이미지 매칭 기반의 수동 위치 추정 방법을 제안하였으며, Transformer 기반 특징 강화 및 MiHo 클러스터링 필터링의 두 단계 매칭 전략을 도입하여 고고도 대사시 조건에서 기존 수동 위치 추정 알고리즘이 미세한 각도 오차로 인해 위치 정확도 저하되는 정도를 완화하였다. 대략 위치 추정 결과와 비행 파라미터를 기반으로 항공 영상에 근사 정사 변환을 수행하고 해당 영역의 위성 영상을 잘라낸다. RepVGG를 사용하여 영상의 거친 특징을 추출하고, 상호 최근접 이웃을 통해 초기 매칭을 수행하며, MiHo와 정규화 상호 상관(Normalized Cross Correlation, NCC)을 결합하여 매칭 점 쌍을 필터링한다. 마지막으로 Transformer 모듈을 활용하여 정밀 매칭을 완료하고, 정밀 매칭 결과에 따라 각도 오차 보정 행렬을 구축하며, 여러 차례 반복하여 시스템 오차를 보정한다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 위치 정확도가 크게 향상되었으며, 전형적 적용 시나리오에서 약 70% 향상되었고, 사거리 90km 조건에서 위치 정확도를 약 120m 수준으로 유지할 수 있음을 보였다. 이 방법은 기존 수동 위치 추정이 각도 정확도에 크게 의존하는 문제를 돌파하였으며, 이미지 매칭 기반 수동 위치 추정 경로의 실현 가능성과 유효성을 검증하였다.

이미지 매칭;목표 위치 추정;항공 광전자 시스템;수동 위치 추정;대사시;Transformer