某自行高炮跟踪系统检测技术

基于系统检测的思想.给出了跟踪系统的关键测试节点,并设计了通过发送激励信号获取跟踪系统有效特征信号的方法;根据跟踪系统进行信息交换的通信协议,采用交互诱导的方式,实现了跟踪系统对激励信号的接收响应;针对不同接口分布和不同时序的特征信号,通过接口配置、信息提取以及缓冲区管理等操作,对信号采集过程进行了控制,保证了信息获取的实时性和准确性.     

机动车辆辅助驾驶动态障碍物检测方法

针对背景复杂多变和摄像机的随车运动对机动车辆辅助驾驶系统动态目标检测算法提出的鲁棒性和实时性要求,提出了一种基于快速全局背景运动补偿和改进三帧差分法的快速目标检测算法,基于影像金字塔两步法估计改进SIFT方法,实现快速全局背景运动补偿参数估计,在三帧差分图像上,通过改进假设检验及边缘检测与目标区域相"与"最终实现动态目标的准确检测。实验表明,算法极大地提高了特征配准和动目标检测速度,提高了全局运动补偿参数估计和目标检测的精确性,满足系统的实时性要求。     

低空目标检测融合系统的结构与框架设计

在复杂战场环境下,传统的雷达系统很难检测到低空目标。针对低空目标信号微弱、背景杂波干扰强以及目标高机动性等特点,提出了一种低空目标检测融合系统的结构与框架设计方法。该融合系统通过引入混合式结构,增加了系统的鲁棒性与抗摧毁能力。在融合系统的传感器管理与分配环节,目标检测与跟踪方法融合环节,联合检测、跟踪与识别环节,通过对各模块的性能评估和动态优化,实现低空目标融合检测与跟踪性能的最优化。     

基于DSP的导弹发射控制通道检测系统研究

为了提高导弹发射控制系统的故障诊断能力和实时性,满足系统多通道检测的需要,研究了基于DSP的发射控制通道检测系统。该系统具有自测试功能,能够根据发控计算机指令完成多通道信号的采集、保存和上传。经测试,该系统运行稳定可靠,各功能达到发射控制系统要求。     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

FFT-MTD滤波器组优化设计与仿真

介绍了用FFT算法实现雷达信号动目标检测(MTD)的方法,为提升MTD在强杂波环境下的检测性能,对加权FFT优化MTD时窗函数的选取进行了讨论,比较了6种窗函数加权时FFT等效多普勒滤波器组的幅频特性和改善因子,得出了适合于MTD的最佳窗函数,并针对某型雷达信号体制进行了仿真分析和验证,结果表明优化方法增强了MTD在杂波背景下的检测性能.     

一种融合显著性的Adaboost的电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,现在传统的目标检测方法,不能满足目标尺度的精确变化,导致目标定位偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。本文将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

一种成像雷达采集与显示系统设计

介绍了一种基于微机的雷达视频回波信号采集与显示系统的设计与实现。提出了逆向查表坐标转换方法,正北和方位校正等关键技术以及回波数据的实时采集方案,很好满足了P型显示系统中高速率、大存储量以及实时性的要求。该系统已成功用于某海事雷达的外场数据采集。     

一种融合显著性的Adaboost电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,传统的目标检测方法不能满足目标尺度的精确变化,目标定位有偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

时空离散度复杂背景运动目标快速检测

复杂背景下运动目标的快速检测一直是目标跟踪领域的难点.灰度投影法可将时空域内的图像序列由三维信号压缩为二维信号来处理,且压缩后的信号噪声仍能通过高斯滤波来消除;之后计算灰度投影向量的时空离散度,并采用水线阈值分割技术查找离散度曲线的波峰,从而确定运动目标所在位置,实现运动目标的快速检测.该方法计算简单,对于摄像机抖动、目标被部分遮挡或背景中景物非完全静止等等复杂背景情况,均能快速准确地检测到运动目标.     

含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。     

基于模糊综合的红外目标融合识别

为了提高在复杂背景和强干扰条件下目标识别的可靠性,提出了一种基于模糊综合的目标融合识别算法,并采用双色红外成像系统所获得的红外图像数据进行了实验仿真。实验结果表明该算法在较大程度上提高了目标识别的可信度。     

一种有效的红外弱小目标DBT算法研究

作为红外自寻的制导、搜索跟踪和预警等领域的一项关键技术,红外弱小目标检测与跟踪成了红外图像处理领域中的一项重要研究课题。本文采用了"先检测后跟踪(DBT)"的思想对红外小目标进行检测与跟踪,首先采用基于各向异性偏微分方程的背景抑制技术对单帧图像进行抑制,再用最大绝对对比度阈值对红外图像进行分割,最后采用形心跟踪法对小目标点坐标定位。试验证明本文算法应用于目标检测的可行性和有效性。     

增加运动预测的模板匹配方法在战车火控系统中的应用

分析研究了一种新的增加运动预测的模板匹配算法,并将其应用到战车火控系统中。实验证明该算法可以满足跟踪系统实时性的要求,对于运动目标的平移,旋转运动具有不变性。     

基于调制FFT有限域搜索的MUSIC频率估计算法

为满足跳频频率测量中频率估计高精度及实时性的要求,提出了一种将调制FFT和MUSIC算法相结合的频率算法:首先利用调制FFT对谐波频率进行预估计,确定感兴趣的频域区间;然后利用MUSIC算法在锁定区间内估计伪谱谱峰的位置,实现频率的精确估计。该算法可得到较高的频率分辨率,并减少了MUSIC算法的谱峰搜索范围。仿真试验表明:该算法的频率分辨率高,且实时性能满足频率测量需求。     

机载UWB SAR实时信号处理算法研究

机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)实时信号处理具有大数据量、大计算量等特点。用于实时信号处理的NCS算法需要较大的存储空间,针对这个问题,提出了改进的NCS算法,减小实时成像处理对存储空间的要求。同时,给出了UWB SAR实时信号处理的流程,分析了前向速度误差对成像质量的影响,推导了在改进NCS算法中基于测量数据的视线误差补偿的性能,采用仿真数据和实测数据对整个系统的性能进行了验证。     

区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划

在线自主航迹规划是无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)执行区域目标搜索任务的有效保证.针对UAV区域搜索中航迹规划的实时性要求,提出了一种固定搜索模式和动态搜索模式相结合的UAV自主航迹规划框架.在快速扩展随机树(RRT)方法的基础上,通过改进随机扩展树的节点选择和引入启发式信息,提出了基于改进RRT的UAV实时搜索航迹规划算法,该算法能够有效降低在线航迹规划的时间代价和扩展节点数.仿真实验结果验证了本文方法的有效性.     

低空复杂场景红外弱小目标快速精准检测

针对低空复杂场景下红外弱小动目标检测难度大、虚警率高等问题,面向探测系统中高帧频图像实时处理应用需求,提出基于全卷积网络的弱小目标精准检测方法和基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)的低时延并行处理方法。采用轻量化全卷积网络对红外图像中弱小目标进行空域检测,对相邻图像帧疑似目标进行时域轨迹关联以进一步降低虚警率。实验结果表明:上述方法相比于五种传统方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升,并在单片FPGA上完成100 Hz图像实时处理,处理时延低于1.8 ms,实现低空复杂场景弱小目标高精度高鲁棒快速实时检测。     

基于全相位的同频融合分层算法

同频融合算法在处理频率快速变化的信号等应用中具有精度高、抗噪性好的优点,然而该算法实时性较差且精度受相位差测量影响较大。提出了基于全相位的同频融合分层算法,通过设计分层算法以减少多重循环中的冗余计算单元,可在不牺牲精度的前提下成倍降低运算量;采用全相位谱分析法降低相位差测量误差,明显改善了相位差补偿效果。理论分析与对比实验表明,该算法对同频融合过程有显著的改进效果。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。