Affiliation of Author(s):自动化学院
Journal:航空学报
Key Words:SAR图像匹配;可信度评价准则;模糊推理;组合导航;自适应滤波;
Abstract:在惯性导航系统(INS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,SAR图像易受斑点噪声的影响,图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显,能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性,利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题,在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上,对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析,提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则,经过可信度筛选,将有效的匹配信息与INS进行组合;对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化,进而导致Kalman滤波精度下降的问题,研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波方法对量测噪声方差阵进行动态调整,使其更加接近系统的当前状态。搭建了仿真验证平台对所提算法进行了验证,结果表明,该算法能够在合理的匹配误差范围内,有效地筛选出可信的图像匹配结果,相比常规Kalman滤波算法,显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。
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Date of Publication:2019-04-28
Co-author:赵耀,W00243,ljy,崔雨晨
Correspondence Author:ZHI XIONG
Date of Publication:2019-04-28