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

1. Оптимальный алгоритм совместной нелинейной фильтрации, идентификации и проверки гипотез в дискретной динамической системе 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 Постановка задачи совместного оптимального оценивания идентификации и проверки гипотез Заданы полное множество гипотез {D 1,…,D j …,D l }, априорные вероятности этих гипотез p j =P(D j ), p j = 1 дискретная динамическая система X k+1 =A k (C,D)X k +B k (C,D)u k + k и канал наблюдения Z k =H k (C,D)X k +F k (C,D)+ k, k=0,1,2,..., Предполагаются известными априорные характеристики p (C,D)={p(C, D j ), j = 1,..., l}, имеющие смысл совместной плотности-вероятности вектора С и вероятности гипотезы D j : p(c, D j ) есть вероятность события с С

1.2. Определение апостериорной плотности-вероятности p(x k,c, D j | z N ) Искомая апостериорная плотность-вероятность равна произведению: Сначала определим p(x k |c,D j,z N ). При фиксации значения вектора параметров системы C=c и гипотезы D=D j эта плотность согласно теории оптимального оценивания равна: здесь

1.3. Оптимальный алгоритм совместного оценивания, идентификации и проверки гипотез по критерию максимума апостериорной плотности-вероятности Сначала для каждой гипотезы D j определяется вектор неизвестных параметров c j, на котором I cjk|N достигает нижней грани:. и рассчитываются числа:. Затем определяется гипотеза D ν, которой соответствует наименьшее из чисел I cjk|N. Оптимальными оценками по критерию максимума апостериорной плотности-вероятности являются:

Структурная схема оптимального алгоритма

1.4. 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 система xIxI yIyI zIzI y II x II XзXз YзYз ZзZз SISI S II XSIXSI X S II Y S I Y S II H S II H S I X ij Y ij h(X ij,Yi j) i j 0з0з 2.1. Уравнения фотограмметрии H XзXз YзYз 0з0з ZзZз SISI S II B X SI X SII Y SI = Y SII i=1 i = n j = x II xIxI y II yIyI

2.2. Линеаризация фотограмметрических уравнений Если яркость наблюдаемой точки на местности X ij,Y ij,Z ij =h(X ij,Y ij ) обозначить f ij, то сигналы приемников в соответственных точках x ij I, y ij I и x ij II, y ij II первого и второго изображений стереопары будут равны : Линеаризуя функцию F (X *,Х,h) в окрестности точки X=0, h = h k, получим h= hk - h F (X*,0,hk) - вектор облученностей «псевдосоответственных» точек второго изображения стереопары H(X *, h k )X – слагаемое для корректировки «псевдосоответственных» точек Рассмотрим стабилизированный горизонтальный полет на высоте H *. Выражения для элементов матрицы H превратятся в:

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

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

Беспоисковое оценивание координат по стереомножеству изображений

3.2. Точность стереоскопической навигационной системы при полетах над урбанизированной местностью m σ X, м m σ ψ, град m σ Н, М

4. Исследование стереоскопической навигационной системы методом численного моделирования по реальным изображениям местности и реальной цифровой модели рельефа 4.1. Исследование алгоритмов стереоскопической навигационной системы с использованием стереопар полученных в летных условиях I изображение стереопары II изображение стереопары Исключение фрагментов урбанизированной местности

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