基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术

水下目标的被动跟踪技术在军事上具有重要的应用价值,为了解决基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术在实际应用中的问题,研究了几种适合于单、双观测站的水下目标被动跟踪算法.分别对伪线性估计算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法在不同参数情况下的性能进行了详细的仿真与分析.仿真结果表明,静止单观测站虽不能获得目标的完全观测,但是在具有一定先验信息的情况下,伪线性估计算法也可以实现对目标轨迹的估计;双观测站可以获得对目标的完全观测,并且在观测方程严重非线性的情况下,无迹卡尔曼滤波方法的性能要优于扩展卡尔曼滤波方法.仿真结果对工程应用具有重要的参考价值.     

基于方差比值特征的目标跟踪

采用在线自适应调整查找感兴趣目标区域特征的方法,实现了改进的目标跟踪。通过选择能够最大程度区分前景目标和背景的特征,计算其对教似然比值,以得到提高了单峰特性的加权图像,然后采用类间方差比值的方法对加权图像排序,选择排序最靠前的特征组合作为最好的特征,结合mean～shift算法完成目标跟踪。通过与传统mean—shift算法的跟踪效果比较,该算法对于目标表面和场景变化的情况都能够很好地适应处理。     

纯方位运动目标的跟踪估计算法

针对纯方位运动目标分析问题，建立了带乘性噪声的状态空间模型，推导出了在线性最小方差意义下的目标状态最优递推估计算法，并通过算法的误差分析讨论了模型的各种随机干扰的统计参数及估计算法初值的选取。     

基于卡尔曼滤波的水下近距目标运动分析

为跟踪水下近距目标,设计采用被动声纳平台获得目标的方位数据,用扩展卡尔曼滤波算法对测量数据进行目标运动分析来实现.建立了目标相对观测平台在固定深度做直线运动时的理论模型,针对非线性测量方程,采用雅可比矩阵来近似处理.采用标准卡尔曼滤波进行了实例仿真.结果表明,该方法将估计误差控制在8%以下,并有较好的稳定性.     

基于修正输入估计的机动目标无源跟踪

文中将修正的输入估计算法和伪线性滤波算法相结合,提出了一种对机动目标进行自适应纯方位跟踪的新算法,该算法将未知的输入向量作为新的元素补充到原来的目标状态向量中得到新的扩维状态向量,然后在只有角度测量数据的情况下利用伪线性滤波算法对原来的目标状态向量和新增的目标加速度向量同时进行估计。仿真结果表明,该算法可适应目标机动和非机动两种工作模式,能够实现对机动目标的自适应纯方位跟踪。     

基于UKF的水下无源目标运动分析

文中介绍了UKF的具体算法,并将其应用于水下无源系统定位中.与扩展卡尔曼滤波(EKF)相比,UKF不但可以得到目标位置和速度的均值及较高的计算精度,而且能更好的解决模型中的非线性问题.仿真结果表明,无论在计算量上还是滤波精度上,UKF算法都明显优于EKF,并且能够有效克服方位跟踪问题中的滤波发散问题.     

一种水下静止平台对目标运动参数的联合估计方法

针对方位-频率目标运动分析在水下静止小平台上的应用,提出了一种基于方位- 频率测量的目标运动参数联合估计方法。该方法以最小二乘估计算法估计结果作为卡尔曼滤波估计算法的初值,解决了迭代初值对卡尔曼滤波估计算法的估计性能影响较大的问题,从而提高了算法的收敛速度和估计精度。湖试结果表明：该算法具有较好的估计性能,可以作为解决水下静止平台对目标被动定位问题的一种有效方案。     

基于水下运动平台的磁性目标跟踪与特征反演

传统的磁梯度张量定位方法大多基于单磁偶极子模型,对具有一定尺度的目标存在定位精度不足的问题,而且易受环境噪声以及测量精度的影响,尤其是在偶极子特征平面上,微小的扰动或者观测精度不足就会导致定位结果发生较大的偏差。针对上述问题,基于多个偶极子的组合模型,结合具有鲁棒性的无迹卡尔曼滤波算法,提出一种针对尺度磁性目标的磁梯度跟踪方法。该方法能够有效提高磁性尺度目标的定位精度,特别当出现异常观测时仍然可以准确定位目标。以水雷或者水下未爆弹等目标的识别为例,根据鲁棒无迹卡尔曼算法得到的偶极子分布状态,结合主成分分析算法的数学含义,设计了一种可以准确反演目标的主尺度特征以及结构特征的目标尺度反演算法。该算法可识别目标主尺度为线结构或者面结构,对目标主尺度反演误差小于0.3 m,对目标主尺度方向的反演误差小于2°,可为目标种类判别提供参考。     

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.     

基于同态滤波技术的水下目标运动参数估计

针对测量平台空间有限条件下的近场目标运动分析问题,提出了一种基于浅海射线声学多途结构的单水听器水下目标运动分析(TMA)方法。通过构建匀速直线运动目标的三维多途时延模型,推导了以运动参数为变量的直达声和海面一次反射声时延差的非线性函数表达式;根据典型水声信道特征,推导了信道的倒谱表达式,进而利用同态滤波技术解卷积能力估计直达声和海面一次反射声时延差;结合Levenberg-Marquardt方法求解非线性方程的最优解;最后提出二次逼近校正方法,降低了实际水文条件对参数估计的影响。仿真结果证明了方法的正确性,参数估计精度满足实际应用需求。     

基于转换坐标卡尔曼滤波算法的目标跟踪

在三维空间中推导转换坐标卡尔曼滤波算法.先设一传感器位于坐标原点,导出目标测量方程及三维传感器测量误差方差.再假设目标相对于传感器的斜距、俯仰角及方位角在一定位置,根据公式求得三者关系,然后将传感器对目标的测量值转换到直角坐标系,得到传感器的斜距误差俯仰角误差和方位角误差均相互独立,均值为零.最后经转换,得到测量和真实值间的误差.仿真表明,该算法收敛迅速,精度较高,具有良好的跟踪性能.     

UUV靶场试验非同步水下被动声学跟踪算法

在无人水下航行器（UUV）正式投入使用前,需要一系列的海上考核与验收,传统的合作式目标水下测量方法不利于远距离目标航行轨迹的监测。该文提出了一种新的靶场UUV水下跟踪方法,利用全球定位系统（GPS）确定初位置,并利用UUV上的固定连续声学发射频率信息,采用伪线性Kalm an滤波进行UUV运动状态参量估计,对UUV进行了跟踪,给出了运动状态跟踪算法,并进行了仿真研究,研究结果表明,该方法可以很好地跟踪水下UUV的运动轨迹。     

基于运动规划算法的可触及性分析

可触及性就是指在维修产品时,维修人员或维修工具能够接触到操作部位的难易程度。基于虚拟维修仿真的可触及性分析实际就是可触及轨迹存在的问题分析。通过运动规划算法检测可行性路径的存在,分析操作部位的可触及性。着重研究基于点到点逆运动学算法及碰撞检测算法的运动规划技术,最后在Jack平台上进行了仿真实例,实例验证了基于运动规划算法的可触及性分析的可行性和有效性,该方法具有较大的工程实用价值。     

A Correlation Tracking Algorithm Based on Template Partition Motion Estimation

A correlation tracking algorithm based on template partition motion estimation proposed for improving real time performance of the conventional correlation matching algorithms. The target trajectory fitted using the least square with equal space in whole interval and the target prediction point is found out. According to the requirements of block motion estimation （BME） algorithm, the template divided into some macro blocks. The searching process is conducted by using diamond search algorithm around the prediction point and the optimal motion vector of each block is calculated. A point corresponding to the motion vector with the best matching is taken as a rough matching point of the template. The rela- tion of relative position between the block with matching point and the searching area determined to decide whether to conduct precise matching search or to construct a new search area in the gradient direction. The target tracking experiment results show that over 70 % time cost can be reduced caompared with the conventional correlation matching algorithm based on full search method.     

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。