地心地固坐标系下的多传感器实时配准算法

"该文章主要探讨了在地心地固坐标系(ECEF)下，如何实现多传感器的实时配准，以解决传统立体投影配准算法存在的问题。作者赵杰、江晶和陶松波等人提出了一种结合序贯最小二乘方法(RLS-ECEF)和卡尔曼滤波(KF-ECEF)的方法，以提高配准的精度和实时性。" 文章指出，多传感器系统在现代战场信息获取中起着关键作用，但不同传感器间的数据配准是保证系统效能的关键。传统的最小二乘法和广义最小二乘法等在处理大范围观测数据时存在局限，尤其是在地球非球面形状的影响下，立体投影会产生误差。因此，作者转向了地理坐标变换法，特别是以ECEF坐标系作为基础的配准方法。 在ECEF坐标系下，作者建立了配准模型，选择一个传感器作为数据处理中心，通过序贯最小二乘方法进行系统偏差的估计，该方法可以逐步优化配准结果。同时，引入卡尔曼滤波器进行误差的实时估计和补偿，以适应动态环境的变化。这两种方法结合，不仅能够降低计算复杂性，还能够实现实时性和准确性并重。 文章通过仿真验证了RLS-ECEF和KF-ECEF方法的有效性，证明了这种方法在多传感器实时配准中的可行性，对于提高多传感器组网系统的作战效能具有重要意义。这些研究成果对于军事、航空航天以及遥感等领域中多传感器数据融合与处理具有实际应用价值。 关键词：多传感器、地心地固坐标系、空间配准、序贯最小二乘、卡尔曼滤波。该文章属于工程技术领域的学术论文，对相关领域的研究者和技术开发者提供了理论支持和实践指导。