高轨红外扫描相机实时视轴校正的无迹卡尔曼滤波算法

"高轨红外扫描相机视轴指向实时校正算法" 本文主要探讨了高轨红外扫描相机的视轴指向校正问题，这是红外监视系统实现目标精确跟踪定位的关键环节。传统的视轴指向校正面临诸多挑战，尤其是在扫描相机的应用中，由于其成像特性，使得校正过程更为复杂。 文章首先分析了扫描相机的成像模型和特点，这种模型通常涉及到相机的几何投影关系以及因扫描运动产生的动态变化。扫描相机在捕获目标图像时，由于设备自身的运动和环境因素，可能会导致视轴指向偏差，即失配角，这将直接影响到目标的定位精度。 为解决这一问题，作者提出了基于失配角估计的视轴指向校正原理模型。失配角可以理解为实际视轴方向与理论期望方向之间的角度差异。他们建立了失配角的状态转移模型，该模型描述了失配角随时间的变化规律；同时，构建了视轴指向的观测模型，用于获取失配角的测量数据。结合这两个模型，文章采用了无迹卡尔曼滤波器（UKF）进行参数估计，UKF是一种高效且适用于非线性系统的滤波算法，能够在线性化非线性模型的同时保持良好的精度。 通过UKF，可以实时估计出失配角参数，并据此进行视轴指向的实时校正。实验仿真结果显示，提出的算法能够实现高精度的校正，且性能稳定，对于提高红外监视系统的跟踪处理实时性能和定位精度具有显著效果。 关键词：遥感技术、视轴指向校正、失配角估计、红外监视系统、跟踪定位 这篇文章介绍了一种针对高轨红外扫描相机的视轴指向实时校正方法，该方法利用失配角的估计和无迹卡尔曼滤波技术，解决了扫描相机在跟踪过程中可能出现的视轴偏差问题，从而提升了整个红外监视系统的效能。这项工作对于提升空间监视和目标追踪系统的性能有着重要的理论与实践价值。