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中段弹道目标群的红外成像仿真研究 总被引:2,自引:1,他引:1
林两魁 《红外与毫米波学报》2009,28(3):218-223
建立中段弹道目标的简化辐射模型和基于点扩散与拖尾的红外焦平面模型,结合目标群中各目标的运动位置和空间目标投射到二维焦平面位置坐标的计算,仿真天基低轨红外传感器对中段弹道目标群的成像.分析仿真结果,发现中段弹道目标群的存在对天基红外传感器的目标探测与跟踪提出了新的要求,并给出一些解决途径. 相似文献
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针对三维弹道目标,给出了一种有效的基于粒子滤波的跟踪算法。这种算法以标准的粒子滤波算法为基础,根据贝叶斯原理利用局部线性化技术获得最佳近似的重要性密度函数以避免粒子退化现象,并且利用 Metropolis-Hastings(MH)采样构造的马尔科夫链得到更加符合目标分布的样本,从而最小化重采样后的粒子枯竭问题。此外,这里采用 Kullback-Leibler 距离(KLD)指标对不同粒子滤波算法的性能进行评估。仿真结果表明,该三维弹道目标跟踪算法粒子群与参考粒子群(近似真实目标概率分布的粒子群)之间的KLD比标准粒子滤波与参考粒子群之间的KLD更小,因此,能获得比标准粒子滤波算法更好的跟踪效果。 相似文献
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针对实际应用条件下传感器节点的观测数据与目标动态参数间呈现为非线性关系的特性,提出了一种基于粒子群优化和M-H抽样粒子滤波的传感器网络目标跟踪方法。该方法采用分布式结构,在动态网络拓扑结构下,由粒子群优化和M-H抽样技术实现滤波中的重抽样过程,抑制粒子退化现象,并通过粒子间共享历史信息,降低单个粒子历史状态间的相关性使各粒子能快速收敛至最优分布,从而实现高精度的目标跟踪效果。仿真结果表明,相比现有的基于信息粒子滤波和并行粒子滤波技术的传感器网络目标跟踪方法,所提出的方法能降低网络总能耗,同时保证目标跟踪的精度。 相似文献
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基于随机有限集的中段弹道目标群星载红外像平面跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
弹道目标进入中段飞行时释放弹头及大量诱饵形成密集目标群,对星载红外像平面的目标跟踪提出新的挑战.针对像平面对目标群各目标分辨个数的时变性,及各目标像平面轨迹非线性程度强的特点,提出基于随机有限集的目标群像平面跟踪方法.随机有限集为最优贝叶斯多目标跟踪提供统一的理论基础,但直接递推多目标后验分布计算量大,概率假设密度为多目标后验概率分布的一阶矩,在随机有限集框架下递推概率假设密度为现实可行的次优多目标跟踪方法.采用序贯蒙特卡罗方法实现多目标概率假设密度递推跟踪滤波,计算所有粒子权值之和估计目标数目,以k-m eans方法对粒子集进行聚类提取各目标的状态;最后构建天基光学星座对中段弹道目标群的跟踪仿真场景,在不同交接跟踪任务、虚警率和目标个数条件下进行对比分析和仿真验证.结果表明,该方法能同时跟踪星载红外像平面上动态变化目标群各目标的状态和数目. 相似文献
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中段目标群角轨迹关联问题是天基跟踪监视系统的核心和难点之一。常用的基于倾角差关联方法仅利用了目标与传感器之间的几何约束方法,在中段目标群场景下关联效果不理想。该文提出一种基于中段目标群运动特性的角轨迹关联算法。首先,给出中段目标群的运动模型和角轨迹测量模型。其次,构建中段目标群的似然函数作为代价因子,采用基于二维指派的角轨迹关联算法。接下来进行Mont Carlo仿真试验,从角轨迹长度、视线测量误差、弹头诱饵间距三方面对算法性能进行验证。结果表明,该关联算法可以获得良好的中段目标群角轨迹关联性能。 相似文献
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针对大气层外空间弹道目标难识别的问题,该文利用红外多光谱数据融合的思想,提出一种基于粒子群优化概率神经网络(PNN)的大气层外空间弹道目标识别方法。该方法首先通过一种新的多色测温方法提取出弹道目标的温度变化率和有效辐射面积两类动态特征,然后利用高斯粒子群优化(GPSO)方法对PNN的平滑因子进行优化,最后利用优化的PNN完成4类典型空间目标的识别。该方法融合了多光谱信息并提取出了多个动态特征,具有较强的鲁棒性。另外,该方法充分利用了概率神经网络的较高的稳定性和样本容错能力。仿真实验给出了4类典型空间弹道目标的多光谱红外辐射强度序列数据,并进行了目标识别研究。仿真测试结果表明,提出的优化PNN网络对多个弹道目标具有良好的识别能力。 相似文献