画像マッチングに基づくパッシブな位置特定方法を提案し、Transformerを用いた特徴強化とMiHoクラスタリングによるスクリーニングを組み合わせた2段階のマッチング戦略を導入することで、高高度大斜視条件下において従来のパッシブ位置特定アルゴリズムが微小な角度誤差により位置精度が低下する程度を軽減した。粗位置推定結果と飛行パラメータに基づき、空撮画像に近似正射変換を行い、対応領域の衛星画像を切り出す。RepVGGを用いて画像の粗い特徴を抽出し、相互最近傍による初期マッチングを実現し、さらにMiHoと正規化相互相関（Normalized Cross Correlation、NCC）を組み合わせてマッチング点対を選別する。最後にTransformerモジュールを活用して精密なマッチングを完成させ、精密マッチング結果に基づいて角度誤差補正行列を構築し、複数回反復してシステム誤差を補正する。実験結果は、提案手法の位置精度が従来手法と比較して大幅に向上し、典型的な適用場面で約70%の向上を示し、斜距離90kmの場合、位置精度を約120mに維持できることを示した。本手法は従来のパッシブ位置特定が角度精度に高度に依存するという課題を克服し、画像マッチングに基づくパッシブ位置特定経路の実現可能性と有効性を検証した。

画像マッチング;目標位置特定;航空光学システム;パッシブ位置特定;大斜視;Transformer