高空立体成像提升机载光电相机目标定位精度

本文主要探讨了"基于立体成像机载光电相机的目标定位"这一主题，针对激光测距机在高空斜视远距离大区域成像时的局限性，即由于作用距离和脉冲频率的限制，主动测距方法的适用性受限。为解决这个问题，研究者提出了一个创新的定位算法，通过机载定位系统获取平台的位置、姿态信息以及相机框架轴角信息，以此建立起目标区域地理坐标与图像像素点之间的精确映射关系。 首先，算法利用地球椭球模型来计算目标的初始地理信息。这种方法依赖于对地形的高度和经纬度进行建模，以确保测量结果的准确性。接下来，通过卡尔曼滤波器对收集的数据进行自回归预测，这是一种递归最小二乘估计方法，可以有效地处理噪声和不完整数据，提高定位的精度和稳定性。 作者通过蒙特卡罗法进行了仿真分析，模拟各种可能的误差情况，评估了这些误差对定位精度的影响。结果显示，随着立体成像次数的增加，定位精度显著提升。具体来说，进行40次立体成像后，目标定位精度可以达到20米以内；而180次立体成像后，定位精度则优于10米，显示出算法的有效性和优化效果。 为了验证理论上的研究成果，研究团队采用了飞行实验数据进行实际验证。当飞机在9800米高空，倾斜角为78度的情况下，进行40次立体成像后，目标的定位精度达到了35米，这表明该算法在实际工程应用中具有良好的性能，能满足需求。 本研究提出了一种利用立体成像技术结合机载光电相机进行高精度目标定位的方法，通过精确的定位系统信息、数学模型和滤波技术，成功地克服了传统测距方法的局限性，为高空大区域成像提供了一种有效的解决方案。这对于无人机导航、遥感监测等领域具有重要的实际意义。