光电跟踪目标的强跟踪滤波算法及其仿真研究

针对光电武器对机动目标跟踪精度较差的问题,在"当前"统计模型的基础上,形成了机动目标"当前"统计模型下强跟踪滤波算法。该算法通过引入强跟踪滤波器的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动目标的跟踪能力,同时保留了"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点。仿真结果表明,该算法对机动目标具有较好的跟踪精度和适中的计算复杂度,是一种较好的光电跟踪算法。     

红外鱼眼系统下的多目标威胁评估研究

针对红外鱼眼告警系统在对几公里以外的目标成像时表现为点目标,无距离、几何形状和纹理信息可以利用,很难对来袭目标的威胁程度做出较准确的评估问题,研究了红外鱼眼系统下的多目标威胁评估排序方法。提出了一种红外鱼眼系统下的多目标威胁评估模型。该模型利用激光测距机所获取的各目标的初始距离信息推导出了目标在各时刻的距离和径向速度,从而建立起了以目标的距离、径向速度、航向角和高低角为威胁指标的多目标威胁评估模型。然后根据多目标威胁评估的非线性特点,以及神经网络在解决非线性复杂问题所具有的良好的自适应能力和自学习能力,利用径向基函数(RBF)神经网络对多目标威胁程度进行评估并讨论了训练样本的生成方法。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

红外鱼眼系统下的多目标航迹起始方法研究

为了实现红外鱼眼系统下对多目标航迹进行起始,分析了红外鱼眼系统下目标在像面上的运动特点,提出了用于红外鱼眼系统的多目标航迹起始算法。算法采用逻辑法中的3/4逻辑,利用最大速度约束法去除各采样周期中大部分非相关量测点,用Hough变换方法确定可能航迹,用匀速约束对航迹进行确认。利用模拟目标对算法进行了实验和分析,结果表明,该算法与标准Hough变换法和逻辑法相比,航迹起始性能有了明显提高。当杂波个数为450个时,航迹起始虚警率仅为14%;对非断点航迹的成功起始时间为3帧,对断点航迹的成功起始时间为4帧,且在密集杂波环境下算法执行时间也较短。     

Mean-shift跟踪算法及其在光电跟踪系统中的应用

针对光电跟踪系统中实时提取运动目标脱靶量的应用需求,设计了一种基于灰度直方图的Mean-shift 图像跟踪算法,对算法中目标模型与候选模型的建立进行了改进,抑制了背景像素对目标跟踪产生的影响。算法在系统上位机Visual C+ + 6.0平台上实现,当光电跟踪系统捕获到运动目标后,利用Mean-shift图像跟踪算法跟踪运动目标,并实时将运动目标脱靶量作为伺服控制系统的输入信号,驱动跟踪器跟踪目标。实验结果表明：设计的算法可以实时、准确、有效地跟踪运动目标,使稳定后的脱靶量换算得到的角偏差量控制在30"之内。     

基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法研究

针对复杂环境条件下的视觉跟踪问题,提出一种基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法。利用目标和背景之间的强度差别,基于自适应核密度估计模型对运动目标进行了非参数统计建模。为了实现具有较大范围运动目标的跟踪,在充分考虑目标和背景之间的相关性前提下,采用目标特征统计的背景加权直方图对搜索区域进行了扩大。为了提高对环境变化的适应能力,根据目标和环境的变化自适应更新目标特征分布模型。通过对实际图像序列的实验,结果表明该算法能够有效跟踪运动目标,并且平均迭代次数比传统方法减少了37.28%。     

改进的CS-UKF加速度方差自适应跟踪算法

针对基于当前统计模型的状态噪声协方差阵中的加速度方差调整方法对一般机动目标、非机动目标跟踪精度差的问题,研究其改进方法;在建立机动目标当前统计模型离散状态方程和雷达导引头离散观测方程的基础上;利用雷达导引头测量信息和位置预测值之间的扰动对加速度方差进行调整,提出了改进的加速度方差自适应调整无迹卡尔曼滤波跟踪算法;数字仿真验证了该算法对非机动目标、一般机动目标以及高机动目标均具有良好的跟踪效果。     

基于动态粒子群优化的目标跟踪算法

目标跟踪问题的关键在于如何寻找与目标运动状态匹配的运动模型。交互式多模型算法的模型集是根据先验信息确定的,它不随时间变化而变化,并且要求在模型集中任意时刻都存在描述目标运动模型。在实际中需要大量模型来描述运动。将粒子群优化和变结构多模型算法相结合,不仅能充分利用系统的实时量测信息,还能根据其先验信息调节优化算法结构。仿真表明,运用动态自适应粒子群优化算法实现模型集自适应,可以提高目标跟踪的精度和实时性。     

低信噪比条件下多节点声呐目标跟踪算法*

低信噪比条件下,单个主动或单个被动声呐节点难以实现目标跟踪。多节点声呐系统希望通过增加探测节点提高系统探测能力,但其性能提高与否取决于选择合适的数据融合算法。本文利用双节点声呐试验数据研究低信噪比条件下的目标跟踪方法,采用“结合置信度水平的表决融合”算法对多个探测节点得到的数据进行融合,既考虑了目标回波信号的信噪比特性,又考虑了目标运动的连续性特征,还考虑了各节点探测结果的决策优化,最终实现较高精度的目标跟踪。算法实现了数据级、特征级和决策级的统一、融合,通过对判决依据进行量化、分层,简化判决的复杂性。试验数据处理结果表明,该方法能较好地解决低信噪比条件下多节点声呐目标跟踪问题,目标跟踪精度较高。     

超大视场红外告警系统的成像特点分析

为了设计出适用于超大视场红外鱼眼告警系统的有效算法,对超大视场红外鱼眼告警系统所拍摄的红外图像进行分析,结果发现:超大视场红外图像中目标只表现为一个点,红外图像的背景非常复杂;对于天空背景,随着仰角的增大,其辐射亮度逐渐变小,目标的运动轨迹被弯曲,并随视场角的增大其弯曲程度越甚。从红外鱼眼镜头的设计理论出发,对系统的像面照度进行了分析,并采用美国光电工业公司的CDS100-04型黑体作为标准辐射源对分析结果进行了实验验证,结果表明:不同位置处灰度值的相对标准偏差仅为2.26%,说明该系统的像面照度是均匀的;最后,对系统的作用距离进行了分析,其作用距离约为9.6 km,基本满足实际需要。     

动态背景下运动目标检测与跟踪研究

主要研究动态背景下的运动目标检测和跟踪问题。背景补偿差分法是一种常用的动态背景下运动目标检测算法,但检测到的目标轮廓要比其真实轮廓大,检测结果不准确且算法复杂度较高。主动轮廓模型在图像分割和目标提取过程中具有拓扑结构变化灵活性,对数值计算方案的设计更加方便、有效,据此提出一种基于改进C-V模型和卡尔曼滤波的算法,用来检测和跟踪动态背景下的运动目标。提出的算法利用C-V模型曲线演化检测和跟踪目标,使C-V模型在目标的边缘处收敛。结合卡尔曼滤波预测运动目标下一帧位置,从而实现对运动目标轮廓的跟踪。实验结果表明,该方法可以对动态背景下运动目标进行精确的检测与跟踪。     

Infrared small target tracking based on sample constrained particle filtering and sparse representation

Infrared search and track technology for small target plays an important role in infrared warning and guidance. In view of the tacking randomness and uncertainty caused by background clutter and noise interference, a robust tracking method for infrared small target based on sample constrained particle filtering and sparse representation is proposed in this paper. Firstly, to distinguish the normal region and interference region in target sub-blocks, we introduce a binary support vector, and combine it with the target sparse representation model, after which a particle filtering observation model based on sparse reconstruction error differences between sample targets is developed. Secondly, we utilize saliency extraction to obtain the high frequency area in infrared image, and make it as a priori knowledge of the transition probability model to limit the particle filtering sampling process. Lastly, the tracking result is brought about via target state estimation and the Bayesian posteriori probability calculation. Theoretical analyses and experimental results show that our method can enhance the state estimation ability of stochastic particles, improve the sparse representation adaptabilities for infrared small targets, and optimize the tracking accuracy for infrared small moving targets.     

预警卫星半实物仿真系统设计与实现

国防支援计划(DSP)是美国现役的预警卫星系统,主要对导弹进行早期探测和预警。为评估DSP卫星对目标的探测能力,文中分析了预警卫星的部署情况和工作模式,提出了预警卫星仿真系统的总体设计方案,确定该系统的功能模块以及实现方式;根据预警卫星双波段探测的工作模式构建了红外双色扫描探测模型,提出了基于双霍夫变换的多帧关联目标检测算法,利用目标的运行特性有效去除背景噪声,并结合双波段探测信息融合策略降低卫星虚警率,最后利用双星定位方法预估目标轨迹并对不同发射角目标的预测轨迹与真实轨迹之间的误差进行对比分析。通过试验运行,该系统达到了预期结果,具备对目标导弹的探测和跟踪能力,为导弹性能评估提供一种仿真手段和依据。     

Infrared/laser multi-sensor fusion and tracking based on the multi-scale model

The state estimation problem of targets detected by infrared/laser composite detection system with different sampling rates was studied in this paper. An effective state estimation algorithm based on data fusion is presented. Because sampling rate of infrared detection system is much higher than that of the laser detection system, the theory of multi-scale analysis is used to establish multi-scale model in this algorithm. At the fine scale, angle information provided by infrared detection system is used to estimate the target state through the unscented Kalman filter. It makes full use of the high frequency characteristic of infrared detection system to improve target state estimation accuracy. At the coarse scale, due to the sampling ratio of infrared and laser detection systems is an integer multiple, the angle information can be fused directly with the distance information of laser detection system to determine the target location. The fused information is served as observation, while the converted measurement Kalman filter (CMKF) is used to estimate the target state, which greatly reduces the complexity of filtering process and gets the optimal fusion estimation. The simulation results of tracking a target in 3-D space by infrared and laser detection systems demonstrate that the proposed algorithm in this paper is efficient and can obtain better performance than traditional algorithm.     

一种改进的时变转移概率AIMM跟踪算法

针对矢量线阵跟踪目标低频线谱提取问题,提出了一种矢量线阵低频线谱提取方法,其中利用拉平后线谱的均方差乘一比例因子设为门限的方法,可以有效提取线谱成分;并且研究了利用互谱中高信噪比线谱测向剔除干扰线谱方法,准确提取出目标特征线谱,可较有效解决矢量线阵左右舷目标低频线谱特征相互干扰问题。上述矢量线阵低频线谱提取方法,得到了海试数据的初步验证。     

利用红外光谱吸收原理的CO浓度测量装置研究

介绍了一种基于红外光谱吸收原理 ,利用钽酸锂热释电探测器实现一氧化碳浓度测量的装置。该装置主要由探测器系统、信号放大与处理系统及显示报警系统三部分组成。介绍了该装置的工作原理、基本结构及主要技术指标。讨论了其中的技术难点及其相应的解决方法。     

光电跟踪系统计算机辅助控制实现

建立了基于数值微分的目标运动状态滤波预测模型,用s-函数实现了卡尔曼滤波预测算法。利用目标位置拟合方法给出角位置信息,并以此为观测信息通过卡尔曼滤波预测出当前角位置和角速度信息,将其引入跟踪控制系统中以克服脱靶量滞后问题,同时也实现了系统的等效复合控制。仿真结果表明,基于数值微分的模型适用于角度跟踪,滤波预测具有较好的鲁棒性。通过对两个不同等效正弦输入的验证,可知角位置合成精度对共轴跟踪影响较大,在脱靶量和跟踪架角位置采样匹配对应时,跟踪仿真精度较高,而对等效复合控制跟踪误差影响较小,输入信号角频率增大时误差增大。