1 中国科学院上海光学精密机械研究所空间激光传输与探测技术重点实验室，上海 201800
2 中国科学院大学材料与光电研究中心，北京 100049
3 上海中科神光光电产业有限公司，上海 201815
4 上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站，上海 201602
分布式光纤多维定位对于周界安防、地震速报、目标跟踪等应用有着十分重要的意义。地震源或空气中声源波长与光纤探测孔径为同一量级，光纤传感通道无法对波场进行密集采样，难以实现精准定位。为了消除光纤大探测孔径对目标源多维定位的影响，提出了一种基于相位校正的分布式光纤大探测孔径多维定位方法。首先建立了光纤传感通道对目标源的响应模型，分析了光纤阵列相位误差来源，根据目标源预估计位置对光纤阵列采样信号进行相位校正；然后对校正后的信号进行空间谱估计并采用多次迭代降低定位误差。现场初步实验结果表明，所提方法能够有效实现对目标源的二维定位，定位结果与实际测量位置的误差为1.1 m。该方法可用于既有光缆，提高了分布式光纤传感系统在实际应用中的定位能力。
光纤光学 分布式声波传感 阵列信号处理 目标定位
1 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室，福建 福州 350007
2 福建省光子技术重点实验室，福建 福州 350007
3 福建省光电传感应用工程技术研究中心，福建 福州 350007
4 广州工业智能研究院，广东 广州 511458
环境感知是无人驾驶的关键技术，针对相机缺乏深度信息无法定位检测目标以及目标跟踪精度较差的问题，提出一种基于相机与激光雷达融合的目标定位与跟踪算法。该算法通过图像检测框内的激光雷达点云簇在像素平面的面积比例大小获得检测目标的定位信息，然后根据检测目标的轮廓点云在像素坐标系下的横向移动速度和纵向移动速度融合图像检测框中心坐标提高目标跟踪精度。实验结果表明：所提目标定位算法正确率为88.5417%，且平均每帧处理时间仅为0.03 s，满足实时性要求；图像检测框中心横坐标的平均误差为4.49 pixel，纵坐标的平均误差为1.80 pixel，平均区域重叠率为87.42%。
传感器融合 机器视觉 3D激光雷达 目标定位 目标跟踪 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0828004
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 航空光学成像与测量重点实验室,吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 空军装备部驻长春地区军事代表室, 吉林 长春 130033
在大倾角航空相机对地面目标定位过程中，借助数字高程模型（DEM）可有效解决地球椭球模型定位存在的大地高误差影响。为获取地面坐标的准确信息特别是高程信息，首先，根据载机的位置姿态信息以及航空相机的框架角等信息利用齐次坐标变换求解出成像系统视轴在地理坐标系下的指向，再利用数字高程模型确定目标点的坐标。针对成像过程中目标点高程计算繁琐、容易不迭代等问题，提出了一种对目标高程值进行快速迭代的方法。通过对目标区域高程进行折半查找处理，计算该处视轴光线高程与地面高程差值。继续计算该高程差中值并继续迭代，直到小于一定阈值。最后使用蒙特卡洛分析法对整个成像过程存在的误差项进行分析。实验结果表明：采用快速迭代法进行计算，当收敛阈值为十分之一DEM网格精度时，迭代效率提升45.5%，收敛速度大大提高；且通过数字高程模型计算，在飞行高度为15409 m，相机框架角大于74°时，对于山地区域目标的圆概率误差小于200 m，可以满足实际工程需要。
航空相机 对地目标定位 数字高程模型 快速迭代法 误差分析 aerial camera ground target localization digital elevation model fast iteration method the error analysis
1 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410073
2 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
高精度的目标实时定位对于无人机侦察和指引目标至关重要。但在大倾角、小交会角等受限观测条件下，机载光电平台对地定位精度难以满足任务需求。为提高受限观测条件下机载光电平台对地定位的精度，提出了一种基于观测平台位置和对目标激光测距的对地定位全局最优化方法。首先，根据地面固定目标的连续观测数据建立加权误差方程，再将非线性问题转换为特征向量求解问题，无需迭代优化即可求出全局最优解。然后，通过蒙特卡罗仿真分析定位方法受误差源的影响，并通过多次飞行实验验证了该定位方法的有效性。实验结果表明，在受限观测条件下，所提方法对地定位误差低于30 m，运算耗时不超过10 ms。本文方法具有定位精度高、计算效率高等优点，以及较高的工程应用价值。
目标定位 受限观测 全局最优解 激光测距 机载光电平台 光学学报
2023, 43(12): 1212003
1 中北大学,a.电子测试技术国防科技重点实验室
2 b.仪器科学与动态测试教育部重点实验室, 太原 030000
针对目前广泛使用的基于磁梯度张量不变量的磁性目标定位方法未考虑椭圆系数的变化而导致定位精度降低这一问题, 提出一种新的单位距离矢量求解方法和距离矢量模求解方法。通过分析磁性目标与测量系统之间的位置关系, 构建新的单位距离矢量, 并通过麦克劳林公式和磁梯度张量不变量分别构建新的存在一阶误差与二阶误差的距离矢量模, 避免未考虑椭圆系数变化而导致定位精度降低。仿真试验验证了所提方法较以前方法定位精度有明显提升, 存在一阶误差与二阶误差的距离矢量模对定位精度的影响基本相同。该方法对进行探潜和未爆炸物的检测等方面具有较高的研究和应用价值。
磁性目标 目标定位 椭圆误差 麦克劳林公式 张量不变量 定位 magnetic target target localization ellipse error Maclaurin formula tensor invariant positioning
国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073
基于全球导航定位系统(GNSS)的无源雷达是当前研究的热点。在基于距离和的定位方法中，GNSS 自身的时间同步误差和定位误差会降低定位精确度，考虑这些误差并结合全球四大GNSS 的信号特性和参数测量能力，推导了三维空间多发多收距离和定位精确度表达式以及克拉美罗下界(CRLB)。选取不同卫星和接收站数量进行了仿真分析，揭示了卫星数量、接收站数量与定位精度之间的关系。当忽略卫星位置误差时，接收站数量增长带来的定位精确度增长百分比对于任意辐射源数量为定值；若卫星位置误差增大，增加接收站数量对于定位精确度的改善程度会降低。所得结论可以为基于GNSS 的无源雷达辐射源选取与接收站布站提供理论参考。
无源雷达 全球导航定位系统 目标定位 精确度分析 passive radar GNSS target localization accuracy analysis 太赫兹科学与电子信息学报
2022, 20(2): 97
1 中国人民解放军32146部队, 河南 焦作 454000
2 中国人民解放军71282部队, 河北 保定 071000
针对侦察无人机高精度多目标实时定位的应用需求, 提出了一种基于总体最小二乘的目标定位方法。将非线性多点目标定位模型线性化, 构造系数矩阵和观测向量的增广矩阵, 并采用奇异值分解法解算出跟踪目标的坐标; 综合运用基于成像模型的共线定位方法, 并通过平差计算获得高精度的多目标位置信息。实际飞行测试结果表明, 该定位方法能够提高目标定位精度, 具备多目标实时定位功能, 且该方法易于实现、可靠性较高, 具有较大的应用潜力。
无人机 总体最小二乘法 目标定位 奇异值分解 Unmanned Aerial Vehicles (UAV) total least squares method target localization singular value decomposition
中国电子科技集团公司 第三十八研究所，安徽 合肥 230088
针对无源探测系统，提出一种基于多普勒频率与距离和测量的目标定位算法。建立无源探测系统中探测定位的数学模型与基于多普勒频率测量的计算关系，给出目标位置的求解过程和模糊解的处理方法。仿真实验中利用STK建模工具构建了典型的场景，并分析了算法的定位精确度。实验证明，利用对目标多普勒频率与距离和的测量对目标进行定位的算法是有效的。
多普勒频率 距离和 目标定位 无源探测 Doppler frequency range sum target localization passive detection 太赫兹科学与电子信息学报
2018, 16(6): 984
1 光电信息控制和安全技术重点实验室, 天津 300308
2 中国电子科技集团公司光电研究院, 天津 300308
提出一种机载成像系统目标被动定位算法, 应用机载成像设备, 实现对图像中目标的精确定位。首先, 根据镜头设计参数, 计算得到理想小孔成像模型下图像中目标点坐标信息, 并根据图像视场和分辨率, 计算得到目标在成像系统坐标系下空间信息; 其次, 根据成像系统安装位置信息和载机姿态信息, 计算得到目标在惯导坐标系下空间位置信息; 最后, 根据载机经纬度和高度信息, 计算得到目标实际位置信息。通过对采集到的实验数据进行分析, 结果表明, 文中方法具有较高的定位精度和处理效率。
目标定位 机载成像系统 镜头设计参数 理想小孔成像模型 惯导坐标系 target localization airborne imaging system lens design parameter ideal camera model inertia navigation coordinate system
为了提高无人机目标定位的速度和精度, 提出了一种可靠的基于无人机图像侦察的目标定位算法: 首先利用无人机光电系统获得实时侦察目标的图像信息, 然后把目标在图像上坐标和无人机自身飞行参数相结合, 通过坐标变换和几何求解等过程, 构建出目标定位方程, 计算出目标的大地坐标。在考虑整个定位过程中存在实际误差的情况下, 根据无人机飞行时记录的数据, 利用蒙特卡罗模拟法进行仿真实验。实验结果表明, 此目标定位算法能快速准确地定位目标, 定位精度达到了 12.683195 m, 说明该算法良好的实时性、精确性、可靠性和可行性。
无人机侦察 目标定位 坐标变换 蒙特卡罗法 定位精度分析 UAV reconnaissance target localization coordinate transformation Monte Carlo method positioning accuracy analysis
