误差配准

摘要： 广播式自动相关监视系统由于存在检测环境、目标数量和运动模式动态变换的问题,导致空域多目标跟踪过程具有大量未知干扰与不确定性,降低了组网系统的数据处理精度。提出联合多雷达和ADS-B系统并采用自适应交互式多模型滤波算法进行多传感器跟踪和数据融合。该方法能够降低雷达航迹数据的平均斜距与方位角分量的误差和时空不确定性,优化ADS-B系统的精度与稳定性。

摘要： 对不同体制雷达进行组网,能够有效发挥各型雷达性能优势,但组网过程中误差配准问题必须首先要解决,以此提高对目标航迹的探测与跟踪精度.联合扩维误差配准算法能够进行实时配准,但运算量问题限制了算法的效能发挥.论文在研究异维度雷达配准算法的基础上,提出了一种基于平方根的双阶EKF误差配准方法,并与传统的异维度雷达扩维配准方法进行对比分析.仿真结果表明,新算法消除了状态向量维数增加导致的运算效率降低的问题,且配准精度显著提高,配准效果比较理想.

摘要： 多传感器组网信息融合时,需要对组网中各传感器系统误差进行估计和补偿,以消除各传感器系统误差对融合性能的影响。研究了雷达组网系统误差配准模型,并对最小二乘算法(LS)、广义最小二乘算法(GLS)、递推最小二乘算法(RLS)、修正EX算法等误差配准算法进行对比分析,同时给出了扩维配准模型用于解决多传感器组网配准问题,针对实际工程应用中算法收敛情况难以判断的问题,提出了一种误差配准收敛性判定的方法。根据仿真结果对误差配准算法性能进行分析,同时验证了扩维配准和收敛性判定方法的有效性,支撑配准系统应用。

摘要： 为提高组网雷达的探测精度,提出了一种双阶自适应扩展卡尔曼滤波误差配准算法.对扩维目标状态向量进行解耦,将Sage-Husa自适应滤波与解耦后双阶扩展卡尔曼滤波进行结合,并引入序贯思想,在进行无偏滤波的同时根据量测输出在线实时修正量测噪声,防止因量测噪声设置误差过大产生的滤波发散.仿真实验表明:与扩维误差配准算法相比,所提算法在大大降低计算量的同时,能够有效提高滤波的稳定性.

摘要： 组网雷达中为精准估计和消除系统误差,必须进行误差配准.论文针对联合扩维误差配准算法随维度增加导致计算量增大的不足,在基于ECEF坐标系的基础上,结合双阶卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波,提出一种双阶扩展卡尔曼滤波的误差配准方法,实现了对系统误差的实时估计,仿真表明了该算法的有效性.

摘要： 为提高组网雷达的探测精度,提出了一种双阶自适应扩展卡尔曼滤波误差配准算法。对扩维目标状态向量进行解耦,将Sage-Husa自适应滤波与解耦后双阶扩展卡尔曼滤波进行结合,并引入序贯思想,在进行无偏滤波的同时根据量测输出在线实时修正量测噪声,防止因量测噪声设置误差过大产生的滤波发散。仿真实验表明:与扩维误差配准算法相比,所提算法在大大降低计算量的同时,能够有效提高滤波的稳定性。

摘要： 误差配准问题是雷达组网中首先要解决的问题,以此来精确估计和消除系统误差.扩维滤波能够对系统误差进行实时估计,但计算量随维度增加而增大;双阶卡尔曼滤波能够大大减少计算量,但易出现计算误差发散.在研究ASEKF与TSEKF算法的基础上,将数值稳定性高的平方根滤波与TSEKF算法相结合,并引入序贯思想,提出一种基于SSR-TSEKF的误差配准算法.仿真结果表明,新算法在降低计算量的基础上,有效提高了滤波稳定性.

摘要： 多传感器信息融合须进行误差配准.传统的误差配准技术采用RTQC、最小二乘法或极大似然估计法,将非线性方程进行线性化,而线性化过程会引入误差.给出了一种基于小生境遗传算法的误差配准算法,该方法在采用基于ECEF坐标系的误差配准技术的基础上,克服了将非线性方程线性化带来的误差,并在传统遗传算法的基础上引入小生境技术,提高了遗传算法全局寻优能力、收敛速度以及系统误差估计结果的精度.最后,将该方法与基于ECEF坐标系的最小二乘法及传统遗传算法进行了比较,仿真实验结果验证了算法的有效性.

摘要： 论文探讨了雷达存在探测系统误差时的目标航迹关联问题,提出了一种基于最近航迹迭代的目标航迹对准关联算法,以此解决传统目标航迹关联技术与雷达系统误差配准技术之间的矛盾.最近航迹迭代对准关联算法考虑目标漏跟及虚警情况,以航迹为单位,通过目标航迹集间航迹映射关系搜索与旋转平移变换参数估计两步迭代过程,能够达到航迹集的逐步逼近和精确对准,并获得目标航迹间的可靠关联关系,最终实现雷达存在探测系统误差时的航迹准确对准关联.

摘要： 误差配准是多传感器信息融合的基础.为解决机载多平台多传感器的误差配准问题,研究并提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的联合扩维误差配准算法.在算法实现中,首先采用状态矢量维数扩展方法建立非线性滤波框架下的系统误差配准模型,其次根据误差配准模型对各传感器的测量系统误差及各平台的姿态角系统误差进行估计,最后通过CKF滤波实现对状态预测值的修正,改善系统误差对滤波精度的影响.仿真结果表明,所提出的算法能够有效融合利用多传感器的测量信息,实现对多传感器系统误差及目标状态的实时联合精确估计.

摘要： 传感器组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统误差.基于地心地固坐标系(ECEF),提出最小中位数平方误差配准算法.相比基于ECEF的最小二乘误差配准算法具有稳健性,在传感器测量精度较低时具有良好的配准效果.

摘要： 在协同作战中，利用多平台传感器联合组网探测可大大提高作战范围和打击精度，但由于传感器存在系统误差，不同平台传感器在重叠覆盖域内观测到同一口标时，经坐标转换到公共统一坐标系后，两航迹往往发生较大分裂，严重时会影响两部传感器的交接跟踪，甚至把一批口标误判为两批口标，严重影响到作战态势的统一。因此，如何有效地估计并去除传感器测量过程中的各种系统误差，是目前多传感器组网亟待解决的关键问题之一。rn 针对机动平台传感器非协同误差配准技术实施难度大和配准效果差的问题,对基于合作目标的协同误差配准技术进行了研究.首先根据传感器对合作目标的极坐标系和地球直角坐标系量测方程,建立了系统误差的P估计模型和C估计模型,然后对两种估计模型关于系统误差的可观测性进行了分析比较,最后根据建立的系统误差估计模型,利用传感器获得的量测和目标通过数据链上报的导航信息,采用最大似然估计技术,对系统误差进行估计.仿真结果表明:两种系统误差估计模型都能得到系统误差的有效估计,对目标的导航误差均具有强鲁棒性,但仅角度系统误差分量之间存在耦合性的P估计模型对系统误差的估计性能优于各系统误差分量之间都存在耦合性的C估计模型,因此实际工程运用中可采用P估计模型对机动平台传感器系统误差进行估计配准.

摘要： 基于固定平台传感器误差配准MLR(Maximum Likelihood Registration)算法，针对机动平台存在姿态角系统误差的问题，提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的MLRM(Maximum Likelihood Registration of Mobile Sensor)算法。该算法利用所有传感器对目标的量测值，通过对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代，最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计。仿真结果表明，该算法迭代收敛速度快，对系统误差估计精度高，对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强。

摘要： 针对传感器系统中系统误差问题，提出一种基于马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的系统误差配准方法。本文基于最大似然估计推出等效概率分布函数，并利用Metropolis-Hasting抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;同时本文方法在保证Markov链收敛性的同时，提高抽样的全局能力。本文对时变和时不变系统误差情况分别进行了仿真，仿真结果表明本文方法在考虑统计特性的同时解决了系统误差问题，并且对解决系统误差估计问题具有可行性。

摘要： 期望最大算法(EM 算法)是参数估计中一种很重要的方法，在处理不完全数据中有重要应用。本文采用EM算法与EKF相结合的算法进行多传感器误差配准与航迹融合，通过迭代算法有效地实现多传感器误差配准。

摘要： 本文对含有姿态角偏差的3-D雷达误差配准模型的可观测性和姿态角偏差对雷达量测误差的耦合影响进行分析，在此基础上，对3种误差配准模型进行比较。模型一，全扩维模型(AAM)，直接将雷达系统偏差和姿态角偏差组合为一个状态向量;模型二，解耦合的扩维模型(UAAM)，将姿态角偏差等效为雷达偏差进行计算;模型三，优化的偏差估计模型(OBEM)，忽略纵摇角和横摇角偏差进行建模。文中对这三种模型进行仿真比较，得出AAM和UAAM方法完全等效，OBEM与前两种模型相比，不仅降低了状态向量维数，减少了计算量，且提高了估计精度。

摘要： 对空中多运动平台上传感器系统误差配准和目标跟踪进行了研究，提出了一种基于ECEF坐标系的多运动平台系统误差配准与跟踪算法。利用ECEF坐标系下不同平台量测值的偏差与各自系统误差的关系建立了配准方程，构造了扩维状态向量，并通过卡尔曼滤波完成系统误差的估计，同时完成配准和跟踪。该算法可实现运动平台系统误差的在线估计和实时配准，适于在系统误差的缓慢变化的情况下对目标进行跟踪滤波，理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性。

摘要： 多传感器数据处理系统中，各种误差是影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素。而误差配准则是系统中的一个重要环节，是进行跟踪、关联、融合的前提。本文介绍了传感器误差配准的定义及二维传感器误差配准模型，并综述了目前国内外对传感器误差配准的研究现状，最后对传感器误差配准研究提出了展望。

摘要： 本文介绍了雷达组网中系统偏差的主要来源,对现有的误差配准技术进行了详细的分析和综述.最后,提出了雷达组织网误差配准需要进一步解决的问题,以及实现精确误差配准的新思路.

摘要： 本文对随机误差条件下RTQC配准算法的性能进行了分析,推导了随机误差条件下的RTQC配准的形式,并对其能否通过取平均来消除随机误差的影响进行了分析.通过对三类航迹的仿真实验结果进一步证明了推导和分析结果.

摘要： 影像配准装置与测距传感器(10)可通信地连接，并且与相机(20)可通信地连接，该测距传感器通过由受光元件感知通过光照射而从物体反射的反射光来生成包含距离信息的反射光图像，通过由该受光元件感知相对于反射光的背景光来生成与反射光图像相同坐标系的背景光图像，该相机通过由相机元件检测来自外部的入射光来生成相机图像。影像配准装置具备：图像获取部(41)，获取反射光图像、背景光图像和相机图像；以及图像处理部(42)，通过确定背景光图像的特征点与相机图像的特征点之间的对应关系，来实施与背景光图像相同坐标系的反射光图像与相机图像的影像配准。

摘要： 在用于配准诸如相同对象的至少第一和第二幅数字或数字化图像或截面图像组的生物医学图像的方法中，在第一幅图像或图像组内，通过选择一定数量的像素或体素，来个体化一定数量的界标，即所谓的特征。通过对被选择作为特征的每个像素或体素确定从第一到第二幅或图像组的光流矢量，从第一到第二幅或图像组跟踪被选择作为特征的每个像素或体素的位置。第一和第二幅图像或图像组的配准通过向第二幅图像或图像组的像素或体素应用逆光流来执行。本发明提供自动可跟踪界标选择步骤，即：定义第一幅图像或第一组截面图像的每个像素或体素周围的像素或体素邻域；对于每个靶像素或体素，确定一个或多个特性参数，其作为描述所述靶像素或体素的外观和所述像素或体素窗的每个或部分的外观的参数的函数，以及作为表示所述窗的像素或体素的数字矩阵或所述数字矩阵的变换的一个或多个特性参数的函数被计算。作为靶像素或体素的所述特性参数的函数，确定与有效可跟踪界标相符的像素或体素。

摘要： 本发明总体上涉及一种用于获得表示图像的锐度级别的配准误差图的装置和方法。已知基于对目标的3D模型的知识以及相机的固有参数来确定相机相对于目标的位置的许多方法。然而，无论使用何种视觉伺服技术，在图像空间中都不存在控制，并且在伺服期间对象可能离开相机视场。这些方法使用不同属性的视觉信息。提出了获得与感兴趣对象的图像相关的配准误差图，所述配准误差图是通过计算根据所述感兴趣对象的3D模型获得的再聚焦面与基于获取的与所述感兴趣对象相关的四维光场数据的焦栈的交集而产生的。

摘要： 本发明公开了一种基于M估计的雷达系统误差鲁棒配准方法及系统，用于计算两个雷达的系统误差估计量，且用于两个雷达从开机到关机的全过程，其中，配准方法包括：初始化步骤、目标函数求解步骤、目标循环求解步骤和时刻循环求解步骤；本发明使用M估计函数改写目标函数，并计算得到含有自适应矩阵的估计增益矩阵，而自适应矩阵的值会根据残差的值自适应地调节，无论残差是正向偏大或是负向偏大，自适应矩阵都会随残差的绝对值的增大而减小，从而降低异常数据的权重，减少异常数据对系统误差估计值的不利影响；因此，利用M估计的鲁棒性，可以得到更为准确的系统误差估计值。

摘要： 本发明涉及一种基于单个彩色相机零配准误差彩色3D成像方法及彩色相机。解决现有方法在点云数据和彩色图片数据配准过程中存在误差的问题。彩色相机包括编码结构光投影模块、图像接收模块及系统主控模块；方法包括以下步骤：向被测物体投射一组单色编码结构光；采集反射的结构光彩色图片序列；处理结构光彩色图片序列，分离出结构光图片序列；分别对结构光图片序列进行处理，分离出相应背景图片和条纹图片序列；使用结构光3D重建方法，利用条纹图片序列计算出被测物体相应的3D点云；对获得的不同颜色的背景图片进行处理，得到被测物体的彩色图片；将得到的被测物体的彩色图片按像素赋值到计算得到的被测物体的3D点云，得到被测物体的彩色3D点云。

摘要： 本发明提出基于增强现实的多维度颌骨虚实配准误差检测装置及方法，所述检测装置为可放置颌骨模型的多边形的凸台；所述凸台顶部的平台连接用于放置颌骨模型的颌骨模型固定结构；所述平台处设有用于固定颌骨模型的固定件；所述凸台的顶面和轴面处均匀分布平面参考标志点；所述平面参考标志点与三坐标测量仪对检测装置的测量操作匹配；本发明结构简单，使用便捷，通用性好，有效解决了现有技术中存在的因颌骨模型解剖结构复杂，虚实图像配准误差无法精确测量的问题。

摘要： 本实用新型提出基于增强现实的多维度颌骨虚实配准误差检测装置，所述检测装置为可放置颌骨模型的多边形的凸台；所述凸台顶部的平台连接用于放置颌骨模型的颌骨模型固定结构；所述平台处设有用于固定颌骨模型的固定件；所述凸台的顶面和轴面处均匀分布平面参考标志点；所述平面参考标志点与三坐标测量仪对检测装置的测量操作匹配；本实用新型结构简单，使用便捷，通用性好，有效解决了现有技术中存在的因颌骨模型解剖结构复杂，虚实图像配准误差无法精确测量的问题。

摘要： 本发明提出了一种雷达组网的系统误差配准方法配准方法，实现步骤为：获取雷达的姿态角以及目标航迹；将目标航迹转换到东北天坐标系下；对东北天坐标系下的目标航迹进行差分运算；对待配准雷达的姿态角误差进行估计；对待配准雷达的站址误差进行估计；获取雷达组网的系统误差配准结果。本发明在获取雷达组网的系统误差配准结果的过程中，首先对参考雷达以及每个待配准雷达在各自的东北天坐标系目标航迹进行差分运算，将系统误差中的姿态角误差和站址误差分离，在保证配准精度的前提下，降低了配准的时间复杂度，适于工程应用。

摘要： 本发明公开了一种基于相似性原理的全局传感器系统误差分区配准算法，其包括以下步骤：S1、采集多传感器的所有输出航迹；S2、利用航迹空间相似性原理，计算航迹之间的相关性，自动选择用于误差配准的航迹集合；S3、误差配准的航迹集分区；S4、采用遗传算法计算配准的各传感器不同扇区的系统误差；S5、计算全局匹配方差；S6、选择全局方差最小的传感器系统误差进行传感器误差配准，完成基于相似性原理的全局传感器系统误差分区配准算法。本方法针对多传感器融合中的误差配准难题，利用目标航迹的空间相似性原理，采用遗传算法求解各传感器的系统误差，针对传感器各向系统误差的不一致性，利用分区配准，采用全局匹配方差最小准则，实现分区域系统误差精确配准。该算法可广泛应用于多传感器数据融合系统，解决由于传感器系统误差造成的目标相关错误导致的融合航迹多批、漏批等问题，提高了数据融合后态势的准确性。

摘要： 本申请提供了一种机载平台传感器系统误差配准算法，属于信息融合及目标跟踪的技术领域，具体包括：步骤1，针对双机平台对目标信息进行融合跟踪的过程进行数学建模；步骤2，针对所述步骤1中的数学模型进行噪声均值非零时UKF算法处理；步骤3，在所述步骤2的基础上对未知的噪声统计特性进行次优无偏MAP常值噪声统计算法处理；步骤4，通过解析更新反复迭代所述步骤1‑3的方式获得传感器系统误差的参数估计。通过本申请的处理方案，提高了对目标的跟踪精度，同时提升了目标跟踪的可靠性和稳定性。