一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法及系统。方法包括：获取无人机位置序列和激光测距值序列；根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组；根据所述非线性方程组建立伪线性化最小二乘模型，得到目标定位估计的粗解；建立非线性高斯牛顿迭代模型；根据所述粗解和所述非线性高斯牛顿迭代模型求解目标位置的估计值。采用本发明专利技术的方法或系统能够大幅提高固定目标定位精度。

A Method and System of Unmanned Aerial Vehicle Photoelectric Platform for Ground Static Target Location

【技术实现步骤摘要】
一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法及系统
本专利技术涉及目标定位领域，特别是涉及一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法及系统。
技术介绍
目标定位的最终目的是求解出地面目标的经度、纬度和高程。传统的目标定位算法解算过程涉及到多个坐标系的转换，然后，结合无人机姿态角、光电平台姿态角，计算出目标位置坐标。由于该算法引入了无人机姿态角、光电平台姿态角测量误差，导致定位精度不高。基于激光测距值多点目标定位滤波算法具有误差来源少、定位精度高的优点，可以实现对静止目标位置精确计算。目前，用于无人机测距固定目标定位估计较好的算法是伪线性化的线性最小二乘法。现有的算法对固定目标进行定位估计时，是从伪线性化后的线性角度出发的。具体步骤为：1、建立关于无人机位置序列、目标位置及激光测距值序列的非线性方程组；2、对测量序列进行伪线性化变形处理，得到有关无人机实时位置序列、目标位置及激光测距值序列的线性方程组；3、利用最小二乘法求解线性方程组得到目标的位置估计。在伪线性化过程中对观测方程进行了变形和简化，利用最小二乘法得到的最优估计不再是原有观测方程的最小均方差，而是变形简化后方程组的最小均方差，这导致定位结果存在一定的偏差。也就是说现有基于伪线性化的最小二乘法的目标定位算法的问题是目标定位精度较差。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法及系统，能够大幅提高固定目标定位精度。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法，包括：获取无人机位置序列和激光测距值序列；根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组；根据所述非线性方程组建立伪线性化最小二乘模型，得到目标定位估计的粗解；建立非线性高斯牛顿迭代模型；根据所述粗解和所述非线性高斯牛顿迭代模型求解目标位置的估计值。可选的，所述根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组，具体包括：根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组：其中，xei、yei、zei分别为无人机n个航迹点坐标，di为n次激光测距值，i＝1,2,…,n，xe、ye、ze分别为大地直角坐标系下的坐标。可选的，所述根据所述非线性方程组建立伪线性化最小二乘模型，得到目标定位估计的粗解，具体包括：将所述非线性方程组中di2和d12相减，i＝2,…,n，得到下式：式中，i＝2,…,n；将上式变形得到：将上式写成最小二乘形式：AX＝b其中：确定目标点O在大地直角坐标系中的坐标最小二乘解：XLS＝(ATA)-1ATb所述坐标最小二乘解为粗解。可选的，所述建立非线性高斯牛顿迭代模型，具体包括：建立包含目标位置x的非线性高斯牛顿迭代模型其中，x为大地直角坐标系中目标O的坐标估计，εk为残差向量，xk为初始值，每迭代一次的结果就是xk+1，Jk为fi(x)在xk处Taylor展开的Jacobian矩阵，fi(x)为观测方程。可选的，所述根据所述粗解和所述非线性高斯牛顿迭代模型求解目标位置的估计值，具体包括：将所述粗解作为所述非线性高斯牛顿迭代的估计初值进行迭代，求解目标位置的估计值。一种无人机光电平台对地面静止目标定位系统，包括：获取模块，用于获取无人机位置序列和激光测距值序列；非线性方程组建立模块，用于根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组；粗解确定模块，用于根据所述非线性方程组建立伪线性化最小二乘模型，得到目标定位估计的粗解；非线性高斯牛顿迭代模型建立模块，用于建立非线性高斯牛顿迭代模型；求解模块，用于根据所述粗解和所述非线性高斯牛顿迭代模型求解目标位置的估计值。可选的，所述非线性方程组建立模块具体包括：非线性方程组建立单元，用于根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组：其中，xei、yei、zei分别为无人机n个航迹点坐标，di为n次激光测距值，i＝1,2,…,n，xe、ye、ze分别为大地直角坐标系下的坐标。可选的，所述粗解确定模块具体包括：做差单元，用于将所述非线性方程组中di2和d12相减，i＝2,…,n，得到下式：式中，i＝2,…,n；变形单元，用于将上式变形得到：将上式写成最小二乘形式：AX＝b其中：粗解确定单元，用于确定目标点O在大地直角坐标系中的坐标最小二乘解：XLS＝(ATA)-1ATb所述坐标最小二乘解为粗解。可选的，所述非线性高斯牛顿迭代模型建立模块具体包括：非线性高斯牛顿迭代模型建立单元，用于建立包含目标位置x的非线性高斯牛顿迭代模型其中，x为大地直角坐标系中目标O的坐标估计，εk为残差向量，xk为初始值，每迭代一次的结果就是xk+1，Jk为fi(x)在xk处Taylor展开的Jacobian矩阵，fi(x)为观测方程。可选的，所述求解模块具体包括：求解单元，用于将所述粗解作为所述非线性高斯牛顿迭代的估计初值进行迭代，求解目标位置的估计值。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术提供一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法，通过建立基于激光测距值的非线性高斯牛顿迭代模型，然后利用伪线性化的线性最小二乘的粗解作为非线性牛顿迭代法的初值进行目标定位估计。依照本专利技术方法能够大幅提高固定目标定位精度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术无人机光电平台对地面静止目标定位方法流程图；图2为本专利技术无人机光电平台对地面静止目标定位系统结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的目的是提供一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法及系统，能够大幅提高固定目标定位精度。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。实施例1：图1为本专利技术无人机光电平台对地面静止目标定位方法流程图。如图1所示，一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法，包括：步骤101：获取无人机位置序列和激光测距值序列。步骤102：根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组，具体包括：根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组：其中，xei、yei、zei分别为无人机n个航迹点坐标，di为n次激光测距值，i＝1,2,…,n，xe、ye、ze分别为大地直角坐标系下的坐标步骤103：根据所述非线性方程组建立伪线性化最小二乘模型，得到目标定位估计的粗解，具体包括：将所述非线性方程组中di2和d12相减，i＝2,…,n，得到下式：式中，i＝2,…,n；将上式变形得到：将上式写成最小二乘形式：AX＝b其中：确定目标点O在大地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法，其特征在于，包括：获取无人机位置序列和激光测距值序列；根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组；根据所述非线性方程组建立伪线性化最小二乘模型，得到目标定位估计的粗解；建立非线性高斯牛顿迭代模型；根据所述粗解和所述非线性高斯牛顿迭代模型求解目标位置的估计值。

【技术特征摘要】
1.一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法，其特征在于，包括：获取无人机位置序列和激光测距值序列；根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组；根据所述非线性方程组建立伪线性化最小二乘模型，得到目标定位估计的粗解；建立非线性高斯牛顿迭代模型；根据所述粗解和所述非线性高斯牛顿迭代模型求解目标位置的估计值。2.根据权利要求1所述的无人机光电平台对地面静止目标定位方法，其特征在于，所述根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组，具体包括：根据所述无人机位置序列和所述激光测距值序列，建立有关目标位置的非线性方程组：其中，xei、yei、zei分别为无人机n个航迹点坐标，di为n次激光测距值，i＝1,2,…,n，xe、ye、ze分别为大地直角坐标系下的坐标。3.根据权利要求2所述的无人机光电平台对地面静止目标定位方法，其特征在于，所述根据所述非线性方程组建立伪线性化最小二乘模型，得到目标定位估计的粗解，具体包括：将所述非线性方程组中di2和d12相减，i＝2,…,n，得到下式：式中，将上式变形得到：将上式写成最小二乘形式：AX＝b其中：确定目标点O在大地直角坐标系中的坐标最小二乘解：XLS＝(ATA)-1ATb所述坐标最小二乘解为粗解。4.根据权利要求1所述的无人机光电平台对地面静止目标定位方法，其特征在于，所述建立非线性高斯牛顿迭代模型，具体包括：建立包含目标位置x的非线性高斯牛顿迭代模型其中，x为大地直角坐标系中目标O的坐标估计，εk为残差向量，xk为初始值，每迭代一次的结果就是xk+1，Jk为fi(x)在xk处Taylor展开的Jacobian矩阵，fi(x)为观测方程。5.根据权利要求1所述的无人机光电平台对地面静止目标定位方法，其特征在于，所述根据所述粗解和所述非线性高斯牛顿迭代模型求解目标位置的估计值，具体包括：将所述粗解作为所述非线性高斯牛顿迭代的估计初值进行迭代，求解目标位置的估计值。6.一种无人机光电平台对地面静止...

【专利技术属性】
技术研发人员：金国栋，谭力宁，陈丹琪，芦利斌，蔡幸福，高晶，王连锋，
申请(专利权)人：中国人民解放军火箭军工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61