针对稀疏线阵波达方向估计精度较低问题,提出一种稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法。基于阵列孔径原理,利用阵列因子与阵元激励间的傅里叶变换关系,构建稀疏线阵构型优化目标函数;提出双迭代傅里叶变换算法,制定合理的旁瓣阈值和旁瓣约束条...针对稀疏线阵波达方向估计精度较低问题,提出一种稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法。基于阵列孔径原理,利用阵列因子与阵元激励间的傅里叶变换关系,构建稀疏线阵构型优化目标函数;提出双迭代傅里叶变换算法,制定合理的旁瓣阈值和旁瓣约束条件,依据稀疏率和阵元数将孔径自适应分区,以阵列峰值旁瓣和孔径为约束,由双层嵌套循环迭代优化阵列麦克风数量和位置,获得更低的阵列峰值旁瓣电平。数值仿真和实验结果表明,根据该方法获得的49.5λ孔径、23%稀疏率的稀疏阵列峰值旁瓣电平为-21.59 dB,主瓣宽度为1.03°,角度分辨率为1°,估计误差小于0.01。与其他方法对比,峰值旁瓣低1 d B,优化效率提升50%,由此可证明该方法的有效性和快速性。展开更多
针对传统特征匹配算法计算效率低、误匹配率高和双目视觉测量精度不足等问题,提出了一种基于自适应几何约束和随机抽样一致性方法的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)红外双目测距方法。首先,通过FAST(Features from Accelerated Se...针对传统特征匹配算法计算效率低、误匹配率高和双目视觉测量精度不足等问题,提出了一种基于自适应几何约束和随机抽样一致性方法的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)红外双目测距方法。首先,通过FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法与BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算法检测并描述关键点,采用快速最近邻搜索的算法完成特征点初始匹配。然后,根据初始匹配点对的斜率与距离选择相应的阈值,构建基于斜率与距离的几何约束,剔除明显错误匹配点对。最后利用随机抽样一致性方法去除异常点完成精匹配,结合热像仪标定参数计算出目标物体的距离。实验结果表明,改进的ORB算法与传统算法相比,具有较好的特征点质量和较高的测量精度,测距平均绝对误差为1.64%,具有较好的实用价值。展开更多
文摘针对稀疏线阵波达方向估计精度较低问题,提出一种稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法。基于阵列孔径原理,利用阵列因子与阵元激励间的傅里叶变换关系,构建稀疏线阵构型优化目标函数;提出双迭代傅里叶变换算法,制定合理的旁瓣阈值和旁瓣约束条件,依据稀疏率和阵元数将孔径自适应分区,以阵列峰值旁瓣和孔径为约束,由双层嵌套循环迭代优化阵列麦克风数量和位置,获得更低的阵列峰值旁瓣电平。数值仿真和实验结果表明,根据该方法获得的49.5λ孔径、23%稀疏率的稀疏阵列峰值旁瓣电平为-21.59 dB,主瓣宽度为1.03°,角度分辨率为1°,估计误差小于0.01。与其他方法对比,峰值旁瓣低1 d B,优化效率提升50%,由此可证明该方法的有效性和快速性。
文摘针对传统特征匹配算法计算效率低、误匹配率高和双目视觉测量精度不足等问题,提出了一种基于自适应几何约束和随机抽样一致性方法的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)红外双目测距方法。首先,通过FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法与BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算法检测并描述关键点,采用快速最近邻搜索的算法完成特征点初始匹配。然后,根据初始匹配点对的斜率与距离选择相应的阈值,构建基于斜率与距离的几何约束,剔除明显错误匹配点对。最后利用随机抽样一致性方法去除异常点完成精匹配,结合热像仪标定参数计算出目标物体的距离。实验结果表明,改进的ORB算法与传统算法相比,具有较好的特征点质量和较高的测量精度,测距平均绝对误差为1.64%,具有较好的实用价值。
