基于改进KAZE特征的合成孔径雷达匹配算法

摘要/Abstract

摘要：

摘要：自主导航系统是高超声速飞行器自主控制性能的关键因素.合成孔径雷达(SAR)系统作为高超声速飞行器的关键导航设备，其获取的SAR图像受高超飞行器影响存在严重噪声干扰.在分析KAZE特征检测算法的基础上，针对KAZE算法计算复杂度高的问题，引入Fast Explicit Diffusion算法，设计了快速非线性尺度空间构建方法，并在此基础上提出了改进KAZE特征检测算法和基于改进KAZE算法的惯导/SAR组合导航景象匹配算法.通过仿真验证表明，提出的改进KAZE特征算法在保留KAZE算法噪声鲁棒性的同时，有效降低了KAZE算法的复杂度，其计算效率与SIFT算法相当，位置误差估计精度优于SIFT算法.

关键词: 合成孔径雷达, 非线性尺度空间, 景象匹配, 组合导航, 高超声速飞行器

Abstract:

Abstract： Autonomous navigation system is the key technology of hypersonic vehicle(HV) autonomous control. As the key navigation system of the hypersonic vehicle, the synthetic aperture radar(SAR) images are affected by serious speckle noise. The SINS detecting features in nonlinear scale space are highly time consuming due to the computational burden of creating the nonlinear scale space. Based on the analysis of the characteristics of KAZE, the fast explicit diffusion was introduced to accerlarate feature detection in nonlinear scale space. Furthermore, an improved KAZE algorithm and SINS/SAR integrated scene matching algorithm was proposed. The simulation results indicate that the improved KAZE algorithm has better accuracy and robustness than SIFT, and can effectively improve the computational speed.
Key words： synthetic aperture radar; nonlinear scale space; image matching; integrated navigation; hypersonic vehicle

中图分类号:

TH 761.7

于永军a，徐锦法a，张梁a，熊智b. 基于改进KAZE特征的合成孔径雷达匹配算法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2015, 49(09): 1288-1292.

YU Yongjun，XU Jinfaa，ZHANG Lianga，XIONG Zhib. SAR Image Matching Algorithm Based on ImprovedKAZE[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2015, 49(09): 1288-1292.

参考文献

［1］吴宏鑫,孟斌. 高超声速飞行器控制研究综述［J］. 力学进展, 2009, 39(6):756765.

WU Hongxin, MENG Bin. Review on the control of hypersonic flight vehicles ［J］. Advances in Mechanics, 2009, 39(6):756765.

［2］张军, 赵德安,王玫. 一种高超声速飞行器的鲁棒解耦控制方法［J］. 宇航学报, 2011, 32(5):11001107.

ZHANG Jun，ZHAO Dean，WANG Mei. A robust decoupling control law for hypersonic vehicle［J］. Journal of Astronautics, 2011, 32(5):11001107.

［3］HU Haidong, HUANG Xianlin, LI Mingming, et al. Federated unscented particle filtering algorithm for SINS/CNS/GPS system［J］. Journal of Central South University of Technology, 2010, 17:778785.

［4］朱丰, 张群, 柏又青,等. 一种新的基于遗传算法的压缩感知重构方法及其在SAR高分辨距离像重构中的应用［J］. 控制与决策, 2012, 27(11): 16691675.

ZHU Feng, ZHANG Qun, BAI Youqing, et al. A novel reconstruction method based on genetic algorithm in CS theory and its application in SAR HRRP reconstruction［J］. Control and Decision, 2012, 27(11): 16691675.

［5］黄琳, 段志生,杨剑影. 近空间高超声速飞行器对控制科学的挑战［J］. 控制理论与应用, 2011, 28(10): 14961505.

HUANG Lin, DUAN Zhisheng, YANG Jianying. Challenges of control science in near space hypersonic aircrafts［J］.Control Theory and Applications, 2011, 28(10): 14961505.

［6］Lowe D G. Distinctive image features from scaleinvariant keypoints［J］. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2):91110.

［7］Bay H, Ess A, Tuytelaars T, et al. Speededup robust features (SURF)［J］. Computer Vision and Image Understanding, 2008, 110(3):346359.

［8］许允喜, 陈方. 基于CenSurE特征的SAR/INS组合导航景象匹配算法［J］. 控制与决策, 2011, 26(8):11751180.

XU Yunxi, CHEN Fang. Scene matching algorithm based on CenSurE for SAR/INS integrated navigation system［J］. Control and Decision, 2011, 26(8):11751180.

［9］Noseworthy J, Leeser M. Efficient communication between the embedded processor and the reconfigurable logic on an FPGA［J］. IEEE Trannsactions on Very Large Scale Integration Systems, 2008, 16(8):10831090.

［10］FAN Bin, HUO Chunlei, PAN Chunhong, et al. Registration of optical and SAR satellite images by exploring the spatial relationship of the improved SIFT［J］. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2013, 10(4):657661.

［11］Schwind.P, Suri.S, Reinartz P, et al. Applicability of the SIFT operator to geometric SAR image registration［J］. International Journal of Remote Sensing, 2010, 31(8):19591980.

［12］Fernández A P, Adrien B, Andrew D. KAZE features［C］ ∥ Computer Vision–ECCV. Florence, Italy: Springer, 2012:214227.

[1]	刘双喜, 王一冲, 朱梦杰, 李勇, 闫斌斌. 小弹目速度比下拦截高超声速飞行器微分对策制导律研究[J]. 空天防御, 2022, 5(2): 49-57.
[2]	田若岑, 张庆振, 郭云鹤, 程林. 基于禁飞区规避的高超声速飞行器再入制导律设计[J]. 空天防御, 2022, 5(2): 65-74.
[3]	高红莲, 尤杰, 曹松银. 基于PF-UKF组合滤波的SINS/GPS组合导航系统空中对准方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(11): 1447-1452.
[4]	杨庶, 钱云霄, 杨婷. 高超声速飞行器线性变参数一体化式控制律设计[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(11): 1427-1437.
[5]	熊俊辉, 李克勇, 刘燚, 吉雨. 临近空间防御技术发展态势及突防策略[J]. 空天防御, 2021, 4(2): 82-.
[6]	殷君君, 代晓康, 张记华, 刘希韫. 极化SAR复杂环境车辆目标检测[J]. 空天防御, 2020, 3(3): 38-45.
[7]	赵婷, 王申涛, 牛林, 席沛丽, 蔡云泽. 合成孔径雷达图像舰船尾迹检测算法[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(12): 1259-1268.
[8]	付廷强，马太原，王亚飞，殷承良. GPS/INS延时估计与基于残差重构的延时补偿算法[J]. 上海交通大学学报, 2019, 53(10): 1210-1217.
[9]	房明星1,2，毕大平1，沈爱国1. 多通道SAR-GMTI二维余弦调相散射波干扰[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2018, 52(3): 356-364.
[10]	王军锋，刘兴钊. 合成孔径雷达运动目标检测的研究进展[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2018, 52(10): 1273-1279.
[11]	陈苏婷，王卓，王奇. 基于非线性尺度空间的航拍场景分类[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2017, 51(10): 1228-1234.
[12]	王丽娜1,2，黄斌3，高晓颖2，康国华3，孙永荣3. 量测信息引导的组合导航融合滤波方法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2015, 49(09): 1394-1399.
[13]	钟华1，宋广华2，杜昌平2. 一种双站合成孔径雷达的高分辨率成像与合成方法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2014, 48(03): 317-322.
[14]	朱立新，马春来，孟. IMM-SRUKF在GPS/INS组合导航中的应用[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2014, 48(03): 346-350.
[15]	许建国，张志利，周召发. 交互式地图匹配算法在组合导航中的应用[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2013, 47(08): 1323-1328.