RANSAC算法在空間目標(biāo)光電跟蹤中的應(yīng)用研究
關(guān)鍵詞：參數(shù)估計(jì) 隨機(jī)抽樣一致性 損失函數(shù) 空間目標(biāo) 軌跡預(yù)測(cè)
摘要：基于光電跟蹤設(shè)備對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行跟蹤測(cè)量時(shí),由于電磁干擾、云層遮擋或者地影等因素的影響,造成空間目標(biāo)成像在設(shè)備視場(chǎng)中無(wú)法提取,嚴(yán)重時(shí)甚至導(dǎo)致系統(tǒng)閉環(huán)跟蹤不能平穩(wěn)進(jìn)行。此時(shí)可以采用理論引導(dǎo)的方式,利用預(yù)測(cè)軌跡繼續(xù)進(jìn)行跟蹤搜索。本文將廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域特征提取的隨機(jī)抽樣一致性(RANSAC)算法引入軌跡預(yù)測(cè),并根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)分布的特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)提出WRANSAC算法,用于實(shí)時(shí)處理有限的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù),進(jìn)行軌跡預(yù)測(cè)。引入該算法后,在對(duì)空間目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)時(shí),對(duì)歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)的容錯(cuò)能力提高,對(duì)模型的敏感性降低,預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和魯棒性遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于最小二乘法。通過(guò)對(duì)比預(yù)測(cè)軌跡和實(shí)際軌跡,證明了該算法的有效性。
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