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1、為克服現(xiàn)有導(dǎo)航方法的不足,開發(fā)和研究其它新的導(dǎo)航方法,尤其是借鑒生物視覺機(jī)理的導(dǎo)航方法,是未來導(dǎo)航技術(shù)研究的一個(gè)重點(diǎn)和趨勢(shì)。本文依據(jù)飛行昆蟲視覺機(jī)理的研究成果,根據(jù)物理學(xué)中熵的概念,提出熵圖及熵流概念,并結(jié)合Kalman濾波技術(shù),提出一種基于熵流的輔助導(dǎo)航新算法。
首先,根據(jù)飛行昆蟲的視覺機(jī)理和物理學(xué)中熵的概念,建立了熵圖的概念,探討了熵圖的去噪性能,并把熵圖的去噪性能與平均濾波器、中值濾波器、Wiener 濾波器和Gau
2、ss 濾波器在去除Gauss 白噪聲、椒鹽噪聲和斑點(diǎn)噪聲方面的性能作了定量和定性的比較。
其次,依據(jù)熵圖概念,建立了熵流的概念,并討論了依據(jù)熵流刻畫圖像運(yùn)動(dòng)的可能性。依據(jù)光流的約束方程及其計(jì)算方法,建立了熵流的約束方程。為克服熵流計(jì)算的孔徑問題,提出了不同類型的恒定假設(shè)。根據(jù)所提出的恒定假設(shè),探討了熵流計(jì)算的變分方法及其算法實(shí)現(xiàn)策略,并定性和定量地比較了不同熵流計(jì)算方法對(duì)圖像運(yùn)動(dòng)的描述性能。
接著,依據(jù)本文的
3、研究背景,研究了正交投影下的相機(jī)幾何模型,即正交變換的六參數(shù)模型,提出了基于熵流的仿射變換六參數(shù)全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)模型。為了減少全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的計(jì)算量,同時(shí)也為了提高全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的精度,提出了熵流數(shù)據(jù)的自動(dòng)評(píng)估閾值選取算法。
接著,結(jié)合熵流概念和Kalman 濾波技術(shù),建立了基于熵流和Kalman 濾波輔助導(dǎo)航方法的一步算法流程,同時(shí)構(gòu)建了基于熵流和Kalman 濾波技術(shù)輔助導(dǎo)航算法的實(shí)施策略。介紹了所采用的仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取途徑
4、及仿真實(shí)驗(yàn)的執(zhí)行方法;研究了基于熵流和Kalman 濾波輔助導(dǎo)航方法的導(dǎo)航性能,并探討了初始誤差與圓概率偏差之間的關(guān)系。為了擴(kuò)大新輔助導(dǎo)航方法的使用范圍,討論了在使用新的輔助導(dǎo)航方法之前疊加一個(gè)匹配過程的可能性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠在一定的精度范圍內(nèi)實(shí)時(shí)校正導(dǎo)彈在三維空間中的飛行軌跡,為導(dǎo)彈的導(dǎo)航算法研究提供了一個(gè)可行的方案。
最后,類似熵圖的構(gòu)建過程,探討了利用Parzen 窗建立自信息圖的可能性,并提出了基于自
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