地形起伏对雷达景象实际匹配影响初探

雷达景象匹配由于具有全天候的特征,在飞行器导航与定位中受到重视,但因为地形起伏影响,实际地物在雷达景象上的成像会发生变形与移位,这将影响实时雷达景象与参考基准图匹配的精度。根据实时雷达景象的成像方式,利用参考基准图模拟出地面平坦条件下的模拟雷达图一;并利用DEM数据,采用纠正方法,在该模拟雷达图上引入地面起伏因素的影响,得到地面起伏情况下的实际成像——模拟雷达图二。试验中,将同一地区的两类模拟雷达实时图分别与参考基准图影像进行匹配,比较匹配的结果,针对其匹配差异分析地面起伏对雷达景象匹配的实际影响,最后得出结论——实际地面在雷达图上的成像特征是影响匹配的最主要因素,地形起伏对匹配的影响与地面特征的分布有关,只有起伏区域存在明显地物特征时才会对匹配产生影响。     

基于DEM与可见光图像的机载激光成像雷达强度像仿真

激光成像雷达由于能获取目标的距离信息,因而在飞行器制导、避障、机器人导航等方面有广泛的应用前景.这里的研究目的是根据激光成像雷达成像原理进行雷达反射强度像的仿真.在仿真过程中,首先讨论激光成像雷达的强度成像方程,然后分析机载激光成像雷达的扫描成像模型.由机载激光成像雷达扫描成像模型与数字高程模型(DEM)获取成像几何关系,由与高程图配准好的可见光图像来获取目标地物的反射特性,从而获得仿真的激光雷达反射强度像;由于激光在大气中传输时不可避免地要损失,在仿真计算中考虑到激光在大气中传输时大气对激光的消光系数,因而使仿真更加逼近客观实际成像结果.从仿真的反射强度图像看,结果很理想.仿真的强度图像成功地用于激光成像雷达强度像与可见光图像的匹配导航中.     

关于实孔径雷达影像匹配定位问题

地面高程起伏对机载雷达成像定位影响较大,要实现飞行器的精确定位,必须修正地形起伏的影响。分析了雷达成像的几何关系及特点,分别从影像匹配定位和飞行器定位两方面探讨了地形起伏的影响,对地形起伏影响的修正方法进行了研究,提出了适于飞行器上实时处理的误差修正算法,并利用该方法对实验中获取的数据进行了改正,得到了满意的结果。     

几何失真对SAR图像匹配的影响及校正方法分析

合成孔径雷达SAR用于图像匹配导航系统,可大大提高导航精度。然而地形起伏和大气干扰等因素使得SAR实时图存在几何失真,降低了匹配性能。通过对SAR实时图几何失真成因分析,提出了一种二维可分离的几何校正方法,并得出方位向几何失真可跟随成像处理预先校正,图像后处理只需校正距离向。利用数字高程模型DEM和正射图模拟得到了3幅具有不同地形特征的SAR实时图,并分别利用3种几何校正方法对其进行统计实验,得到了不同地形SAR实时图几何校正方法选取的准则。     

激光测距—成像组合扫描仪多源数据采集技术的研究

阐述一套机载运行的光学－机械扫描式激光测距和被动式热红外外扫描成像组合遥感器，结合飞机平台的姿态测量和GPS定位，可实时（准实时）获取地面景物的三维位置和影像灰度信息。由多源数据采集技术获得的多种同步数据经地面计算机回放和处理，可以快速生成数字地面高程模型（DEM）和地学编码图像。扫描激光测距仪与扫描成像仪的电同步技术控制激光测距采样时刻与图像采样时刻在时序上的一致性，从而达到高程数据与图像像元的匹配。     

基于DEM的SAR图像模拟

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性.然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案.根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理.通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性.     

高程对TDICCD相机像移补偿影响分析

高分辨率遥感卫星中常使用TDICCD(时间延迟积分CCD)相机,为获取高质量遥感影像,在相机成像过程中须采用像移补偿技术,而目前大部分像移补偿忽略了高程的影响。基于参考椭球面下成像矢量模型,建立考虑高程的成像矢量模型及解算方法流程,精确地计算相机成像时像点对应地面成像点的坐标及像移补偿参数。根据计算结果,分析高程对像移补偿参数的影响,在此基础上,综合考虑像移补偿参数精度对高程误差的要求、星上存储空间及高程查询速度,讨论星载数字高程模型(DEM)的生成,为星载DEM的使用及TDICCD相机高精度像移补偿提供理论基础和实验分析。     

利用DEM进行SAR图像模拟及地形辐射校正

在山区获取地面控制点比较困难,运用模拟SAR进行配准、校正,具有较大的优势。本文在分析SAR成像几何结构及ALOS PALSAR卫星轨道参数特征的基础上,运用RD定位模型对DEM的每个网格点进行雷达成像点的位置计算,模拟SAR图像,并提取当地入射角、投影角及规则化因子等;模拟出的SAR图像与真实SAR图像纹理吻合,有利于控制点的自动配准。在此基础上对ALOS PALSAR进行编码,构建基于规则化因子及入射角的地形辐射校正模型,消除面积效应及地形起伏造成的畸变问题,从结果中分析,校正后的图像明暗差异明显减少,这对雷达定量反演研究具有一定的现实意义。     

基于DEM的SAR图像模拟

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性。然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案。根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理。通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性。     

用DGPS／IMU数据对机载SAR图像进行概略定位

采用影像匹配的方法实施对机载合成孔径雷达（SAR）影像的快速定位,需要首先确定SAR影像的概略位置。本文利用机载SAR系统所获取的DGPS／IMU辅助数据,在SAR图像覆盖区数字高程模型（DEM）数据支持下,探讨了利用Leberl方程解算像点对应的地面点坐标,进而描述了对SAR图像概略定位的技术与方法,实验结果表明该方法是可行的。     

基于小波变换的雷达与光学影像匹配算法研究

分析了实孔径雷达与ＣＣＤ传感器影像不同的成像特点,讨论了采用小波变换进行边缘检测、影像分解与重建、实现分层匹配的方法;同时,提出了多种匹配算法模式。经过试验,取得了良好的结果。     

无线电高度与数字地图辅助导航算法研究

无线电高度表和数字地图的组合构成地形轮廓匹配 (TERCOM )辅助导航系统 ,它是一种飞行导航定位的重要手段 ,由于地形辅助导航不依赖卫星导航系统、不受外界干扰、具有自主导航的功能 ,故近年来获得了迅速发展。本文对传统的地形匹配算法进行了如下改进 :利用实测高程序列和预测高程序列与基准图分别进行匹配 ,对飞行器进行实时定位并对下一时刻的航迹进行预测 ;利用递推和分层匹配策略提高配准效率 ;利用多判据组合匹配提高定位的可靠性。根据本文所提出的数学模型 ,并用外场飞行数据进行了匹配测试 ,结果证明该方法提高了地形轮廓匹配的可靠性和精度 ,取得了很好的效果。     

地磁匹配导航算法研究

提出一种MonteCarlo方法和均方差算法（MSD）相结合的匹配算法,并将本算法用于地磁匹配导航中。该方法根据惯性导航系统指示的位置从地磁图上提取参考地磁数据,将地磁测量数据进行若干次随机干扰后和参考地磁数据使用MSD算法进行匹配,得到若干个匹配位置,取其均值作为最终匹配位置。仿真结果表明本算法可行。     

一种面向无人机绝对定位的卫星基准影像检索方法

针对全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）拒止环境下大范围无人机视觉绝对定位问题,提出了一种聚合深度学习特征的卫星基准影像检索方法。首先,利用预训练的深度学习模型提取无人机与卫星基准影像的局部卷积特征;然后,对局部特征描述符进行聚合,生成影像全局表达;最后,利用影像全局特征进行相似性检索,并采用检索结果精匹配重排序的后处理方法,进一步提高检索准确率。设计了一个新的面向无人机绝对定位的卫星基准影像数据集并进行实验,结果表明,使用所提方法检索无人机影像适配区域的卫星基准影像的准确率达76.07%,可为后续基于视觉的无人机绝对定位提供参考。     

基于小波和线矩的实孔径雷达图像与TM图像的匹配

为了充分利用多源遥感信息,常常需要解决不同传感器图像之间的匹配问题。为此,本文初步探讨了一种基于小波边缘检测与线矩描述的实孔径雷达图像与ＴＭ图像的匹配算法。实验结果表明：如果搜索窗口内存在较丰富的特征,该算法可以获得满意的结果。     

重力场可匹配区域选择研究

本文根据重力匹配辅助惯性导航需求,开展了重力场基准图的特征分析研究,提出了衡量可匹配性的特征指标体系,根据该指标体系建立了一个多通道的综合指标分布图,并引入了水平集理论,采用一种基于Mumford-Shah模型的全局化水平集的图像分割方法对重力场可匹配区域进行分割。通过重力匹配实验验证,结果表明,分割出的可匹配区域能达到提高匹配概率的作用。     

多基线层析SAR技术的研究现状分析

层析SAR技术是在干涉SAR （InSAR）基础上发展起来的一种信息反演技术。层析SAR技术弥补了传统InSAR技术在高程向上分辨能力缺失的不足,真正实现了距离向-方位向-高程向的三维成像。本文介绍了层析SAR成像的原理,讨论了成像过程中复图像配准、去斜、相位误差补偿及高程向成像等问题,总结了层析SAR成像的三类算法,分析了层析SAR技术在各领域的应用情况,最后指出了层析SAR成像技术目前存在的问题,并对未来层析SAR技术的发展趋势做出了展望。