INS/SAR组合导航量测信息不同步的滤波算法

在惯性导航系统/合成孔径雷达(Inertial navigation system/synthetic aperture radar,INS/SAR)组合导航系统中,传统的SAR只提供位置和航向角信息,本文引入SAR图像测速系统,实现对INS速度信息的补偿修正。同时,建立了该组合导航滤波的数学模型。针对图像匹配耗时较大、产生信息不同步的现象,本文利用INS信息增量来对SAR导航信息延迟、非等间隔以及SAR量测不在INS滤波离散间隔上所带来的误差进行修正,并进行了仿真。经过1 500s后,本导航系统导航信息没有出现发散,在飞行器出现加速、爬升、转弯等机动时,位置误差绝对值不超过36.8m,高度误差绝对值不超过18.1m,航向角误差绝对值不超过5.3′,速度误差绝对值不超过0.5m/s,并与曲线拟合法作对比,仿真结果表明本文算法能够有效提高INS/SAR组合导航系统的精度,并为其他组合导航系统提供参考。     

一种基于小波变换的SAR图像边缘检测器(英文)

边缘提取是图像处理与图像分析的基础。本文基于小波变换 ,研究了 SAR图像边缘提取的方法 ,从而为合成孔径雷达 (SAR)图像辅助导航系统奠定基础。由于 SAR图像受固有斑点噪声的影响 ,采用小波变换与固定阈值提取 SAR图像边缘特征时 ,将有大量虚假边缘产生 ,特别是在图像的亮区。为此 ,本文提出了采用具有恒定误警率的阈值 ,以消除斑点噪声的影响。同时 ,分别对两幅不同的图进行仿真 ,仿真结果表明 ,斑点噪声的影响被大大抑制 ,且由于阈值是由小波变换系数直接构成 ,能保证辅助导航对实时性的要求。     

环视SAR成像处理中的几何失真校正算法

环视合成孔径雷达(SAR)图像用于导弹精确来制导中的景象匹配处理,需要满足几何精度的要求.校正由雷达平台不规则运动和天线圆周扫描导致的图像几何失真,是环视SAR成像处理中的关键步骤.文中在利用线性距离多普勒算法生成子图像的前提下,提出了一种基于像源与像点映射关系的距离多普勒域图像几何失真校正算法.该算法无需复杂的坐标系转换计算,实现了360°范围内任意波束指向上SAR子图像几何失真校正.地面点目标仿真和实测教据成像结果证明了该算法的有效性.     

结合线段组合特征的快速图像匹配算法（英文）

图像匹配导航技术是近年来自主导航领域的研究热点之一,但图像匹配算法的实时性却难以满足现实导航系统的需求。本文改进了传统线段提取算法,并引入了Delaunay三角剖分法,通过结合点线几何特征,减少了图像特征冗余。结合置信度准则对误差进行分析,完成匹配过程。仿真结果表明,本文算法在3°旋转并有尺度变化的情况下仍然能完成匹配,图像尺寸为256像素×256像素时匹配时间在0.5 s以内,适用于特征分布较多且实时性要求较高的自主导航系统。     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。     

基于自适应分数阶微分的SIFT图像配准

针对传统SIFT(Scale Invariant Feature Transform)配准算法中存在的特征点正确匹配率低,配准效果较差的问题,提出了一种新的自适应分数阶SIFT算法用于图像配准。首先根据图像的梯度模值和信息熵构建自适应分数阶的数学模型,自动计算每个像素点的最佳分数阶阶次;其次基于最佳分数阶阶次构造自适应分数阶微分掩模,并将其融入到SIFT算法中,提取到更多精确有效的关键点,从而提高了SIFT算法的精度;在SIFT算法的特征点匹配阶段,进行相似性度量时,增加了余弦相似性约束,解决了欧式距离不能够判定特征向量的空间位置关系的问题,进一步提高特征点匹配的准确率;并使用改进的随机样本一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)进一步减少误匹配的特征点对;最后根据匹配的特征点对求解空间变换矩阵,从而实现图像配准。验证结果证明:本文算法的匹配精度较高,配准的质量也得到较明显的提升。     

GPS/INS组合导航系统的鲁棒滤波研究

卫星定位／惯性导航(GPS／INS)系统可形成优势互补而使短期和长期精度都有保证。GPS／INS组合导航系统通常使用Kalman滤波进行信息融合来削弱或消除系统噪声和测量误差,然而使用Kalman滤波要求系统动态模型精确和噪声的统计参数已知。但实际中构造精确的系统动态模型是十分困难的,并且噪声的统计参数也很难事先精确预知。对H∞问题进行了理论上的分析,构造了H∞滤波来提高系统对参数不确定的鲁棒性。仿真结果表明H∞滤波对模型的不确定性的鲁棒性比应用Kalman滤波的方法有较大的提高。     

基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接.     

基于联合检测-描述的火星表面特征提取方法

针对火星着陆光学导航过程中,传统的图像特征点提取算法在相机角度变化、光照条件变化等情况下,序列图像间的特征点提取与匹配鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的联合检测-描述特征提取方法。首先,通过Blender获取模拟火星着陆过程的视频,使用稀疏重建方法,对模拟视频的图像和火星真实图像进行三维重建,建立了神经网络可用的训练数据集。然后搭建了卷积神经网络以处理图像数据,通过改进损失函数,联合特征描述符和特征检测器双重作用,获得了更准确的匹配结果。仿真结果表明,该方法在处理多视角、光照条件多变的火星表面图像方面,具有更好的特征提取结果,并在匹配测试阶段具备优于传统算法的性能。     

用于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航滤波算法实现

针对目前国内弹道导弹导航系统单一的情况,文中提出一种滤波算法.该算法将捷联星光跟踪仪(Strapdown star tracker, SST)的姿态信息、高速GPS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波,全面提高了导航的姿态、速度和位置精度.最后以该算法为核心,设计并实现了用于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航系统实时仿真平台.仿真结果表明,该滤波算法稳定可靠,系统精度达到国外同等水平.     

抗旋转和尺度变化的导航系统图像匹配算法

在惯性导航系统中,定量分析了景象匹配过程中惯性导航系统漂移和无线电气压高度表测量误差对实测图的旋转和尺度所造成的影响,引入了对数极坐标变换.基于图像边缘特征提取,提出了一种结合中心点的4-邻域点共同参与计算的抗旋转和小尺度变化的图像匹配算法,并给出了相应的算法流程.仿真分析表明,在导航系统误差漂移所引起的图像旋转和气压高度表所引起的尺度变化范围内,该算法能满足匹配准确性的要求,并能有效给出系统的定位误差修正信息.     

一种新的任意角度旋转的景象匹配方法

为了解决任意角度旋转的景象匹配问题，在分析了传统的模板匹配算法对旋转敏感的本质原因后。提出了圆投影匹配算法，并对其进行了改进。实验结果表明，文中提出的算法不仅具有旋转不变性。而且对灰度变化、噪声、光照以及对比度变化等也具有很好的鲁棒性，同时匹配速度比归一化积相关匹配算法(NProd)提高了近一倍。     

城市多功能车辆导航监控系统

针对智能运输系统对车辆导航定位和综合信息采集的要求,提出了一种集成高精度车辆导航系统和车载"黑匣子"的多功能车辆导航监控系统.首先分析了该多功能系统的结构和原理,进而研究融合"蓝牙"路标辅助车辆定位的GPS/DR/MM/BB组合高精度导航定位方案和GPS/DR最优卡尔曼滤波组合算法.大量的实际跑车试验结果表明该系统方案是可行的.它不仅能够进行高精度的导航定位,同时有效地实现了"黑匣子"行驶记录功能.     

地磁导航的迭代评价匹配算法

针对现有地磁匹配基本算法在数据批处理上实时性能的不足和需要预先指定匹配数据序列长度的困难,提出了一种用于地磁导航的迭代评价匹配算法(Iterative evaluation matching algorithm,IEMA)。基于迭代求解思想,将算法时间分散在各个采样时刻,同时采用实时评价方式,在每一步迭代求解后根据实际情况来判断是否可以输出匹配定位结果。试验结果表明,迭代评价匹配算法应用于地磁导航是有效可靠的,并且它能够自适应调整匹配数据序列的长度。     

序列图像中直线边缘快速提取和匹配

针时飞行器视觉导航等实时性较强的应用，给出了一种在航空序列图像中进行直线边缘快速提取和匹配的方案。在提取直线边缘时，运用了当前速度较快的邻接元素标记方法，从而提高了直线边缘提取速度。而在时直线边缘进行匹配时，给出了一种分三步走的方案，并提出了一种能够有效降低噪声影响的度量方式。首先选择3条直线边缘作为参考模型，在直线边缘的方向、位置以及物理特性的约束下构建候选匹配基，然后在基于矢量技术的基础上确定与参考模型基相对应的匹配模型，在此基础上再确定其他直线边缘之间的对应关系。试验结果表明，本文的直线边缘匹配方法比现有的方法速度提高了30倍以上，能够有效地满足一些实时性较强的应用。     

惯性组合导航系统的融合技术研究

针对惯性组合系统中的多子导航系统，研究了“测量融合”的技术，文中讨论了测量融合的设计思想的方案，以惯性，全球卫星定位系统，无线电测距测向系统，地形辅助导航系统组合导航系统为例，研究了组合导航系统的融合算法，并进行了蒙特·卡洛法仿真计算，结果表明，系统的设计是合理的，为惯性组合导航系统提出了有实用价值的一种融合算法。     

GNSS/SINS组合SAR运动信息传感器

提出一种不依赖于机载主惯导的SAR运动信息传感器方案，即改进的基于GNSS／SINS组合运动系统。在成像期间．输出以纯惯性为主的导航信号．以保证较高的相对定位精度。而GNSS／SINS组合．则保证了长时间的绝对定位精度。本介绍了这种运动传感器的原理和数学模型等，并对实验结果作了分析。多次实验表明，本提出的基于GNSS／SINS的运动传感器具有很高的精度，完全满足了SAR成像的精度要求．特别适用于没有主惯导或主惯导精度较低的场合。     

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。