基于图像匹配的高空大斜视无源目标定位

提出一种基于图像匹配的无源定位方法，通过引入基于Transformer的特征增强与MiHo聚类筛选的两步匹配策略，减轻了高空大斜视条件下传统无源定位算法因微小角度误差导致的定位精度下降程度。根据粗定位结果与飞行参数对航拍图像进行近似正射变换，并截取对应区域的卫星图像。采用RepVGG提取图像粗特征，通过互最近邻实现初步匹配，并结合MiHo与归一化互相关（Normalized Cross Correlation， NCC）筛选匹配点对。最后，借助Transformer模块完成精细化匹配，再根据精匹配结果构建角度误差修正矩阵，多次迭代修正系统误差。实验结果表明，所提方法的定位精度较传统方法有较大幅度提升，在典型应用场景下提升约70%，在斜距90 km的情况下，定位精度可维持在120 m左右。该方法突破了传统无源定位对角度精度的高度依赖，验证了基于图像匹配的无源定位路径的可行性与有效性。