《電子技術應用》
您所在的位置：首頁 > 其他 > 設計應用 > GPS拒止條件下的景象匹配導航方法研究
GPS拒止條件下的景象匹配導航方法研究
2022年電子技術應用第3期
李家松1，李明磊1，魏大洲2，李 威2，吳伯春2
1.南京航空航天大學 電子信息工程學院，江蘇 南京210016；2.中國航空無線電電子研究所，上海200233
摘要： 提出了一種在GPS拒止條件下使用視覺詞袋輔助航空景象匹配導航的方法。在景象匹配導航任務中，基準地圖比空中探測的圖像具有更大的覆蓋范圍，當基準地圖有大量相似或重復紋理特征出現(xiàn)時，僅依靠特征匹配難以得出正確的對應關系。首先對基準衛(wèi)星影像地圖進行區(qū)塊劃片，并利用視覺詞袋技術對每一片區(qū)塊進行編碼，利用統(tǒng)計特性計算局部區(qū)塊特征矢量，即區(qū)塊特征直方圖；然后，對空中探測圖像使用同一詞袋進行編碼，用于從大量候選區(qū)塊中篩選出初始對應區(qū)塊；最后，使用尺度不變特征進行精配準并計算飛行器相對位置。實驗使用了直升機拍攝的空中影像與高清衛(wèi)星影像中提取的基準地圖進行實驗分析，并與先進技術進行比較，結果表明該方法具有良好的匹配可靠性和配準精度，能夠在GPS拒止條件下為基于景象匹配的航空飛行器定位需求提供支持。
中圖分類號： TN967.2
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.211575
中文引用格式： 李家松，李明磊，魏大洲，等. GPS拒止條件下的景象匹配導航方法研究[J].電子技術應用，2022，48(3)：88-93.
英文引用格式： Li Jiasong，Li Minglei，Wei Dazhou，et al. Research on scene matching navigation method under GPS-denied environments[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(3)：88-93.
Research on scene matching navigation method under GPS-denied environments
Li Jiasong1，Li Minglei1，Wei Dazhou2，Li Wei2，Wu Bochun2
1.College of Electronic and Information Engineering，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210016，China； 2.China Aeronautical Radio Electronics Research Institute，Shanghai 200233，China
Abstract： This paper presents a visual word-based method for scene-matching aided navigation, which can work under GPS-denied environment. Since the reference satellite images may have many similarities and repetitive textures, it is difficult to initialize the correct correspondences between the reference satellite images and the aerial images only by feature matching. The paper proposes a bag of visual word(BOVW) based method to find the initial corresponding region. First, the reference satellite image is divided into blocks and encoded each block by BOVW model to generate a feature vector, namely block feature histogram. Then, the aerial images are encoded with the same model for screening the initial region from a large collection of blocks. Finally, the scale-invariant features are used to refine registration and calculate the accuracy position. In this paper, the aerial images taken by helicopters and the reference maps extracted from high-resolution satellite images are used for experimental analysis, and the performance is validated by extensive comparisons to state-of-the-art techniques. The experimental results show that the proposed method has good matching reliability and registration accuracy，and can provide support for aircraft positioning requirements based on scene-matching under GPS-denied environment.
Key words : bag of visual word；aircraft positioning；scene-matching aided navigation；block matching；image registration

0 引言

    無人機的導航定位直接影響到無人機能否有效執(zhí)行任務，是無人機應用的基礎和關鍵技術。目前，最為成熟的無人機導航方式是基于導航衛(wèi)星的全球導航定位(Global Positioning System，GPS)技術結合慣性導航技術的組合導航方式，但在一些高山峽谷地形、有惡意干擾或是由于戰(zhàn)時期間服務方不提供衛(wèi)星導航信號，衛(wèi)星導航系統(tǒng)會出現(xiàn)拒止失效的情況，慣性導航系統(tǒng)在定位過程中會有累積誤差，無法單獨實現(xiàn)長航時導航。景象匹配導航在GPS信號拒止情況下與慣性導航系統(tǒng)相結合，可以實現(xiàn)長航時與高精度的自主導航[1]。研究適用于全場景而且較為穩(wěn)定的景象匹配方法對于提升無人機的視覺定位導航能力具有重要意義。

    從基準地圖和空中影像中得到穩(wěn)定的特征是景象匹配需要解決的首要問題。Lowe提出了一種尺度不變特征變換算子(Scale Invariant Feature Transform，SIFT)[2]，在尺度域和空間域上同時檢測像素變化極值點，并通過梯度方向進行分配進而滿足對旋轉和尺度的不變性。但SIFT特征計算量大，很難保證算法的實時性。Dellinger等人[3]和楊颯等人[4]分別結合SAR、稀疏隨機投影(Sparse Random Projection，SRP)提出一些加速匹配的算法。在SIFT基礎上，又有許多學者進行補充擴展研究，Morel將用于提取特征的原始圖片做仿射變換進而提出了ASIFT算法[5](Affine Scale Invariant Feature Transform)，可以用于大視角變換的場景，但需要對場景進行多角度采樣。楊佳賓[6]等人開發(fā)出一種Dense SIFT特征用于無人機影像的快速拼接，可在空中影像中提取更多特征點用于匹配。張曉聞等人[7]基于稀疏表示和拓撲相似性提出一種圖像匹配方法，能夠有效提高匹配效率，并對輪廓部分有較好的匹配結果。Yu等人[8]提出了一種基于Harris-Laplace ROEWA和Harris-Laplace Sobel技術的特征檢測策略，并改進了SIFT特征的描述符，有效地解決了SAR圖像與光學圖像配準時有較大的非線性強度差問題。




本文詳細內容請下載：http://theprogrammingfactory.com/resource/share/2000004010。




作者信息：

李家松1，李明磊1，魏大洲2，李  威2，吳伯春2

(1.南京航空航天大學 電子信息工程學院，江蘇 南京210016；2.中國航空無線電電子研究所，上海200233)




wd.jpg

此內容為AET網(wǎng)站原創(chuàng)，未經授權禁止轉載。