文献类型：期刊文章

作　　者：李東轩[1] 王涛[1] 梁尚军[2] 康宏生[1] 王俊峰[3]

LI Dongxuan;WANG Tao;LIANG Shangjun;KANG Hongsheng;WANG Junfeng(AVIC Xi’an Flight Automatic Control Research Institute,Xi’an 710076,China;The First Military Commissary Department of Air Force Armament Department in Shenyang,Shenyang 110850,China;AVIC Shenyang Aircraft Company Limited,Shenyang 110850,China)

机构地区：[1]中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所,西安710076 [2]空军装备部驻沈阳地区第一军代表室,沈阳110850 [3]沈阳飞机工业(集团)有限公司,沈阳110850

出　　处：《中国惯性技术学报》

基　　金：装备预研航空工业联合基金(6141B05060701)。

年　　份：2021

卷　　号：29

期　　号：6

起止页码：763-768

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：SAR匹配导航作为一种自主导航方式,具备全天候、全天时的工作能力,具有很高的应用价值。针对机载SAR景象匹配导航需要异源图匹配的难题,提出一种基于深度学习与附加尺度旋转因子的模板标准化相关匹配的异源匹配算法。所提算法通过语义分割网络模型提取图像中的道路河流特征,再对特征添加一定程度的尺度与旋转变化,实现特征的扩充。最后,对扩充后的特征图进行模板滑窗匹配,找到最大得分位置,从而实现图像匹配。根据真实数据的测试试验结果表明:匹配精度优于1.41像素(1σ),匹配成功率优于86.6%(匹配误差小于5像素)。另外,还提出一种面向SAR匹配导航系统的多点高精度定位方法,仿真结果表明:五匹配点定位精度可达15米。

关 键 词：SAR匹配导航  异源图像匹配  深度学习  反演定位  

分 类 号：V249.31]