從而實(shí)現(xiàn)對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)的定位精度提升。但是，高精度輔助數(shù)據(jù)的獲取仍然是一個(gè)難以攻克的困難所在，這些數(shù)據(jù)通常來(lái)說(shuō)成本很高，覆蓋范圍較小，且在場(chǎng)景發(fā)生較大變化情況下容易引入較大偏差。因此，針對(duì)傳統(tǒng)方法的不足，本文提出了基于多源光學(xué)/SAR的通用無(wú)控幾何定位精度提升模型。該模型以傳統(tǒng)的有理多項(xiàng)式模型為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)SAR圖像和光學(xué)圖像的定位誤差源進(jìn)行分析，建立起針對(duì)多源遙感影像的差異化權(quán)重設(shè)計(jì)策略，并采用三號(hào)SAR遙感影像和吉林一號(hào)多源光學(xué)小衛(wèi)星影像進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)方法為便于表示，現(xiàn)將文中涉及到的符號(hào)及含義說(shuō)明如下：1.有理多項(xiàng)式模型對(duì)于有理多項(xiàng)式模型而言，通常利用一個(gè)多項(xiàng)式的比值來(lái)對(duì)遙感影像的歸一化像方坐標(biāo)和物方坐標(biāo)的關(guān)系進(jìn)行表達(dá)，如下公式所示：其中，物方坐標(biāo)中每個(gè)坐標(biāo)分量的冪大不超過(guò)3，且每一坐標(biāo)分量的冪的和也不超過(guò)3。由于星載傳感器本身測(cè)量所得的成像外方位元素存在誤差，通常采用像方補(bǔ)償模型來(lái)對(duì)有理多項(xiàng)式系數(shù)的定位誤差進(jìn)行補(bǔ)償。常用的像方補(bǔ)償模型由平移模型、線(xiàn)性變換模型和仿射變換模型，公式如下：在光學(xué)/SAR多源遙感影像多重觀(guān)測(cè)條件下，可以建立起基于有理多項(xiàng)式模型的多源遙感影像的誤差方程。廣東光學(xué)追蹤系統(tǒng)生產(chǎn)公司，位姿科技（上海）有限公司；海淀區(qū)光學(xué)追蹤公司聯(lián)系電話(huà)

要求有目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí),即確定目標(biāo)的初始似然位置后進(jìn)行濾波,以獲得一定條件下的目標(biāo)大后驗(yàn)概率解,大后驗(yàn)概率解受初始似然位置的影響較大。參數(shù)估計(jì)類(lèi)算法不需要目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí),但需要對(duì)目標(biāo)測(cè)量參數(shù)進(jìn)行一定時(shí)間累積后分析目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)[2-6]。實(shí)際工程應(yīng)用中,對(duì)于可以直接獲得較高精度目標(biāo)距離和目標(biāo)方位的有源傳感器(如雷達(dá)、激光測(cè)距儀),一般采用狀態(tài)估計(jì)類(lèi)算法進(jìn)行目標(biāo)定位;對(duì)于無(wú)法獲取目標(biāo)距離或獲取目標(biāo)距離精度較差的無(wú)源傳感器,一般采用參數(shù)估計(jì)類(lèi)算法進(jìn)行目標(biāo)定位。光電浮標(biāo)屬于被動(dòng)無(wú)源傳感器,獲取目標(biāo)距離的主要方式是焦平面凝視手段,在設(shè)備尺寸的限制下,獲取距離精度差,無(wú)法達(dá)到使用要求。浮標(biāo)定位工程化研究方面,劉忠、石章松等[7-9]針對(duì)聲學(xué)多節(jié)點(diǎn)被動(dòng)定位,將節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為了集中式和分布式兩大類(lèi),并分別給出了相關(guān)定位算法;杜選民等[10]研究了多聲基陣聯(lián)合的無(wú)源純方位算法,并給出相關(guān)的研究結(jié)論。目前,光學(xué)浮標(biāo)領(lǐng)域的工程化研究主要集中在利用浮標(biāo)進(jìn)行海洋環(huán)境檢測(cè)等遙感領(lǐng)域,將其利用在目標(biāo)定位與追蹤領(lǐng)域的文獻(xiàn)很少[11]。為滿(mǎn)足武器的實(shí)際使用需求,文中借鑒聲學(xué)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素解算的技術(shù),提出了一種工程化的多光學(xué)浮標(biāo)聯(lián)合定位方法。徐匯區(qū)光學(xué)追蹤價(jià)錢(qián)廣州光學(xué)追蹤定位，可以咨詢(xún)位姿科技（上海）有限公司；

如膀胱、尿道和直腸等部位的壓力，甚至顱內(nèi)和心血管（尤其是動(dòng)脈和心室）壓力也可以用光纖體壓計(jì)來(lái)測(cè)量。圖2為一種醫(yī)用光纖體壓計(jì)探針結(jié)構(gòu)圖，其中對(duì)壓力敏感的部分是在探針導(dǎo)管末端側(cè)壁上的一塊防水薄膜。一面帶有懸臂的微型反射鏡與薄膜相連。反射鏡對(duì)面是一束光纖，用來(lái)傳遞入射光到反射鏡，同時(shí)也將反射光傳送出來(lái)。當(dāng)薄膜上有壓力作用時(shí)，薄膜發(fā)生形變且能帶動(dòng)懸臂使反射鏡角度發(fā)生改變。從光纖傳來(lái)的光束照射到反光鏡上，再反射到光纖的端點(diǎn)。由于反射光的方向隨反射鏡角度的變化而改變，因此光纖接收到的反射光的強(qiáng)度也隨之變化。這一變化通過(guò)光纖傳到另一端的光電探測(cè)器變成電信號(hào)，這樣通過(guò)電壓的變化便可知探針處的壓力大小。圖2.光纖體壓計(jì)探針醫(yī)用光纖傳感器種類(lèi)還有很多，如光纖測(cè)氧計(jì)、光纖血流計(jì)、纖體溫計(jì)和光纖醫(yī)用PH計(jì)等。目前，它們的研究與應(yīng)用正受到的重視，種類(lèi)也日趨繁多，功能和質(zhì)量也不斷完善，從而越來(lái)越顯示出光纖傳感技術(shù)在這一領(lǐng)域中應(yīng)用的廣闊前景。D電荷耦合器件CCD（ChargeCoupledDevice）的工作原理為：在N型、P型硅襯底的表面上，有一層SiO2絕緣層，在其上淀積一組排列整齊、相距很近的柵極。在柵極的作用下，半導(dǎo)體表面形成深耗盡狀態(tài)。

 d)分別表示了軌道誤差和姿態(tài)誤差對(duì)光學(xué)遙感影像定位精度的影響，可以用以下公式表示：不同于光學(xué)遙感影像的成像模型，SAR遙感影像通過(guò)舉例方程和多普勒方程來(lái)來(lái)進(jìn)行定位。因此，影響SAR遙感影像的定位精度的因素主要由以下幾個(gè)方面：天線(xiàn)相位中心位置/速度測(cè)量精度、時(shí)間延遲測(cè)量精度以及地表高程的精度。其中時(shí)間延遲測(cè)量精度受內(nèi)定標(biāo)時(shí)延、大氣時(shí)延等多方面因素的影響；地表高程誤差則是由于實(shí)際處理時(shí)采用的外部高程數(shù)據(jù)源的誤差所引入，這一誤差在使用準(zhǔn)確高程時(shí)可以得到有效消除。基于距離-多普勒模型的SAR遙感影像誤差分析已有的參考文獻(xiàn)較多，本文不再贅述。根據(jù)前文的分析，在多源遙感影像多重觀(guān)測(cè)的條件下，對(duì)衛(wèi)星姿軌參數(shù)、升降軌、影像分辨率、成像視角及成像地形等信息進(jìn)行綜合考慮，針對(duì)像方補(bǔ)償參數(shù)和物方坐標(biāo)改正量進(jìn)行分別加權(quán)處理，建立起基于誤差特性分析的加權(quán)策略，如下所示：各個(gè)參量設(shè)置詳見(jiàn)原文。實(shí)驗(yàn)結(jié)果本文利用覆蓋河南嵩山地區(qū)的吉林一號(hào)多源光學(xué)遙感影像和三號(hào)多源SAR遙感影像進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證本文所提方法的高效性，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分布如下圖所示。現(xiàn)有的研究表明，針對(duì)原始三號(hào)SAR遙感影像而言，在沒(méi)有精密軌道數(shù)據(jù)的條件下。青海光學(xué)追蹤定位，可以咨詢(xún)位姿科技（上海）有限公司；

如果說(shuō)人類(lèi)的歷史進(jìn)步教會(huì)了我們什么的話(huà)，那就是真正的階段性進(jìn)展都不是來(lái)源于單一的技術(shù)突破，而是由同期的各種因素相互促成的。比如1760年，始于英國(guó)的工業(yè)**就是由蒸汽動(dòng)力的出現(xiàn)、鐵礦產(chǎn)量的提升以及代機(jī)械工具的開(kāi)發(fā)和使用等多重因素構(gòu)成的。同樣，20世紀(jì)70年代初的PC**也是微處理、存儲(chǔ)器、軟件編程等技術(shù)端口共同發(fā)展的結(jié)果?，F(xiàn)在，邁入2018年的我們也正處于一場(chǎng)新**的風(fēng)口浪尖。這場(chǎng)**或?qū)⒏淖內(nèi)蛎恳唤M織、每一行業(yè)以及每一項(xiàng)公共服務(wù)。沒(méi)錯(cuò)，這場(chǎng)**就是屬于人工智能的**。我相信，2018年，人工智能將開(kāi)始成為主流，并無(wú)處不在地影響我們的生活，為我們帶來(lái)新的、有意義的改變。人工智能:其實(shí)已經(jīng)有65年的歷史了人工智能其實(shí)并不是一個(gè)新概念。事實(shí)上，早在1950年，計(jì)算機(jī)先驅(qū)艾倫·圖靈就提出過(guò)一個(gè)的問(wèn)題：“機(jī)器也能思考嗎？”但直到6年后的1956年，“人工智能”這個(gè)詞才被使用。到，經(jīng)歷了將近70年的努力和探索，人類(lèi)終于把AI從一個(gè)概念發(fā)展到能真正進(jìn)入大家生活的技術(shù)現(xiàn)實(shí)。當(dāng)下，有三種創(chuàng)新趨勢(shì)正在積極推動(dòng)人工智能的加速發(fā)展和應(yīng)用：首先是大數(shù)據(jù)。式增長(zhǎng)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)無(wú)時(shí)無(wú)刻不在為世界生成新的數(shù)據(jù)。湖北光學(xué)追蹤系統(tǒng)生產(chǎn)公司，位姿科技（上海）有限公司；山東的光學(xué)追蹤價(jià)錢(qián)

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  為解決單、雙光學(xué)浮標(biāo)無(wú)法獲得目標(biāo)全要素信息的問(wèn)題,文中基于聲學(xué)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素解算技術(shù),提出了一種多光學(xué)浮標(biāo)聯(lián)合定位算法,建立了包含浮標(biāo)定位誤差、觀(guān)測(cè)時(shí)間誤差和光學(xué)觀(guān)測(cè)模糊誤差的光學(xué)浮標(biāo)觀(guān)測(cè)數(shù)學(xué)模型,利用蒙特卡洛仿真方法給出了考慮上述誤差并針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)不同數(shù)量光學(xué)浮標(biāo)的定位精度指標(biāo),同時(shí)分析了各因素對(duì)多浮標(biāo)聯(lián)合定位的影響。文中研究為光學(xué)浮標(biāo)的工程應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)支撐。引言光學(xué)浮標(biāo)是一種慣性導(dǎo)航、信號(hào)采集與處理、電機(jī)控制、微電子技術(shù)與數(shù)字圖像識(shí)別處理等諸多技術(shù),實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別和監(jiān)測(cè)的復(fù)雜設(shè)備。近年來(lái),隨著電子信息技術(shù)的高速發(fā)展,光學(xué)浮標(biāo)技術(shù)取得了巨大進(jìn)展并且越來(lái)越地應(yīng)用在領(lǐng)域,可以為無(wú)人水下航行器對(duì)視界范圍內(nèi)的敵水面艦艇攻擊提供有效的目標(biāo)指示[1]。由于體積限制等因素,單個(gè)光學(xué)浮標(biāo)瞬時(shí)定位能力較弱,需要依靠定位算法利用信息的時(shí)間累計(jì)獲得滿(mǎn)足使用要求的空間定位精度。定位算法有參數(shù)估計(jì)和狀態(tài)估計(jì)兩類(lèi),參數(shù)估計(jì)類(lèi)算法包括線(xiàn)性小二乘、非線(xiàn)性小二乘、極大似然估計(jì)以及輔助變量小二乘等算法;狀態(tài)估計(jì)類(lèi)算法包括線(xiàn)性卡爾曼濾波、非線(xiàn)性卡爾曼濾波、無(wú)跡卡爾曼濾波、容積卡爾曼濾波和粒子濾波等算法。狀態(tài)估計(jì)類(lèi)算法均屬于廣義貝葉斯算法。海淀區(qū)光學(xué)追蹤公司聯(lián)系電話(huà)