捷联成像导引头相关跟踪算法研究

捷联式成像导引头的光学探测基准随弹体姿态运动而动态变化，其目标图像的运动形式呈现复杂的非线性时变特性，传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法难以有效地针对目标运动模型进行波门设置及视线估计。为此，本文首先建立了以目标机动在惯性成像坐标系内的投影为输入，弹体姿态信息作为时变参数的目标帧间运动模型，并在此基础上提出了一种新的相关跟踪算法。该算法通过应用中心差分卡尔曼滤波( CDKF)理论有效解决了成像跟踪中的波门设置问题，提高了目标位置的估值精度，同时提出一种改进的变尺寸模板更新策略，抑制了目标图像的形变和模板漂移对匹配精度的影响，进一岁提高了系统的跟踪的精度，并通过仿真验证了算法的良好跟踪性能。     

红外/毫米波雷达双模导引末状态的目标跟踪算法

红外/毫米波雷达双模导引末状态的目标跟踪算法基于目标形心估计法.即在复合跟踪的基础上先进行空间配准,再建立跟踪窗口,然后在窗口内逐场或逐帧计算出目标图像形心坐标相对于窗口中心的偏离量,并实时输送给复合导引头数据融合跟踪系统.该算法包括图像输入、选择灰度门限并确定跟踪窗口、计算质心及求得质心加权平均、窗口中心的自适应调整、判断递推过程中止条件等步骤.     

基于组合特征的水下三维目标检测跟踪算法

针对三维成像声呐水下人工目标检测跟踪困难的问题，提出一种基于组合特征的水下三维目标检测跟踪方法。该算法利用声图的强度和距离等分布信息，根据目标出现前后声图能量的变化，利用背景差分的方法提取核函数，并在二维声图相关匹配的基础上，通过关联由前后帧图像的Hu不变矩、目标质心和目标距离组成的组合几何特征，实现二维向三维映射的人工目标检测与跟踪。湖试数据处理结果显示，新算法的跟踪性能提升了约7.15%,消耗时间相比传统方法减少了约60%,验证了算法的有效性。     

多模实时图像处理跟踪算法研究

介绍了一种可用于红外成像和可见光成像的多模实时图像处理跟踪系统的算法及其设计特点，着重讨论了基于分割的质心跟踪算法、基于提边的差分跟踪算法和基于相关的特征匹配跟踪算法的实现，在此基础上，提出并分析了双模信息融合跟踪算法。     

一种基于跟踪微分器的机动目标跟踪算法

提出了一种基于跟踪微分器（TD）的目标跟踪算法，该算法由跟踪微分器和序贯相似性匹配算法（SSDA）组成。假设目标在视频图像序列第一帧中的位置已知，使用跟踪微分器，可以预测出目标在下一帧图像中的位置，然后再使用SSDA算法，在预测位置的邻域内进行搜索，从而获得目标的准确位置。仿真实验证明基于跟踪微分器的模板匹配算法减少了搜索位置，提高了算法的效率，同时也克服了传统的卡尔曼滤波需要目标运动模型已知的缺点。     

基于曲线演化的运动目标跟踪研究

文中使用基于差分图像的运动目标检测算法预处理图像,标定出含有运动目标的矩形区域,然后采用水平集方法进行曲线演化实现结果.实验表明,这种方法不仅可以对多个运动目标进行跟踪并能非常好地逼近运动目标的轮廓,而且能够自然地处理运动目标的拓扑形变.     

一种红外多目标实时跟踪器的设计

充分利用目标运动轨迹的连续性和均匀性。提出了一种有效的帧间同名匹配的多目标跟踪算法，避免了多个目标的跟踪干扰问题。同时考虑到算法的复杂性，为了满足跟踪的实时性和平稳性，采用了最先进的图形工作站以及高速的图像采集技术和SCSI硬盘阵列存储手段。该系统应用到某靶场试验中，结果表明：跟踪精度高，跟踪效果好．跟踪成功率高，应用价值高。     

海天背景下红外舰船目标实时跟踪算法研究

针对海天背景下的红外舰船图像对比度低、船载摄像机上下抖动剧烈的特点,文中提出了均值移位(mean-shift)和海天线检测相结合的红外目标实时跟踪算法.首先通过水平投影方法提取每帧图像的海天线,然后由相邻帧海天线的高度差设定每帧图像跟踪起始点,将目标的灰度和梯度信息进行加权来描述目标特征,利用mean-shift算法进行目标跟踪.实验结果表明,文中算法能够准确跟踪上下运动剧烈的红外舰船目标,跟踪速度达到12 fps.     

基于SUSAN算子和改进的SNAKE模型的目标追踪算法

为了准确的追踪运动目标,文中提出了基于SUSAN角点检测和改进的SNAKE模型相结合的目标追踪算法.首先,通过帧间差分法检测是否有目标运动;其次,在目标运动范围内用SUSAN算子检测目标的角点;最后以这些角点为基准点进行目标轮廓的初始化,进而用改进的SNAKE模型进行目标的准确拟和.由于帧间的时间间隔较短、目标运动的距离较小,所以在上一帧检测到的角点周围检测当前帧目标的角点,这样不仅加快了检测的速度,并且增加了追踪的准确性.通过试验验证了本算法的有效性.     

一种适用于多场景的红外弱小目标检测跟踪算法

红外弱小目标检测一直是军事领域研究的热门问题。本文提出了一种基于图像复杂度和显著性帧间差分的更为精确且高效的红外弱小目标检测跟踪算法。该算法整体框架包含预处理模块、检测模块、跟踪模块三部分。通过预处理对红外图像中的无效像元进行补偿;对不同红外场景进行判断,选用N-P准则直接检测或基于显著性帧间差分法检测目标;实时探测成像范围内背景的移动量、对已检出的目标运动轨迹做出连续性判断,能补偿检测所无法消除的虚警及漏警。选用四组不同场景的数据集进行测试,在目标形心真值3×3范围内的检测率为98.2%,检测失败率(检测出目标形心在其值9×9外)为0.01%,表明该算法能快速实现对各类背景下的目标跟踪检测,并有较高的适应性、准确率。     

基于快速区域标签运算的目标跟踪算法

应用于目标跟踪中的快速标签算法，以二值化后的图像中不多于254个连通区域为条件，通过对所有目标的目标特征统计，及与真实目标的特征匹配，实现系统的实时、准确的目标跟踪。     

基于DNA遗传蝙蝠算法的分数间隔多模盲均衡算法

针对现有多模盲均算法(MMA)收敛速度较慢、均方误差大的缺陷,提出一种基于DNA遗传蝙蝠算法的分数间隔多模盲均衡算法(DNA-GBA-FS-MMA)。该算法利用分数间隔均衡器对信号进行过采样,以获取更多信道信息;将DNA遗传算法引入到蝙蝠算法中,得到一种DNA遗传蝙蝠算法(DNA-GBA),利用这个新算法来寻找蝙蝠群的全局最优位置向量,并作为多模盲均衡算法初始化最优权向量的实部与虚部。仿真结果表明,与现有的MMA相比,DNA-GBA-FS-MMA 的稳态误差最小、收敛速度最快、星座点最清晰紧凑。     

基于遗传算法的自适应机动多目标跟踪算法

根据卡尔曼滤波器池思想。设计一组有不同初始滤波参数组成的具有并行关系的卡尔曼滤波器。通过浮点编码的遗传算法离线对这些滤波参数寻优，找到最佳滤波参数。仿真结果说明机动多目标跟踪的遗传算法具有较强的全局最优搜索能力，自适应好且跟踪精确度较高，这证实了此新方法在自适应机动多目标跟踪下的可应用性。     

基于遗传算法的卫星轨道改进算法

由于地面站测量精度的限制,利用卫星位置的瞬时测量数据计算其轨道根数一般存在较大误差.研究了利用地面站对卫星的多次测量数据,对目标卫星的初始轨道根数进行改进的问题.建立了一种基于遗传算法的轨道改进算法.介绍了利用该方法进行轨道改进的基本原理,及对观测数据的预处理方法.详细说明了算法实现流程,并给出了针对卫星轨道改进问题的编码方式,选择、交叉、变异操作方式及其评价函数.最后,通过例子对算法进行了仿真验证,计算结果证明了算法的有效性,为类似问题的解决提供了一定的参考.     

盾形洄游算法

为解决机器鱼因高速带球失误造成的绕球和逆向顶球行为,对盾形洄游算法进行研究。该算法通过栅格建模,在球周围一定范围内进行布线确定栅格,使得机器鱼在超出目标点后快速寻找最短洄游路径,并找到折返初始位置的最佳方式。实验结果证明：盾形洄游算法能有效地改善带球失误,极大地提高了机器鱼在比赛中的稳定性。     

模板匹配的一种快速算法

图像匹配是计算机视觉中的重要应用之一,常用的算法是基于归一化相关系数的模板匹配算法;针对原有算法计算量大,匹配时间长的问题,提出了基于降采样和分块快速傅里叶变换(FFT)的方法,对原始算法进行了改进,并设计了两组对比实验进行验证;结果证明算法不仅匹配准确,对外界条件具有良好的适用性,而且匹配时间缩短为原始算法的1/5,提高了匹配速度。     

基于遗传算法的动态矩阵预测控制算法

基于遗传算法的动态矩阵预测控制(DMC)算法在每个采样时刻,用遗传算法优化不同的染色体种群,由最优个体解码得到最优参数集,再计算当前控制序列增量并施加到被控对象.在下一时刻,由输出实测值修正初始预测值,直至结束为止.被控对象仿真表明,该算法具有较好的控制效果.     

基于改进的OCSVM 算法的工控网络异常检测算法

为提高工控系统异常流量检测能力,设计一种结合孤立森林(isolation forest,iForest)和单类支持向量机 (one-class support vector machine,OCSVM)的混合算法。采用孤立森林算法检测训练数据中的离群点,将离群点剔 除以降低其对单类支持向量机决策函数的影响;基于正常数据训练单类支持向量机模型,结合特征选取和参数优化 进一步提高异常检测模型的检测率。实验结果表明：在燃气管道数据集上,该算法模型的检测率提高至92.51%,特 别是对异常行为的召回率和查准率上升,优化了异常检测模型的性能,满足可靠性要求。     

基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法

针对常模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、收敛后稳态误差大且存在盲相位的现象,提出了一种基于混合蛙跳算法的多模盲均衡算法(SFLA-MMA)。它结合了智能优化算法的基本思想,将个体自身的进化及个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中。该算法将多模盲均衡算法(MMA)代价函数的倒数定义为混合蛙跳算法(SFLA)的适应度函数,将青蛙群体中青蛙个体的位置向量作为MMA的初始权向量;利用SFLA的全局信息共享机制和局部深度搜索能力,在全局范围内搜索青蛙群体的最优位置向量并作为MMA的初始优化权向量。之后,通过MMA进行迭代,得到MMA的最优权向量。利用高阶多模正交振幅调制（QAM）与正交相移键控（APSK）信号对该算法进行了仿真验证。仿真结果表明,与CMA、MMA和基于粒子群算法的多模盲均衡算法(PSO-MMA)相比,SFLA-MMA在均衡高阶多模信号时收敛速度极快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰。     

单链路故障的一种1＋N保护策略

网络编码理论因其在提高网络数据吞吐量及数据传输可靠性等方面的显著优势而成为网络研究者广泛关注的研究热点；主要对网络编码的原理，网络编码在光组播中的应用以及其在光网络抗毁性中应用研究进行了描述和分析，重点介绍了网络编码在光层组播中的算法和1＋Ⅳ保护算法。