一种基于合作目标的机动雷达误差配准技术

针对机动平台传感器非协同误差配准技术实施难度大和配准效果差的问题,对基于合作目标的协同误差配准技术进行了研究。首先根据传感器对合作目标的地球直角坐标系量测方程,建立了系统误差的估计模型,然后根据建立的系统误差估计模型,利用传感器获得的量测和目标通过数据链上报的导航信息,采用最大似然估计技术,对系统误差进行估计。仿真结果表明：该系统误差估计模型可得到系统误差的有效估计,并对目标的导航误差具有强鲁棒性,因此该算法具有一定的工程应用前景。     

基于特征的雷达与电子海图图像配准技术研究

针对雷达图像和电子海图显示与信息系统(ECDIS)图像不同传感器存在的配准问题,在分析雷达和电子海图图像特点的基础上,提出了基于图像特征的自动图像配准算法,论述了其实现方法与过程,为提高雷达图像和电子海图图像配准提供了一种技术途径,并对图像的配准效果进行了仿真。实验结果表明,该算法取得了理想的效果。     

基于ICP算法的内河岸线点云数据配准方法*

激光雷达作为一种扫描精度高、数据信息丰富的新型测绘装备,目前正逐步应用于内河岸线监测领域。由于内河岸线的跨度远大于激光雷达的量程,因此需要让激光雷达在不同地点多次扫描以获取完整的岸线轮廓数据。为了解决这种多站点扫描所带来的多站点云数据配准问题,在传统的ICP（最近迭代点）配准算法的基础上,实现了基于KD-Tree数据结构的ICP配准算法。该算法不仅能够将多站点云数据配准至某个统一的坐标系内,而且有效减少了ICP配准算法的数据搜索范围,提高了配准的准确率。经过多次实地测试可以发现,本算法能够有效减少配准时间,并达到相应的配准精度要求。总体来说,算法具有良好的点云配准效果。     

小型机动平台上时间配准问题分析

介绍空中移动平台传感器定位算法并建立模型,通过Monte Carlo仿真实验及内插外推法将高精度观测时间上的数据推算到低精度时间点上。该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差．与传统配准方法相比具有更快的收敛速度和更高的精度。     

多平台传感器系统配准误差研究

针对多传感器数据融合中的传感器系统配准问题,基于扩展卡尔曼滤波原理,推导了直角坐标系下的多传感器系统配准误差滤波算法,通过仿真计算表明,该算法计算量小,可有效滤波传感器系统配准过程中的误差,对保证后续的数据融合准确性具有重要意义.     

InSAS复图像配准法解析

海底地貌测绘的最新技术是利用干涉合成孔径声纳(InSAS)进行三维立体成像,其信号处理的关键在于成像之后的图像配准、干涉成像等步骤。图像配准的精度直接影响相位图的质量,从而影响所求目标区域高度的准确性。用相关系数法和最大干涉频谱法对湖试测得的目标成像图进行了配准,并使用复图像相干系数、干涉相位图质量和残余点数对配准效果进行评估,通过配准前后的参数比较,证实这两种方法用于InSAS复图像配准能够取得较好的配准效果。     

复杂战场环境下的目标航迹态势生成及显示软件设计

复杂战场环境下多传感器综合是当前各国实现信息化、一体化联合作战的关键,也是未来综合火控系统发展的基础和重要平台.其中,多平台多目标航迹态势生成及显示是实现复杂战场环境下多传感器综合的关键.针对这一问题进行了探讨与研究,综合考虑了传感器观测噪声的影响,实现了复杂战场环境下多平台多目标航迹态势生成及显示软件的设计.采用模块化设计思想,可为新型C3I系统、综合火控系统的算法测试提供仿真、测试、显示手段.     

基于卫星导航设备的多平台空间配准方法

主要针对现有多平台空间对准算法精度比较低,而我国卫星导航技术却不断成熟,研究了一种多平台空间配准方法,用于解决装备高精度导航设备的平台空间对准问题。详细分析了其空间对准的过程,并根据其流程和算法,进行了实例验证。仿真计算结果表明,该算法是有效的,可以较好解决空间对准问题。     

一种基于遗传算法和小波分解的刚性图像配准方法

为了实现快速、高精度的自动图像配准,提出了基于遗传算法和小波分解的图像配准方法。此方法在小波分解的基础上,以互信息为相似性测度利用遗传算法为搜索算法对图像进行一次配准,然后以特定步长在小范围内对配准参数进行修正,对图像进行二次配准。该方法实验结果表明该方法具有较快的速度且显著的改善了配准精度。     

基于协同目标的绝对配准

针对舰载三维传感器的偏差估计问题,提出一种基于协同目标的传感器偏差估计方法,根据协同目标在空间探测中的迭合条件,运用一阶泰勒展式推导出传感器的距离、方位、俯仰偏差和平台姿态误差的线性化公式,利用最小二乘法在线估计出各个偏差量,并实时进行修正,仿真结果验证上述方法的有效性.     

多雷达组网系统空间配准方法研究

针对雷达测量系统误差在其分布区域内不相等,网内雷达多而导致集中计算负荷过大等工程问题,本文在分析小区域采样可观测度的基础上给出了区域样本优化的方法,并讨论大型组网系统空间配准的采样管理和系统误差近似补偿问题。最后,应用结果证明该方法有效。     

数据融合的精确极大似然配准算法在六自由度DPS中的应用

文章阐述了潜器六自由度动力定位的基本原理和多传感器数据融合的基本概念,着重研究了配准的极大似然算法ＥＭＬ,该算法通过两步递归最优化方法来实现,并采用改进的高斯－牛顿法来确保算法的快速收敛性。最后结合ＢＳＡＶ－１潜器模型水池实验的实时数据给出了仿真算例,证实了ＥＭＬ算法在实际环境中的有效性。     

基于SUSAN的电视跟踪稳定度设计

电视跟踪在各种武器系统中得到越来越广泛的应用.根据电视跟踪的工作原理和特点,采用简化的SUSAN算法检测刚体的特征点,然后通过找到的特征点和刚体形状不变的特性采用特征点之间的几何关系来配准.从而解决电视跟踪图像配准的模糊问题,使得跟踪平稳,准确.     

基于网络中心战的精确时间同步技术

在分析常用授时技术的基础上,阐述了基于网络中心战战场的时间同步技术、精确时间体系结构、计算机时钟同步技术。并对各种时间获取及同步技术原理作了说明,能在一定程度上解决网络中心战条件下精确时间同步面临的部分问题。     

一种时间-传感器系统误差估计算法

由于时间的不一致和传感器系统误差直接影响目标探测信息的精度,假设卫星导航的精度足够高,不考虑导航误差的影响,在时间-传感器系统误差传递模型的基础上,利用对空中平台的实时观测和平台的导航信息,获取观测数据的新息相关函数序列,对未知的系统模型参数和噪声统计参数进行在线辨识,构建自适应滤波,实现对多平台时间-传感器系统误差的实时估计和配准。通过对比仿真实验表明,该算法收敛速度快,估计精度较高。     

船舶交通服务系统雷达网误差配准算法

在船舶交通服务系统(Vessel Traffic Services,VTS)利用多台雷达组成的雷达网中,如果雷达的系统误差未经配准就进行多雷达数据融合,则会使融合结果不可信而严重影响其航迹跟踪质量.平方根无味卡尔曼滤波 (Square-root Unscented Kalman Filter,SRUKF)是一种改进的无味卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法,它借鉴了平方根卡尔曼滤波(Square-root Kalman Filter,SRKF)能克服滤波发散的思想来设计滤波器,不仅具备无味卡尔曼滤波的全部优点,而且克服了无味卡尔曼滤波由于滤波数值计算中舍入误差的积累而容易导致协方差矩阵失去非负定性的缺点,具有更好的数值稳定性.利用平方根无味卡尔曼滤波实现船舶交通服务系统中的雷达网系统误差配准,并通过Matlab仿真对该方法和无味卡尔曼滤波的滤波性能进行了比较,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

船体肋骨成型检测型线配准算法

船体肋骨数字化检测系统在进行船体肋骨完工检测时,需要进行肋骨型线测量点云与理论点云的数模配准。为改善配准效率和精度,提出一种船体肋骨型线配准算法,具体步骤包括点云粗配准、第一次ICP配准、测量点云偏置和第二次ICP配准。该算法已应用到船体肋骨成型数字化检测设备中,能够提升肋骨成型检测效率和精度,是实现船体构件加工成型智能制造的重要环节。     

多船舶雷达信息的航迹算法与目标跟踪研究

船舶雷达系统是进行目标探测的重要组成部分,传统的单雷达探测技术在海上移动目标、多个目标探测时存在精度降低、噪声干扰量大等问题,此时,通过接收本船和其他船舶的雷达信息,并进行信息融合可以提高目标探测的精度。本文首先对船舶雷达的信号滤波技术进行了分析,介绍了多船舶雷达信息的航迹融合算法,从时间配准和空间配准两方面进行研究,并进行了仿真试验。     

无线传感器网络的时间同步技术

作为一项重要的共性支撑技术,时间同步技术在无线传感器网络中尚未得到很好的解决。分析现有网络时间同步技术,然后针对无线传感器网络中时间同步的要求及特性,着重探讨几种典型的无线传感器网络时间同步算法,并对各种算法进行比较分析,最后提出今后的研究方向。     

增强现实技术在船舶行业的应用

增强现实也称混合现实,通过利用计算机技术,将真实环境与虚拟物体融合叠加到同一个画面或空间中,是一种全新的人机交互技术,在多个行业领域中有着广泛应用。本文首先对增强现实系统中的虚实配准技术、显示技术、虚实融合技术、人机交互等关键技术进行分析,然后针对增强现实技术在船舶制造、舰船仿真、船舱驾驶等方面的应用和潜在应用进行深入研究。