發(fā)布時間：2020-01-21 18:08

【摘要】：針對復(fù)雜環(huán)境下景象匹配導(dǎo)航匹配概率不易實時統(tǒng)計以及量測誤差統(tǒng)計特性不確定,提出基于機器學(xué)習(xí)的景象匹配可靠性分析及量測誤差建模方法。首先建立基于機器學(xué)習(xí)的匹配概率及誤差統(tǒng)計特性建模算法框架;然后以速高比變化帶來的運動模糊為分析對象,選取支持向量機作為機器學(xué)習(xí)方法,定義匹配特征指標(biāo)以及運動模糊下的匹配概率,給出景象匹配量測誤差統(tǒng)計分析方法,并通過假設(shè)檢驗方法對景象匹配量測誤差進行零均值檢驗;進一步在google earth制備的大樣本數(shù)據(jù)庫下完成匹配性能統(tǒng)計分析,以運動模糊、匹配得到的平均最高峰和平均峰值比作為支持向量機輸入,統(tǒng)計得出的匹配概率和誤差參數(shù),即均值及方差作為支持向量機輸出,通過訓(xùn)練得到匹配概率和景象匹配量測誤差參數(shù)預(yù)測模型;最后根據(jù)該模型預(yù)測實時圖的匹配概率和景象匹配量測誤差參數(shù),分析統(tǒng)計了不同模糊大小下實時圖的匹配概率和景象匹配量測誤差參數(shù)預(yù)測精度,結(jié)果表明:運動模糊小于40個像素時,閾值為5個像素和10個像素時匹配概率預(yù)測值與統(tǒng)計值的均方誤差分別小于0.004和0.001,方差預(yù)測值與統(tǒng)計值的均方誤差小于1個像素。

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本文編號：2571677