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中文摘要
精确定位是众多遥感数据应用中至关重要的需求，在卫星信号嘈杂或不可靠的情况下尤为明显。为此，本文提出了一个用于大范围飞机地理定位的新框架，该框架包括向下拍摄的单目相机、高度计、罗盘和开源矢量地图（VMAP）。其算法结合了匹配和粒子滤波方法，定义了形状向量和两个建筑轮廓向量之间的相关性，并在匹配阶段提出了一种粗到精的建筑向量匹配（CFBVM）方法，其中原始匹配结果由高斯混合模型（GMM）描述。随后，设计了一种改进的重采样策略，以减少大量初始粒子的计算开销，并在粒子滤波阶段设计了一种可信度指标，以避免定位错误。根据飞行数据对该方法进行了实验评估。在一次高度为0.2公里、飞行距离为2公里的飞行中，使用0.09平方公里的航拍图像，在没有任何先验信息的情况下，在11025平方公里的参考地图上对飞机进行地理定位。绝对定位误差小于10米。
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原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.dt.2023.07.006
主要结论
本文概述了一个在大范围矢量地图中定位飞机的新框架，提出了粗到精的建筑向量匹配（BVM）方法和改进型粒子滤波器。通过实际飞行实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，在GPS信号缺失的环境中，该方法能够在11025平方公里的参考地图中对飞机进行定位，绝对定位误差小于10米。
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编辑：陈微，曹文丽
审核：田丽
Defence Technology
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简介
《Defence Technology》是由中国兵工学会主办的科技类综合性学术期刊，目前已被SCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊数据库、中国引文数据库核心版和瑞典开放获取指南等多家数据库收录，期刊主要发表基础理论、应用科学和工程技术领域高水平原创性学术论文，包括理论研究、数值模拟和实验研究类文章。
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