多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

发布时间：2022-02-23 05:03

　　针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题,提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration,MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化,推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系,并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影,从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正,利用期望极大化迭代,实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性,且配准性能优越。 

【文章来源】：系统工程与电子技术. 2020,42(01)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
0 引言
1 系统模型
    1.1 轨道运动模型
    1.2 传感器观测模型
2 星载光学传感器测量误差分析
    2.1 测量误差传递
    2.2 状态空间中的投影近似
3 多星载光学传感器系统误差MLR算法
    3.1 非随机误差的极大似然估计
    3.2 目标轨迹估计
    3.3 传感器系统误差估计
    3.4 算法执行步骤
4 仿真实验与性能分析
    4.1 场景设置及评价指标
    4.2 实验结果与性能分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]天基光学传感器视线指向确定与校正[J]. 陈军,安玮,邓新蒲,杨俊刚.  光学学报. 2016(07)
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[3]WGS-84坐标系下多空基无源传感器最大似然配准[J]. 吴卫华,江晶.  系统工程与电子技术. 2015(02)
[4]天基光学传感器网络动态预指派算法[J]. 王博,李骏,吴洪,程洪玮.  电子学报. 2013(10)
[5]高轨红外扫描相机视轴指向实时校正算法[J]. 薛永宏,安玮,张涛,张寅生.  光学学报. 2013(06)
[6]基于MLR的机动平台传感器误差配准算法[J]. 崔亚奇,熊伟,何友.  航空学报. 2012(01)
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本文编号：3640926