1 / 14

Докладчик: д.т.н., профессор БЕЛОГЛАЗОВ Иннокентий Николаевич

Теоретические аспекты и приложения стереоскопических систем навигации, наведения и дистанционного зондирования местности. Докладчик: д.т.н., профессор БЕЛОГЛАЗОВ Иннокентий Николаевич. 1. ВВЕДЕНИЕ.

yannis
Download Presentation

Докладчик: д.т.н., профессор БЕЛОГЛАЗОВ Иннокентий Николаевич

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Теоретические аспекты и приложения стереоскопических систем навигации, наведения и дистанционного зондирования местности Докладчик: д.т.н., профессор БЕЛОГЛАЗОВ Иннокентий Николаевич

  2. 1 ВВЕДЕНИЕ Достоинствами стереоскопической навигационной системы (СтНС) являются: использование в качестве эталона топографической карты рельефа местности, при этом оптический эталон не используется. В результате удается обеспечить всесезонность СтНС, а также высокую точность коррекции базовой навигационной системы. . В основу теории СтНС положены прямые и обратные уравнения фотограмметрии, примененные к двум изображениям стереопары, а также теория совместной оптимальной нелинейной фильтрации, идентификации и проверки гипотез в дискретной динамической системе специального типа. 1. Оптимальный алгоритм совместной нелинейной фильтрации, идентификации и проверки гипотез в дискретной динамической системе специального типа 1.1. Постановка задачи совместного оптимального оценивания идентификации и проверки гипотез Заданы полное множество гипотез {D1,…,Dj…,Dl} , априорные вероятности этих гипотез pj=P(Dj), pj = 1 дискретная динамическая система Xk+1=Ak(C,D)Xk+Bk(C,D)uk+k и канал наблюдения Zk=Hk(C,D)Xk+Fk(C,D)+k , k=0,1,2,..., Предполагаются известными априорные характеристики p (C,D)={p(C, Dj), j = 1, ... , l}, имеющие смысл совместной плотности-вероятности вектора С и вероятности гипотезы Dj : p(c, Dj) есть вероятность события сС<с+dcD = Dj

  3. 2 1.2. Определение апостериорной плотности-вероятности p(xk,c, Dj | zN) Сначала определим p(xk|c,Dj,zN). При фиксации значения вектора параметров системы C=c и гипотезы D=Dj эта плотность согласно теории оптимального оценивания равна: Искомая апостериорная плотность-вероятность равна произведению: здесь

  4. Сначала для каждой гипотезы Dj определяется вектор неизвестных параметров cj, на котором Icjk|Nдостигает нижней грани: .и рассчитываются числа: .Затем определяется гипотеза Dν, которой соответствует наименьшее из чисел Icjk|N. Оптимальными оценками по критерию максимума апостериорной плотности-вероятности являются: 1.3. Оптимальный алгоритм совместного оценивания, идентификации и проверки гипотез по критерию максимума апостериорной плотности-вероятности 3

  5. Структурная схема оптимального алгоритма 4

  6. 1.4. Частные случаи 5 Вариант X, C, D / X, D - совместное оптимальное адаптивное оценивание и проверка гипотез в условиях параметрической неопределенности, критерий оптимальности Вариант X, D / X, D - совместное оптимальное оценивание и проверка гипотез в дискретных динамических системах (рекуррентно-поисковое оценивание), критерий оптимальности

  7. zI SII SI yI yII j i xI xII HS I HS II Yз YS II h(Xij,Yij) Yij YS I 0з XS I Xij XS II Xз Zз B SII SI yI yII xI xII H j =  Yз  i=1 YSI = YSII i = n j =  0з XSII Xз XSI 2. Стереоскопическая навигационная система 6 2.1. Уравнения фотограмметрии

  8. 2.2. Линеаризация фотограмметрических уравнений 7 Если яркость наблюдаемой точки на местности Xij,Yij,Zij=h(Xij,Yij) обозначить fij, то сигналы приемников в соответственных точках xijI, yijIиxijII, yijIIпервого и второго изображений стереопары будут равны : h= hk - h Линеаризуя функцию F(X*,Х,h) в окрестности точки X=0 , h = hk, получим F (X*,0,hk)- вектор облученностей «псевдосоответственных» точек второго изображения стереопары H(X*, hk)X – слагаемое для корректировки «псевдосоответственных» точек Рассмотрим стабилизированный горизонтальный полет на высоте H*. Выражения для элементов матрицы H превратятся в:

  9. 2.3. Структурная схема оптимального алгоритма в момент, предшествующий началу работы 8 Доверительный квадратв плоскости 0з Xз Yз

  10. 3. Точность стереоскопической навигационной системы 3.1. Точность стереоскопической навигационной системы при полетах над чистыми ландшафтами 9 3.1.1. Беспоисковое оценивание координат по одной стереопаре

  11. 3.1.2. Беспоисковое оценивание координат по стереомножеству изображений 10

  12. 3.2. Точность стереоскопической навигационной системы при полетах над урбанизированной местностью σX, м σН, М 25 250 20 200 15 150 10 100 5 50 102 104 106 m 102 104 106 m σψ, град 15 12 9 6 3 102 104 106 m 11

  13. 4. Исследование стереоскопической навигационной системы методом численного моделирования по реальным изображениям местности и реальной цифровой модели рельефа 12 4.1. Исследование алгоритмов стереоскопической навигационной системы с использованием стереопар полученных в летных условиях

  14. 13 4.2. Исследование статистических характеристик шума цифрового фотоаппарата в летных условиях Серое поле яркости на традиционном тестовом полигоне, используемое для оценки характеристик шума (База Открытого неба, аэродром Кубинка) Изображение шума

More Related