關(guān)鍵詞：參數(shù)估計 隨機(jī)抽樣一致性 損失函數(shù) 空間目標(biāo) 軌跡預(yù)測 

摘要：基于光電跟蹤設(shè)備對空間目標(biāo)進(jìn)行跟蹤測量時,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)備視場中無法提取,嚴(yán)重時甚至導(dǎo)致系統(tǒng)閉環(huán)跟蹤不能平穩(wěn)進(jìn)行。此時可以采用理論引導(dǎo)的方式,利用預(yù)測軌跡繼續(xù)進(jìn)行跟蹤搜索。本文將廣泛用于計算機(jī)視覺領(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,并根據(jù)觀測數(shù)據(jù)分布的特點進(jìn)行改進(jìn)提出WRANSAC算法,用于實時處理有限的歷史觀測數(shù)據(jù),進(jìn)行軌跡預(yù)測。引入該算法后,在對空間目標(biāo)軌跡預(yù)測時,對歷史觀測數(shù)據(jù)的容錯能力提高,對模型的敏感性降低,預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和魯棒性遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于最小二乘法。通過對比預(yù)測軌跡和實際軌跡,證明了該算法的有效性。

光電工程雜志要求:

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