Development of a method for the analytical synthesis of standards for navigation control systems of unmanned aerial vehicles with a deficit of informative features

Abstract

The aim of this article is to synthesize reference images with high invariance and sufficient information content to improve the operational stability of unmanned aerial vehicles (UAVs) under conditions where informative features of target objects are insufficient. This goal is achieved through parametric optimization of the transformation order and regularization of the object image reconstruction process in fractional Fourier transform space. A method for analytically synthesizing reference images is proposed, enabling the extraction of the integral phase structure of an object while preserving the information invariance of the signal under critical noise and a deficiency of informative features. An analytical expression for synthesizing an optimal reference image is derived. The solution effectively suppresses noise through the use of a regularization function and a regularization coefficient, followed by the return of the reference image to the coordinate plane. An analytical model of an ensemble of optimal reference images is synthesized. It is shown that this approach ensures high noise immunity of machine vision systems under changing viewing angles and weather conditions, while maintaining the low computational complexity of image matching algorithms. The effectiveness of the developed method was assessed using noise immunity criteria and a regularized structural quality criterion for the reference standards. It was demonstrated that, under low signal-to-noise ratio conditions, the use of synthesized reference standards ensures reliable system operation, while maintaining a standard deviation of 2–4 meters. The effectiveness of the method was confirmed through numerical simulation of real scenes in the Python software environment.

Scopul principal al acestui articol este sintetizarea imaginilor de referință caracterizate printr-un grad ridicat de invarianță și un conținut informațional suficient pentru a îmbunătăți semnificativ stabilitatea funcționării vehiculelor aeriene fără pilot în condiții de deficit sever al caracteristicilor informative ale obiectelor. Acest obiectiv este atins prin optimizarea parametrică a ordinului transformării fracționare Fourier și prin regularizarea riguroasă a procesului de reconstrucție a imaginii. Se propune o metodă originală de sintetizare analitică, care extrage structura integrală de fază a obiectului, păstrând în același timp invarianța informațională a semnalului în condiții de zgomot critic și de reducere a elementelor geometrice locale. În cadrul cercetării este derivată o expresie analitică fundamentală pentru imaginea de referință optimă în domeniul transformării fracționare Fourier. Soluția propusă suprimă eficient zgomotul de fond prin utilizarea unei funcții de regularizare și a unui coeficient adaptiv de regularizare, urmată de revenirea precisă în planul inițial de coordonate. Modelul analitic al ansamblului de imagini de referință asigură o imunitate ridicată la zgomot a sistemelor de viziune artificială în condiții meteorologice variabile și la unghiuri diferite de vizualizare, menținând în același timp o complexitate computațională redusă a algoritmilor de potrivire. Eficacitatea metodei dezvoltate a fost evaluată pe baza unor criterii matematice de imunitate la zgomot și a unui criteriu regularizat de calitate structurală. În condiții de raport semnal-zgomot scăzut, utilizarea imaginilor de referință sintetizate asigură funcționarea fiabilă a sistemului de orientare, generând o deviație standard cuprinsă între doi și patru metri. Simularea numerică complexă a unor scene reale, realizată în mediul software Python, a confirmat pe deplin eficacitatea practică a metodei.

Целью статьи является синтез эталонных изображений, обладающих высокой инвариантностью и достаточной информативностью, для повышения устойчивости функционирования беспилотных летательных аппаратов в условиях дефицита информативных признаков объектов визирования. Поставленная цель достигается на основе параметрической оптимизации порядка преобразования и регуляризации процесса восстановления образа объекта в пространстве дробного преобразования Фурье. Впервые предложен метод аналитического синтеза эталонов, основанный на поиске оптимального пространственно-частотного представления входного изображения в рассматриваемом базисе. Метод позволяет извлекать интегральную фазовую структуру объекта, сохраняющую информационную инвариантность сигнала даже при критическом зашумлении и дефиците информативных признаков исходного кадра. В работе получено аналитическое выражение для синтеза оптимального эталонного изображения в пространственно-частотной области. Данное решение обеспечивает эффективное подавление помех за счет применения регуляризирующей функции и коэффициента регуляризации с последующим возвратом эталона в координатную плоскость. Синтезирована аналитическая модель ансамбля оптимальных эталонных изображений, описывающая процедуру итерационного формирования их спектральных характеристик с учетом регуляризатора Тихонова. Показано, что такой подход обеспечивает высокую помехоустойчивость систем технического зрения при изменении ракурса и метеоусловий, сохраняя при этом низкую вычислительную сложность алгоритмов сопоставления изображений. Эффективность разработанного метода оценена с использованием критериев помехоустойчивости и регуляризованного структурного критерия качества эталонов. Доказано, что в условиях низких значений отношения сигнал/шум применение синтезированных эталонов гарантирует надежную работу системы, обеспечивая при этом среднеквадратическое отклонение локализации в пределах 2...4 метров. Путем численного моделирования реальных сцен в программной среде Python подтверждено, что метод позволяет формировать отклик решающей функции с высокой точностью локализации центрального пика даже в условиях интенсивного зашумления.