一种单传感器实时系统误差配准算法

针对运动单传感器系统误差配准问题进行了研究,提出了一种基于位置未知固定目标的单传感器实时系统误差配准算法。算法利用传感器对固定目标的两时刻量测值,构建包含传感器系统误差的等效系统状态及其状态方程与量测方程,并基于扩展卡尔曼滤波技术实现了利用位置未知的固定目标对传感器系统误差的实时精确滤波估计。蒙特卡洛仿真结果验证了算法的有效性,具有对系统误差的稳定估计性能、快速的滤波收敛能力、较高的系统误差配准精度以及较强的工程实用性。     

多传感器数据融合中的数据配准研究

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程。本文在研究了传统的最小二乘算法的基础上，提出了基于三维坐标系中的极大似然配准算法，解决了最小二乘配准算法对于传感器相距较远时无法解决的问题。最后通过计算机仿真证明了此算法的有效性。     

基于MLR的机动平台传感器误差配准算法

 基于固定平台传感器误差极大似然配准(MLR)算法,针对机动平台存在姿态角系统误差的问题,提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的机动极大似然配准(MLRM)算法.该算法利用所有传感器对目标的量测值,通过把传感器量测向目标状态进行投影、对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代以及对目标的状态进行融合估计,最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计.仿真结果表明,该算法迭代收敛速度快,对系统误差估计精度高,对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强并且对传感器姿态角的相关性不敏感,具有很强的工程实用性.     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

基于改进微粒群优化算法的互信息医学图像配准

医学图像配准是寻找使两幅图像对应点达到空间位置和解剖结构上一致的过程,对于医学临床科研、诊断等方面具有非常重要的意义。基于互信息的配准方法是目前医学图像配准中无创、自动化程度高且配准精度很高的一种方法,已被广泛应用。但是由于插值赝像导致在其目标函数中存在幅值振荡现象,使用局部最优化搜索有时会终止于局部极值,得到错误的配准参数。提出针对互信息配准方法的特点,使用改进微粒群全局搜索算法,调节该算法的参数以适应不同搜索阶段,保证了最优化搜索的准确性,提高了基于互信息方法配准的成功率。     

基于不敏变换的动基座传感器偏差估计方法

提出了一种新的基于合作目标的动基座传感器误差绝对配准方法。该方法利用所获得的合作目标位置信息,将载体平台姿态角偏差转换为传感器测量偏差中的一部分,并建立偏差状态方程和测量方程。在此基础上,采用广义最小二乘方法以实现传感器测距误差的估计,不敏滤波的方法则用于实现平台载体的姿态偏差和角度测量偏差的实时估计。仿真结果表明,该方法实现简单,收敛速度快,可以实现单部动基座传感器的偏差估计。     

基于合作目标的三维空间贝叶斯传感器配准算法

当存在合作目标时,基于合作目标的传感器配准算法往往优于基于多站测量的传感器配准算法.传统的基于合作目标的传感器配准算法将系统误差看作是一个确定未知量,对未知量的估计采用了非贝叶斯的参数估计算法,如极大似然法、最小二乘法等.当传感器量测噪声相对于传感器系统误差不可忽略时,上述算法估计效果较差.在此背景下,提出了基于合作目标的贝叶斯传感器配准算法,通过将传感器系统误差建模成未知的随机过程,并通过卡尔曼滤波消除量测噪声对系统误差估计带来的影响,实验结果表明,方法具有较好的实用性.     

一种应用Partial Hausdorff距离的多尺度图像配准方法

基于图像边缘特征提取的PartialHausdorff距离的配准方法,可以有效抑制由于多传感器的成像特性差异、边缘特征提取等原因对配准的影响。本文对基于PartialHausdorff距离的图像配准方法作了改进,采用多尺度的配准方法,避免了PartialHausdorff距离准则引起的无值和多值性问题,而且显著减少了计算量,实现了PartialHausdorff距离准则对于图像配准的优点。     

图像配准关键技术综述

图像采集设备的快速发展带来了图像种类和数量的迅速增加,图像拼接、融合等视觉系统提高了对图像配准的技术需求。图像配准利用原始图像数据或图像特征信息对输入图像的重叠区域进行变换和对齐,是为后续图像拼接、图像融合等图像处理任务提供操作基准的核心技术,是当前计算机视觉领域的热点研究问题。首先介绍了图像配准技术的主要应用领域及重大发展前景,然后说明了图像配准技术的基本框架和技术难点,详细阐述了基于特征以及基于区域的图像配准技术的实现算法及关键技术,分析了不同配准算法的优缺点及适用性,并对图像配准技术的发展前景进行了讨论和展望。     

基于CKF的联合扩维误差配准算法

误差配准是多传感器信息融合的基础。为解决机载多平台多传感器的误差配准问题,研究并提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的联合扩维误差配准算法。在算法实现中,首先采用状态矢量维数扩展方法建立非线性滤波框架下的系统误差配准模型,其次根据误差配准模型对各传感器的测量系统误差及各平台的姿态角系统误差进行估计,最后通过CKF滤波实现对状态预测值的修正,改善系统误差对滤波精度的影响。仿真结果表明,所提出的算法能够有效融合利用多传感器的测量信息,实现对多传感器系统误差及目标状态的实时联合精确估计。     

无人机系统的卫星中继数据链

针对大中型无人机系统实现远程测控与信息传输的技术需求,在参考国外＂捕食者＂、＂全球鹰＂等先进无人机系统技术体制和实现方案的基础上,提出了利用商业或军用通信卫星作为空中中继平台,建立无人机卫星中继数据链,实现我国远程无人机系统的超视距遥控、遥测和侦察信息实时传输的解决方案,这对延伸无人机系统的作用距离、提高作战效能具有重要意义。文中分析了无人机系统卫星中继数据链的技术体制,提出了工程应用中的关键技术,对具体的工程实现具有一定的指导意义。     

美军开发能实现空中网络中心战的新型机载网络

位于美国Hanscom空军基地的电子中心官员正在建立一个能够实现空中网络中心战的新型机载网络。该项目通过链接传感器、指挥官以及射手实现所有信息的共享，并将信息优势转化为战斗力。该系统将采用一个基于因特网的机载网络，实现空中和地面广泛用户的信息共享。目前，飞机通过数据链交换信息，这种方式需要特殊的电台传输特殊数据格式的信息。而网络连接则能实现全球信息接入以及为所有入网用户提供接收和传送信息的能力。     

遥感图像的亚像素配准技术研究

高分辨遥感技术在军民领域应用广泛,图像配准技术是高分辨遥感图像的预处理技术。实际的机载和星载遥感成像仪,由于自身成像原理和成像仪平台抖动原因,出现了遥感图像亚像素偏移误差。对亚像素图像配准技术进行系统研究,对高精度亚像素配准算法进行研究分析,并对其算法进行仿真、处理,对仿真的结果进行系统分析,通过误差分析提出配准误差修正算法,修正算法对亚像素配准进行了很好的改进,达到遥感图像预处理的目的。     

一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法

合成孔径雷达（SAR）图像配准是寻找多幅SAR图像之间的几何变换关系的过程，使不同图像校正到统一空间坐标系。传统光学图像配准方法，如尺度不变特征变换（SIFT）结合随机抽样一致（RANSAC）用于SAR图像配准时，由于受到乘性相干斑噪声的干扰，配准性能受到较大影响。提出一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法，在对SAR回波复数据进行成像处理的过程中，利用相位信息并结合子孔径自聚焦方法得到强相关的重叠子孔径图像，并利用多图像配准方法实现成像孔径内和孔径间的子孔径图像配准，提高图像配准精度。多个不同场景的实测数据处理结果表明：所提算法相比于SIFT+RANSAC算法，同名点数量增加，误匹配点对减少，均方根误差减小，对相干斑噪声具有较强的鲁棒性，配准效果得到了显著提高。     

基于控制线方法的机载SAR和可见光图像匹配应用研究

根据无人机(UAV)景象匹配导航的现实需求,对具有典型人造场景的机载合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像,提出一种基于直线特征的SAR图像与可见光图像配准方法.首先,利用改进的直线段检测(LSD)方法提取图像直线特征；其次,构造控制线并设计了一种基于控制线的图像配准方法；最后,依据仿射变换模型实现了待配准图像的精确自动配准.实验表明,在SAR和可见光图像存在较大灰度差异、旋转和平移的情况下,该算法仍能精确配准图像,且运算时间大幅减少,能够满足一些实时性较强的应用.     

多无人机辅助定位信标的区域导航定位算法

针对卫星导航系统在受到干扰不可用的情况,研究了多无人机（UAV）辅助的区域导航定位算法。以无人机作为空基信号播发平台,向地面用户广播其位置信息及同步时钟信号,地面用户通过接收无人机位置及与无人机的距离计算出其实时位置。以地面战车为例,为解决伪距单点定位算法中的矩阵不可逆问题,消除地面用户接收机的钟差,基于列文伯格-马夸尔特（LM）算法,提出一种地面用户的定位解算模型,同时,为提高一般最小二乘算法的计算精度,提出了两步最小二乘定位算法。在分析2种算法静态定位精度的基础上,设计了基于车载惯性传感器和无人机辅助定位信息的组合导航实现算法,实现了对战车的连续定位。仿真结果表明,在GNSS拒止环境下,利用无人机播发的定位信标信号并结合地面用户战车自带的惯性导航系统,可以实现对地面用户的可靠连续定位,满足一定区域范围内用户的导航定位需求。     

航拍视频帧间快速配准算法

 为应对相机运动的影响,提出了一种快速有效的无人机(UAV)视频相邻帧图像配准算法。通过空间分布约束和角点量限制来筛选有效的FAST特征点,引入自适应阈值提高特征点检测的环境适应性,采用训练得到的不相关采样点集对特征点进行二值描述,以获得准确快速的特征描述,并通过最近邻算法根据汉明距离获得特征匹配对,最后运用RANSAC方法得到帧间仿射变换模型参数,消除相机运动带来的影响,为后续运动目标检测与跟踪提供保障。实验结果表明该算法快速、稳定,具有较高的环境适应性,能够满足无人机系统视频图像配准的要求。     

基于归一化互相关的系统误差配准算法

雷达组网中由于系统误差存在,航迹不能正确关联,因而无法进行有效的误差配准。为了解决这一问题,理论分析了系统误差对目标航迹的影响并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量,结合图像信号时频域特性,提出了一种基于归一化互相关的误差配准算法。该算法采用归一化互相关来估计和补偿组网雷达目标航迹到融合中心航迹的相对旋转参数和平移参数,从而为后面的系统误差配准提供可靠的航迹关联数据。     

基于ECEF的广义最小二乘误差配准技术

 雷达组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统误差。传统的误差配准技术多基于球极投影,当雷达之间距离较远时,给配准结果引入一定的误差。基于地球中心坐标系(ECEF),提出了一种广义最小二乘的ECEF-GLS误差配准技术,较好地解决了远距离误差配准问题,误差分析表明,如果忽略模型线性化引入的误差,配准结果达到了CRLB下限。最后,使用仿真数据验证了算法的性能,并和Zhou提出的基于ECEF坐标系的最小二乘ECEF-LS误差配准算法进行了比较。     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。