联合目标跟踪与分类技术的进展及存在问题

联合目标跟踪与分类(JTC)技术是信息融合领域新兴的一个研究方向。其基本思想是：通过在目标跟踪器和目标分类器之间进行双向信息交互,来同时有效地提高目标的跟踪精度和分类性能。介绍了JTC技术的基本原理。将现有JTC技术划分为两大类——基于质点运动模型的JTC技术和基于刚体运动模型的JTC技术,并作了对比分析。综合论述了JTC技术的发展。指出JTC技术目前存在的主要问题以及未来的研究方向。     

考虑目标尺寸情况下的水面目标跟踪参数估计

采用平面坐标测量的水面目标跟踪系统,在现有的将目标视为质点的跟踪算法下,如不 增加其他先验信息,很难进一步改善目标运动参数的估计精度。基于工程应用,考虑水面舰船的尺 寸参数并将其建模为椭圆形目标,利用成熟的图像处理技术获取椭圆目标的尺寸参数。并提出一 种基于椭圆目标跟踪的非线性运动参数估计算法;同时从理论上分析了应用中不同目标尺寸参数 精度下目标运动参数估计的Cramer-Rao 下界(CRLB). 数字仿真分析和初步实测结果表明椭圆形 水面目标跟踪的工程可行性,且椭圆目标跟踪系统较传统质点目标跟踪系统收敛速度加快,运动参 数估计精度提高。     

滑动置信度约束的红外弱小目标跟踪算法研究

为了提高红外视频弱小目标的跟踪精度,提出了滑动置信度约束的弱小目标跟踪方法。在快速自适应中值滤波的红外图像背景抑制技术的基础上,设计了正交变换和置信域约束的轨迹预测,利用加权参数增强目标函数的收敛性能,提高下一位置初的预测准确度;通过轨迹相邻点的位置差计算搜索窗口的大小,搜索与之相匹配的特征点进行关联处理,完成对初预测点的筛选;以滑动轨迹置信度检验为准则判决轨迹的真实性,并进行目标轨迹更新以实现对弱小目标的准确跟踪。通过红外弱小目标视频对所提算法进行了实验验证,结果表明,该算法对红外弱小目标的跟踪轨迹误差有较小的均方偏差与均方差,在噪声消除和对图像整体信息保护方面都具有良好的性能。     

基于空气动力学模型含雷达散射截面观测的联合目标跟踪识别

以地基被动警戒雷达为应用背景,主要监视低空突防来袭目标,利用地面上多个商业广播发射的无线电调频（FM）信号,提出基于空气动力学模型含雷达散射截面（RCS）观测的联合目标跟踪识别技术。该技术使用空气动力学模型来描述目标的平动和转动,并将分类器输出的具体参数传递给跟踪器,实现基于动力学模型的跟踪;同时将RCS包括在观测中,它既可提供主要的分类特征,又可根据跟踪器的输出来预测RCS值。跟踪与分类被紧密结合,充分发挥联合跟踪识别的优势,有效提高目标的跟踪性能和识别概率。运用FEKO电磁仿真软件,实时获得目标的RCS观测值,通过粒子滤波实现联合跟踪识别,搭建了基于FM信号的被动雷达目标跟踪识别仿真平台。仿真结果表明,交互式多模型正则化粒子滤波的跟踪精度和识别概率都要优于交互式多模型粒子滤波。     

基于双智能雷的目标跟踪方法研究

目前被动声探测距离精度还不能满足跟踪的需要，因此，反直升机智能雷对目标的跟踪问题归结为仅有角测量的跟踪问题。对于静止观测来说，仅有角测量跟踪问题是不可观测的。针对直升机巡航时的运动特征，提出一种基于双智能雷的目标跟踪方法。首先用角跟踪算法实现目标方位角和高低角的跟踪和预测。然后融合目标在两智能雷坐标系下的角度信息，建立数学模型，解算出目标的距离和速度大小。仿真结果表明，算法的跟踪和稳定性较好，能对目标的距离、方位角、俯仰角和速度大小进行有效的跟踪和预估。     

基于角测量的机动目标跟踪算法

利用角测量估计目标的距离和速度实质上是一个非线性状态估计问题,这种单站被动式跟踪可能构成一个不可观测系统,将导致跟踪滤波器的不稳定和发散。本文针对反直升机雷构成的雷群进行目标定位和跟踪,利用最小角度差算法对目标的位置进行静态估计,用基于“当前”统计模型的自适应滤波算法进行数据处理,最小角度差算法的估计结果作为自适应滤波的观测值;算法简单而且有效,对目标的机动和非机动运动参数都能得到良好的估计结果。     

基于跟踪链的无线传感器网络移动目标查询

针对直接查询存在的问题,研究了基于跟踪链的移动目标查询方案。提出了目标跟踪链的概念—由目标移动途经的传感器节点组成的存储着目标时空信息的双向链路;给出了跟踪链的构建方法和基于跟踪链的目标查询过程;理论分析了基于跟踪链的目标查询代价。仿真结果表明,该查询方案与直接查询相比,有效降低了查询跳数和查询失败概率;与基于跟踪树的查询相比,在目标查询频率较低或者目标移动频率较高时表现出能量有效。     

基于磁传感器的地面机动目标分类算法

利用大多数武器装备含有铁磁材料的特性，提出一种基于磁异信号的地面机动目标分类算法。根据不同类型目标对地磁产生相应影响的原理，探测目标存在和识别目标类型。磁传感器用于采集目标产生的地磁场扰动信号，通过统计样本集训练和设计分类器，检验目标信号特征的类型最佳匹配模式，并对常见的3类目标进行试验研究。结果表明这种分类算法计算量小，分类正确率高，可以适用于地面侦察和目标入侵检测。     

基于分割模板运动预估的相关跟踪算法

为了对常规相关匹配算法实时性能进行提升，提出一种基于分割模板运动预估的相关跟踪算法。采用最小二乘法全区间等距拟合目标运动轨迹，计算出目标当前预估点；将模板图像按块运动估计算法要求分割成宏块；按菱形搜索法在预估点周围区域进行搜索，得到每个宏块的最佳运动矢量；取匹配度最佳的运动矢量对应点为模板的粗匹配点；判断该点所在宏块与搜索区域相对位置关系，决定是否进行精匹配结束搜索，或是按梯度方向建立新的搜索区域。目标跟踪实验证明，该方法比基于全搜索的归一化积相关( NProd)算法其计算时间缩短到3.31倍。     

基于线谱瞬时频率估计的被动声纳目标运动分析

针对被动声纳探测目标,提出了一种基于线谱瞬时频率估计的目标定位跟踪算法。该算法通过利用声纳探测目标的跟踪波束信息,建立高精度瞬时频率跟踪提取与多特征联合的目标定位跟踪模型,完成对目标高精度多普勒频移信息的实时提取。基于多特征观测方程,实现了对目标的定位与跟踪。仿真实验和海上试验结果表明：该算法可在观测平台不机动情况下,完成对目标的快速定位与跟踪;在相同平台机动条件下,相比传统纯方位算法,该算法的要素解算性能更加稳定,解算收敛时间缩短约4 min,进一步增强了工程适用性。     

一种改进的水下运动目标远航程导航定位方法

当前水下运动目标定位主要采用船载水听器基阵-声信标跟踪定位方法和船拖水听器基阵-声信标跟踪定位方法,但这两种方法存在跟踪定位精度较低、实施难度大以及设备维护修理困难等问题。基于此,提出了采用水下目标加装光纤陀螺仪-差分全球定位系统(DGPS)组合制导技术,以实时测量、记录水下目标的航行姿态、航行速度和位置坐标,通过编码把目标的位置坐标数据实时转换为同步水声多频多脉冲时延编码信号发射,利用船拖水听器测量水声多频多脉冲时延编码信号,通过船载基站实时解算,从而实现指引测控船完成远航程水下目标的实时跟踪、定位、监测任务。试验结果表明,该方法可有效实现对远航程水下目标的跟踪定位和实时监测。     

非合作式目标识别技术概述

非合作式目标识别包括雷达、电子支援措施及光传感器的目标识别技术.雷达目标识别含利用跟踪信息、极化信息及通过JEM、距离像和ISAR进行识别.电子支援措施目标识别包括利用基本电波参数、脉冲波形特征和通过对己方电子支援措施电波的接收分析进行识别.光传感器目标识别则是在取得目标的反射特性和辐射特性(光谱)后提取其特征进行识别.     

一种地面目标跟踪算法的设计与实现

对地面机动目标的跟踪问题是目标跟踪领域的难点,多传感器数据融合技术以及变结构交互多模型算法是解决地面目标跟踪问题的有效途径。针对目标运动特点,将地面目标运动特性和运动状态作为先验信息,设计了一种地面目标跟踪算法,给出了算法的详细步骤,算法主要采用了加权观测融合卡尔曼滤波器及采用模型组切换方法的变结构多模型算法实现。仿真及误差分析结果表明,该算法优于传统交互多模型算法。为地面目标跟踪算法的设计提供了参考。     

基于改进Haar-like 特征的压缩跟踪算法

针对原始算法特征可能出现的特征无法准确表达目标特性的问题,提出一种改进Haar-like特征的压缩跟踪算法。原始算法利用正负样本训练构造分类器,利用分类器对候选样本判定,得到最高分类器响应样本就是目标。进行重采样以更新分类器为下一帧做准备,对出现的问题,使用了一种新的图像特征来表示目标特性,同时加入一系列策略处理样本,去除那些与目标差异较大的样本,并进行仿真。仿真结果表明:该算法不仅提高了分类器对于正负样本的判别性,也降低了算法的计算复杂度,提高了算法的实时性。     

复杂背景下弱小目标的稳定跟踪控制

复杂背景下弱小目标的稳定跟踪控制,利用自适应阈值跟踪波门和鼠标导引来实现.该控制通过电视/红外成像和激光测距以及视频处理技术,结合编码器测量角度值,得到目标偏离视场中心的偏差值,然后将偏差值作为负反馈送给光电跟踪伺服,驱动转台朝着减小偏差量的方向转动,从而实现对目标的稳定跟踪.     

径向长度特征辅助的多目标数据关联算法

多目标跟踪技术的核心问题是数据关联,传统的数据关联算法采用空间距离最邻近的方法,在回波密度较大时容易发生误跟;特征辅助数据关联算法是多目标跟踪技术的发展趋势,通过融合目标运动学信息和特征信息,可以增加目标的信息维数,提高关联正确率。提出利用目标径向长度信息辅助最近邻算法,并在建立的场景中与传统的最近邻算相比较,结果表明该算法可以有效的增加近距离平行目标和交叉目标的正确关联次数,从而提高了多目标数据关联算法的性能。     

机器人水球比赛中的目标跟踪

针对原有机器人水球比赛的视频多目标跟踪技术的不足,提出一种基于CamShift算法的带有自适应能力和主动纠错能力的局域目标跟踪方法。通过介绍基本的CamShift算法,并引入自动白平衡调节和自适应能力的优化处理对跟踪方法进行改进,对跟踪过程中可能出现的5种可能错误情形提出具体纠错方案。实验结果表明：该方法有效且算法处理速度能达到实时图像处理的要求。     

一种具有角速度量测的多站无源目标跟踪方法

为提高多站无源目标跟踪系统的跟踪性能,将无源目标跟踪系统获取的目标角速度测量表示为目标在笛卡尔坐标系下位置与速度的非线性形式,进而提出了一种同时利用目标角度和角速度量测来提高被动跟踪精度的方法。结合Cramer-Rao下界理论,分析了在利用角速度量测信息后无源目标跟踪系统跟踪性能的改善情况。基于不敏卡尔曼非线性状态估计方法,给出了具有角速度多站无源跟踪方法的一种具体实现流程。仿真与试验结果表明,具有角速度量测的无源跟踪系统具有更优目标运动参数的估计精度。     

一种地面固定目标的双模跟踪方法

提出了一种由相关跟踪算法的改进算法和形心跟踪算法复合而成的新的双模跟踪算法．以双模跟踪算法作为算法核心形成一套实时跟踪处理软件系统，可用来实现对地面固定目标的模拟跟踪．同时还讨论了目标判别的策略和对目标丢失后的处理方法．     

终端红外图像制导信息处理技术研究

弹道终端目标图像充满视场时的跟踪点选择和继续跟踪能力是第四代先进空空导弹必须具备的性能.文中分析了弹道终端导引头图像跟踪过程,建立了图像探测器投影成像模型,研究了红外成像制导型空空导弹弹道终端目标图像的变化规律、弹目距离和相对速度对目标图像变化情况的影响及中段形心跟踪模式与末端局部图像跟踪模式的转换时机,提出了一种有利于减小成像导引头跟踪盲区、提高起爆控制精度的局部图像跟踪算法,该算法通过对机头部位的识别来确定局部图像跟踪点,并估算目标易损部位,从而为实现最优起爆控制奠定了基础.最后,对文中提出的算法用实际红外图像进行了仿真,其结果表明该算法是可行和有效的.