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984.
图像配准及其在目标精确定位中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
随着卫星和无人机等空天侦察平台的发展和广泛应用,图像成为精确定位目标的一个重要信息源,而其中一个重要途径就是战术图像与参考卫星图像的配准.由于成像设备、时间和光照条件的差异,战术图像和卫星图像在亮度上存在很大的不同.为解决这些问题,提出了一种基于部分Hausdorff距离的图像配准算法.试验表明,该算法对于噪声、光照变化和局部场景变化具有较强的鲁棒性. 相似文献
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在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度. 相似文献
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对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 ,同时保持了对强机动目标的高性能跟踪 相似文献