Теоретические аспекты и приложения Теоретические аспекты и приложения стереоскопических систем навигации, стереоскопических систем навигации,

наведения и дистанционного наведения и дистанционного зондирования местностизондирования местности

Докладчик: д.т.н., профессорДокладчик: д.т.н., профессор

БЕЛОГЛАЗОВ Иннокентий НиколаевичБЕЛОГЛАЗОВ Иннокентий Николаевич

1. Оптимальный алгоритм совместной нелинейной фильтрации, 1. Оптимальный алгоритм совместной нелинейной фильтрации, идентификации и проверки гипотез в дискретной динамической идентификации и проверки гипотез в дискретной динамической

системе специального типасистеме специального типа

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.

1.1. Постановка задачи совместного оптимального оценивания 1.1. Постановка задачи совместного оптимального оценивания идентификации и проверки гипотезидентификации и проверки гипотез

Заданы полное множество гипотез {D1,…,Dj…,Dl} , априорные вероятности этих гипотез

pj=P(Dj), pj = 1дискретная 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

сС<с+dc D = Dj

ВВЕДЕНИЕВВЕДЕНИЕ

1.2. Определение апостериорной плотности1.2. Определение апостериорной плотности--вероятности вероятности pp((xxkk,c, D,c, Djj | z | zNN))Искомая апостериорная плотность-вероятность равна произведению:

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:

здесьздесь

1.3. Оптимальный алгоритм совместного оценивания, идентификации и 1.3. Оптимальный алгоритм совместного оценивания, идентификации и проверки гипотез по критерию максимума апостериорной проверки гипотез по критерию максимума апостериорной

плотности-вероятностиплотности-вероятности Сначала для каждой гипотезы Dj определяется вектор неизвестных параметров cj, на котором

Icjk|N достигает 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:

Структурная схема оптимального алгоритмаСтруктурная схема оптимального алгоритма

1.4. Частные случаи1.4. Частные случаи

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

2. Стереоскопическая навигационная система2. Стереоскопическая навигационная система

xI

yI

zI

yII

xII

Xз

Yз

Zз

SI SII

XS I

XS II

YS I

YS

II

HS IIHS I

Xij

Yij

h(Xij,Yij)

ij

0з

2.1. Уравнения фотограмметрии2.1. Уравнения фотограмметрии

H

Xз

Yз

0з

Zз SI SIIB

XSI XSII

YSI = YSII i=1

i = n

j =

j =

xII

xI

yIIyI

22.2. Линеаризация фотограмметрических уравнений.2. Линеаризация фотограмметрических уравненийЕсли яркость наблюдаемой точки на местности Xij,Yij,Zij=h(Xij,Yij) обозначить fij, то сигналы приемников

в соответственных точках xijI, yij

I и xijII, yij

II первого и второго изображений стереопары будут равны :

Линеаризуя функцию F (X*,Х,h) в окрестности точки X=0 , h = hk, получимh= hk - h

F (X*,0,hk) - вектор облученностей «псевдосоответственных» точек второго изображения стереопарыH(X*, hk)X – слагаемое для корректировки «псевдосоответственных» точек

Рассмотрим стабилизированный горизонтальный полет на высоте H*. Выражения для элементов матрицы H превратятся в:

22.3. Структурная схема оптимального алгоритма в момент, .3. Структурная схема оптимального алгоритма в момент, предшествующий началу работы предшествующий началу работы

Доверительный квадрат

в плоскости 0з Xз Yз

3. Точность стереоскопической навигационной системы3. Точность стереоскопической навигационной системы

3.1. Точность стереоскопической навигационной системы при3.1. Точность стереоскопической навигационной системы приполетах над чистыми ландшафтамиполетах над чистыми ландшафтами

3.1.1. Беспоисковое оценивание координат по одной стереопаре 3.1.1. Беспоисковое оценивание координат по одной стереопаре

3.1.2. Беспоисковое оценивание координат по стереомножеству изображений 3.1.2. Беспоисковое оценивание координат по стереомножеству изображений

3.2. Точность стереоскопической навигационной системы при полетах над 3.2. Точность стереоскопической навигационной системы при полетах над урбанизированной местностью урбанизированной местностью

102 104 106 m

σX,

м

5

10

15

20

25

102 104 106 m

σψ,

град

3

6

9

12

15

102 104 106 m

σН,

М

50

100

150

200

250

4. Исследование стереоскопической навигационной системы 4. Исследование стереоскопической навигационной системы методом численного моделирования по реальным изображениям методом численного моделирования по реальным изображениям

местности и реальной цифровой модели рельефаместности и реальной цифровой модели рельефа4.1. Исследование алгоритмов стереоскопической навигационной системы4.1. Исследование алгоритмов стереоскопической навигационной системы

с использованием стереопар полученных в летных условияхс использованием стереопар полученных в летных условиях

I изображение стереопары

II изображение стереопары

Исключение фрагментов урбанизированной местности

4.2. Исследование статистических характеристик шума цифрового 4.2. Исследование статистических характеристик шума цифрового фотоаппарата в летных условияхфотоаппарата в летных условиях

Серое поле яркости на традиционном тестовом полигоне, используемое для оценки характеристик шума

(База Открытого неба, аэродром Кубинка)

Изображение шума