导弹手段的出现,采用以上制导方式的巡航导弹在实战中的威力受到了一定的影响。例如,在2003年的伊拉克战争中,就有多枚战斧巡航导弹偏离目标,其整体打击效果不如以往的“沙漠风暴”和“沙漠之狐”等行动。为此,包括美国在内的许多国家一直在对精确制导武器技术进行研究。