Propõe-se um método de localização passiva baseado em correspondência de imagens, que, ao introduzir uma estratégia de correspondência em duas etapas baseada em reforço de características baseado em Transformer e seleção por clustering MiHo, reduz a degradação da precisão de localização causada por pequenos erros angulares em condições de grande ângulo de visão em alta altitude nos algoritmos tradicionais de localização passiva. Com base nos resultados de localização grosseira e nos parâmetros de voo, realiza-se uma transformação ortorretificada aproximada das imagens aéreas e recorta-se a área correspondente da imagem de satélite. Utiliza-se RepVGG para extrair características grosseiras da imagem, realiza-se correspondência inicial por vizinhos mutuamente mais próximos e selecionam-se pares de pontos correspondentes combinando MiHo e correlação cruzada normalizada (Normalized Cross Correlation, NCC). Finalmente, com auxílio do módulo Transformer, realiza-se o emparelhamento refinado e, conforme os resultados do emparelhamento preciso, constrói-se uma matriz de correção de erro angular, corrigindo os erros sistêmicos várias vezes por iteração. Os resultados experimentais mostram que a precisão de localização do método proposto apresenta uma melhoria significativa em relação aos métodos tradicionais, com uma melhora em cerca de 70% em cenários típicos de aplicação e, em uma distância inclinada de 90 km, a precisão de localização pode ser mantida em cerca de 120 m. Este método supera a alta dependência tradicional da localização passiva na precisão angular e valida a viabilidade e eficácia do caminho de localização passiva baseado em correspondência de imagens.

correspondência de imagens;localização de alvos;sistema óptico-eletrônico aéreo;localização passiva;grande ângulo de visão;Transformer