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多雷达系统几种误差配准方法的分析与比较 总被引:9,自引:0,他引:9
对多雷达系统现有几种主要误差配准方法即实时质量控制法(RealTimeQuality Control)、最小二乘法(Least Squares)、最大似然法(Maximum Likelihood)和广义最小二乘法(Generalized Least Squares)进行理论分析与比较,利用参考文献[1]的数据对上述几种算法的实际应用效果进行比较,为实际系统选择合适配准算法提供一定依据。 相似文献
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多传感器组网信息融合时,需要对组网中各传感器系统误差进行估计和补偿,以消除各传感器系统误差对融合性能的影响。研究了雷达组网系统误差配准模型,并对最小二乘算法 (LS)、广义最小二乘算法(GLS)、递推最小二乘算法(RLS)、修正 EX 算法等误差配准算法进行对比分析,同时给出了扩维配准模型用于解决多传感器组网配准问题,针对实际工程应用中算法收敛情况难以判断的问题,提出了一种误差配准收敛性判定的方法。根据仿真结果对误差配准算法性能进行分析,同时验证了扩维配准和收敛性判定方法的有效性,支撑配准系统应用。 相似文献
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多机无源融合定位中的误差配准是目前多传感器误差配中的难点之一。当无源传感器获得的观测量存在系统误差却不进行配准时,多机融合定位的效果将受到严重影响。针对这一情况,在多机只测角无源定位问题中提出了一种基于非线性最小二乘(NLS)的误差配准算法。该算法将多机只测角误差配准问题转换为非线性最小二乘估计问题,并采用高斯–牛顿法求解,即先将非线性量测方程线性化并采用加权最小二乘进行估计,然后进行迭代直至收敛到最优估计值。仿真结果表明,与EKF配准算法相比,当观测时间足够长时,本文提出的NLS误差配准算法的定位误差可以接近克拉美罗限(CRLB),并且对系统误差的估计精度非常高。 相似文献
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多传感器信息融合须进行误差配准。传统的误差配准技术采用RTQC、最小二乘法或极大似然估计法,将非线性方程进行线性化,而线性化过程会引入误差。给出了一种基于小生境遗传算法的误差配准算法,该方法在采用基于ECEF坐标系的误差配准技术的基础上,克服了将非线性方程线性化带来的误差,并在传统遗传算法的基础上引入小生境技术,提高了遗传算法全局寻优能力、收敛速度以及系统误差估计结果的精度。最后,将该方法与基于ECEF坐标系的最小二乘法及传统遗传算法进行了比较,仿真实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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组网雷达系统误差的估计原理与性能分析 总被引:1,自引:1,他引:0
为了实现组网雷达系统误差修正,在研究雷达误差特性的基础上,分析了2种坐标系统下误差修正的原理,给出了利用最小二乘算法和广义最小二乘算法进行误差修正的公式.通过仿真实验,对实时质量控制算法、最小二乘算法、广义最小二乘算法和扩展卡尔曼滤波算法实现误差配准进行分析,并比较了这些算法在工程应用中的复杂性和估计精度,同时给出各种算法在工程应用方面的适用条件. 相似文献
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本文通过多种AR模型的判阶准则的比较提出了应用最小二乘预测误差的滑窗预测最小二乘(Sliding Window Predictive Least Squares,SWPLS)判阶准则。采用这种准则的主要优点除了准确的判阶性能外,对于时变AR模型具有良好的跟踪特性,同时算法容易在线实时处理。文中主要对时变模型参数和时变模型阶数的多种情况进行了判阶模拟,验证了文中提出的滑窗最小二乘预测判阶准则的有效性 相似文献
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为了对星图中空间目标进行检测识别,对基于 SURF(Speed-Up Robust Featrues)算法的星图精确配准技术和美国 SBV(Space-Based Visual)计划采用的 MTI(Moving Target Indicati-or)在轨目标检测算法进行了深入研究,提出一种针对16 Bits 星图的多目标检测算法,具体包括:首先利用 SURF 算法提取序列星图的特征点,根据最小二乘法计算得到的全局运动参数对星图进行精确配准;然后利用一种改进的 MTI 算法对序列星图进行时序多帧投影以抑制背景,得到仅含有疑似目标的序列图像;最后经过目标初始运动状态的建立,速度滤波以及坐标插值得到目标的运动轨迹。利用实拍的20帧序列星图验证算法性能,经本文算法配准后,星像质心的均方误差(RMSE,Root Mean Square Error)最小达到0.3269 pixel,平均值为0.5441 pixel;序列图像中的3个运动目标均被检出,且无虚警。实验结果表明,本文配准算法的精度能够满足时序多帧投影的要求,且目标检测算法符合恒虚警原理。 相似文献
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基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准 总被引:10,自引:6,他引:4
提出了一种基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准方法,首先利用经典SURF特征检测器分别提取参考图像和待配准图像中的特征点,为了进一步提高算法速度,对SURF算法进行改进,利用DAISY描述符代替SURF原有的特征描述算法对特征点进行描述;之后通过随机kd树算法对参考图像和待配准图像的特征点进行匹配并且使用经典RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对;最后用最小二乘法估算出最佳的空间几何变换参数,实现两幅图像的配准。实验结果表明:相对于标准的SURF算法,本文方法在基本保持性能不变的同时,配准过程所消耗的时间最多减少了45.6%。 相似文献
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现有的遥感图像自动匹配方法存在匹配准确度低、计算量大、配准效率低的问题,在经典SURF算法基础上,提出一种改进的SURF算法,首先提取遥感图像放射不变闭合区域,然后利用SURF算法提取该区域内的特征点,建立特征点筛选机制剔除信息含量低且分布不均匀的特征点,最后结合最小二乘法完成图像自动配准。研究结果表明,该配准方法在提高配准精度的同时,减少了运算时间,提高了算法的整体性能。 相似文献
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针对移动平台雷达同时探测到合作目标与非合作目标怎样进行空间配准的问题,提出了一种一体化的空间配准算法,将基于合作目标的雷达系统偏差估计结果作为附加条件输入到基于非合作目标建立的线性方程组中,一起采用递推最小二乘法(RLS)重新估计两平台的系统偏差大小。仿真结果表明该新方法切实可行,合理地利用了合作目标信息与共同量测的非合作目标信息,提高了雷达量测系统偏差估计的准确性和最终目标航迹的配准精度,相信在多机协同探测领域具有一定的应用价值。 相似文献
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基于SURF的图像配准方法研究 总被引:19,自引:1,他引:18
图像配准在计算机视觉、医学诊断与治疗、图像拼接等领域有广泛的应用.基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来研究的热点,SIFT是其中之一.但传统的SIFT方法数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF的图像配准方法.首先用SURF方法提取特征点,其次用最近邻匹配法找出对应匹配点对,结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,最后利用所求的变换参数插值得到配准后的图像.实验表明:该配准算法既满足参数估算准确的要求,又具有比SIFT计算量小、速度快的优点,有一定的理论和应用价值. 相似文献
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基于光流场分析的红外图像自动配准方法研究 总被引:10,自引:1,他引:9
提出了一种基于光流场分析的准确的红外图像自动配准方法.该方法可分为两个过程:先是利用全局光流场完成两幅图像背景区域的配准;其次利用由粗到细的层级匹配算法提取两幅图像中运动目标的特征点集,根据两组特征点集由最小二乘法计算出运动目标的变换参数,完成运动目标的配准.对一定研究领域的红外图像自动配准的仿真实验表明:该方法准确且对场景的运动有很好的鲁棒性. 相似文献
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用最小平方法实现多部雷达数据配准 总被引:6,自引:3,他引:3
针对雷达组网系统,提出一种简单,直接的数据配准方法,称为最小平方估计配准法。本方法可使跟踪同一批目标的两部雷达保持观测结果的一致性。为了具体说明起见,要用真穴数据及模拟数据对LSRM算法进行了仿真。 相似文献
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针对激光三维成像传感器与可见光传感器图像分辨率差异较大,配准过程中特征点误匹配情况严重的问题,提出了一种基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法。首先,采用双线性插值算法对低分辨率图像进行预处理,然后在经典SURF算子的基础上,采用最近邻向量匹配法完成SURF特征的粗匹配,并基于特征偏移一致性原则对匹配情况做进一步优化,最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的仿射关系,利用所求的变换参数插值得到配准后的图像。实验结果表明,该配准方法在保持配准速度的同时,结构相似性测量指数提高了约11%,进一步提高了配准的精度。 相似文献