多层次实时鲁棒机载景像匹配辅助导航算法研究

Navigability analysis of reference image, real-time image processing, matching calculation and aided navigation information fusion play key roles in applications of the airborne scene matching. These factors and their interaction are closely related to dynamic errors, which are caused by the maneuvering of aircraft. This project will build the image database on complex flight environment. The influence rules of dynamic errors on different quality of acquiring real-time image and the suitability of different matching algorithms are analyzed. And then, the relationship between complex motion process and positioning reliability of airborne scene matching are uncovered. By introducing constraints such as real-time image and reference image information, flight status, camera parameters and route optimization, real-time image adaptive processing algorithms and correction model are studied to obtain the real-time images with higher quality. Furthermore, The adaption law of different quality of real-time images for the different matching algorithms are analyzed. The libraries of matching algorithms and their usage rules are established. Based on knowledge reasoning, more adaptable matching algorithms or combining different algorithms can automatically be chosen, which results in the robust scene matching algorithms. According to the adaptive theory of dynamic navigation and characteristics of the real flight, and by converting the information fusion problem of the scene matching aided inertial navigation into that of the adaptive dynamic robust filtering with unequal interval, the relationship between the complex flight process and positioning reliability of airborne scene matching are studied. The obtained results will provide reliable reference theory and efficient algorithm to the applications of airborne scene matching.

基准图适配性分析、实时图处理、匹配计算和辅助导航信息融合是机载景像匹配应用中的重要环节，这些环节及其相互间的影响与飞机机动飞行带来的动态误差密切相关。本项目将建立复杂飞行环境下图像数据库，分析动态误差对不同质量实时图获取和不同匹配算法可适配性的影响规律，揭示复杂运动过程与机载景像匹配定位可靠性间的关系。通过引入实时图和基准图信息、飞行状态和相机参数以及航迹优化等约束条件研究实时图自适应处理算法和校正模型，获取高质量实时图。深入分析不同匹配算法对不同质量实时图的可适配规律，建立匹配算法库及其使用规则库，基于知识推理自动选择适应性强的匹配算法或算法组合，形成鲁棒景像匹配算法。根据自适应动态导航理论和飞机的飞行特点，把景像匹配辅助惯性导航信息融合问题转化为不等间隔自适应动态抗差滤波问题来研究复杂飞行过程与机载景像匹配定位可靠性间的关系。研究成果将为机载景像匹配应用提供可靠的参考理论和有效的算法。

在GNSS信号不可用时，地球物理场导航信息可以为载体提供连续的定位信息。经过六十多年的发展，地形辅助导航技术已成功应用于精确制导武器的导航制导中，并取得了重大的经济效益。但尚未在军民用领域的机载导航系统中应用。在为提高我国机载导航定位系统的定位精度和可靠性，系统、深入地开展多层次机载鲁棒景像匹配辅助导航定位的关键技术研究具有重要意义。.本项目主要取得的成果有以下7点：（1）研究了机载景像匹配系统匹配区选取算法和航迹规划算法，建立了适用于机载景像匹配导航系统的基准图适配性分析准则和航迹优化准则，研发了机载景像匹配系统匹配区适配性分析软件平台和视频管理数据库，实现了机载景像匹配系统的匹配区的自动选取和航迹规划；（2）分析了影响景像匹配导航系统定位精度和可靠性的因素，研究了基于人工神经网络的实时图智能选取算法，开发了实时图自适应选取软件，实现对实时图像的自动选取，时图自适应选取正确率超过了90%；（3）研究了鲁棒景像匹配算法，对多种匹配算法进行了抗缩放、抗旋转、抗噪声和抗模糊等特性的实验测试验证，进而采用知识推理的方法研发出了一种新的鲁棒机载地形辅助导航算法，匹配精度＜1像素，匹配概率＞90%；（4）研究了不同源景像匹配算法，研究并提出了基于统计特性的SAR图像建模、滤波和分割等算法，进而首次提出了基于轮廓匹配的SAR图像与可见光图像匹配的算法和评价准则，实现了可见光图像与SAR图像两种异源图像的匹配和定位，并利用实际采集的SAR和可见光图像验证了算法的有效性；（5）研究了INS/GPS/景像匹配组合导航系统的理论和算法，建立了组合导航系统的状态方程和量测方程，设计了一种不等间隔自适应滤波算法，实现了以不同输出频率的INS和景像匹配定位数据自适应融合，验证了算法的有效性；（6）研发了机载景像匹配半实物仿真系统，采用嵌入式编程语言对上述算法的验证程序进行了移植，移植到嵌入式系统里，形成嵌入式景像匹配计算机，并验证了系统的有效性；（7）研究了地形匹配辅助惯性导航系统算法，并提出了北航地形辅助惯性导航系统（BITAN）Ⅲ算法，设计了搜索模式、跟踪模式和模式转换逻辑，采用仿真数据和实际实飞数据验证了本系统算法的有效性和鲁棒性。