空中大机动目标跟踪算法研究

为了解决在导弹末制导阶段对空中大机动目标的准确跟踪问题,将交互式多模型(IMM)及容积卡尔曼滤波(CKF)算法应用于导弹寻的制导中。首先,在三维空间中对大机动目标进行建模分析,并建立相应的导弹制导模型及导引头测量模型;其次,结合IMM模型与CKF方法设计了目标跟踪算法;最后,通过仿真验证了该算法对空中大机动目标跟踪的准确性,结果表明该算法在实时性方面也具有一定的优势,适合用于弹载计算机。     

基于Linux的图像制导弹药视频采集处理系统

叙述的基于Linux的图像制导炮弹视频采集处理系统是<某型电视末制导炮弹>课题的一部分.针对该项目面临的视频采集处理实时性和安全性的两大问题,提出了Linux平台下的解决方案,Linux作为一个开源的操作系统,为研发人员了解系统的整个运行机制和原理提供了方便.使得整个系统运行更高效、更安全成为了可能.整个系统包括了硬件和软件两大部分.完成了视频的采集、处理、显示等功能.     

目标图像运动特征分析

在红外成像导弹导引头的信息处理中,目标图像特征研究是导引头技术研究中的一个重要问题。对各种潜在目标成像特征的详细研究是红外成像导引头信息处理研究的基础。在此项工作完成的基础上,可以实现对导引头目标识别和跟踪算法的评价,同时也可以辅助图像处理算法的选择和优化。在分析红外成像制导空空导弹工作原理的基础上,建立了导弹、目标的仿真模型,对常见的目标图像运动特征进行了仿真分析。给出了在空战条件下目标图像运动特征的部分仿真结果。     

红外成像型空空导弹目标自动识别技术

针对红外导弹和红外诱饵弹的对抗,构建了红外导引头图像探测器的透视投影几何模型.基于模型证明了飞机和目标在不同距离和相对飞行速度下,成像序列中相邻两帧图像间飞机目标的相似性,并且提出了适合导弹的目标快速识别算法,该算法是基于当前帧图像与前一帧图像的目标特征匹配的.最后以实测的飞机及诱饵红外图像数据对文中提出的算法进行了仿真,仿真结果表明了算法对目标识别是可行和有效的,并且能够满足较高实时性的要求.     

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难.     

基于图像的近程防御报警系统研究与设计

针对大型跟踪系统在某些特定场合不适用的问题,设计了一种集视频采集、目标捕获、识别与跟踪、云台随动控制、无线电台通信、远端预警点火等多功能于一体的导弹近程防御预警点火系统.上位机采用双DSP处理器设计结构,应用波门和相关两种方式跟踪算法,以及三段式云台伺服控制方式确保了系统的跟踪适应能力.下位系统采用LPC936单片机系统完成远端通信和中断点火控制.经实验测试,系统达到预定指标.     

扩张状态观测器的机动目标跟踪算法

跟踪算法是自动跟踪火控系统的关键.提出了一种新的基于模板匹配的跟踪算法,可应用于实时的跟踪系统.该算法由扩张状态观测器(ESO)和序贯相似性(SSDA)匹配算法组成.首先使用扩张状态观测器,可以预测出目标在下一帧图像中的位置,再使用SSDA算法,在预测位置的邻域内进行搜索从而获得目标的准确位置.基于扩张状态观测器的模板匹配算法减少了搜索位置,提高了算法的效率,同时也克服了传统卡尔曼滤波用于目标预测时需要目标模型已知且滤波时间长的缺点.仿真实验证明该算法可以满足实时性要求.     

基于DSP的运动目标跟踪技术在火控系统中的应用

介绍了基于DSP的运动目标跟踪系统的功能、组成,及其目标跟踪算法的实现.为了提高实时性和精确性,采用了相关匹配算法和粗-精算法相结合的方法,实现了对目标的快速跟踪.经过实验验证该算法简单、有效,保证了序列图像中运动目标跟踪的实时性.     

某型导弹目标跟踪技术的应用研究

在某型导弹制导过程中,制导系统对导弹弹标信号的自动识别与跟踪是影响射击精度的关键．论述了视频图像中运动目标识别与跟踪技术的概念以及主要方法分类,在详细分析某型号导弹目标跟踪技术的基础上提出了改进该型号导弹目标识别性能的几个要点．     

一种基于柔性形态学的红外图像分割方法

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外图像分割算法,首先对目标红外图像进行柔性形态运算,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的分割图像.最后,通过计算机模拟实验表明:该方法性能优于传统检测算子,并且具有抑制噪声的功能.此研究对于实现红外图像的稳定跟踪具有一定的应用价值.     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究，设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先，在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型；接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合，计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值；最后，以目标的跟踪精度需求为出发点，结合蚁群算法的思想，设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下，根据对各目标跟踪任务的重要程度，合理地调度传感器资源。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

基于结构聚集度的海面目标特征描述及匹配方法

在对海面目标进行光电图像跟踪时,由于跟踪技术的局限性,跟瞄点往往会出现对目标的"失跟"现象,为了判断这一情况,通常需要对前后帧跟瞄区域的目标图像特征进行对比判别。但红外图像基本不存在颜色及纹理特征,而仅使用形状特征对于持续运动中的复杂目标图像又难以取得良好的效果。为解决这一问题,提出了一种基于目标结构聚集度的特征描述及匹配方法。首先对目标图像进行均匀矩形划分,在此基础上建立基于矩形块填充比的邻域矩阵作为图像特征,计算相邻帧图像该特征的欧氏距离差,并加入面积差参数进行特征匹配。对多种不同情况下的实测及模拟目标进行了计算机仿真实验,结果表明这种特征能够有效判断"失跟"情况,并且对于光学及红外目标旋转具有较好的不变性。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

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。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法

通过对自动目标识别系统研究与分析,将DSmT引入到飞机序列图像识别中,构建基本置信指派及分类规则,提出了一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法,在分析权值选择特点的基础上,根据特征信息的置信指派组合有效权值,并且给出了基于加权DSmT融合规则的序列图像目标识别的流程,仿真结果表明,该方法提高了序列图像目标识别的准确性.     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

运动目标视频检测与跟踪方法

运动目标跟踪的根本任务是根据目标的运动模型和图像特征估计它们的轨迹。提出一种运动目标检测、跟踪的方法。首先使用基于自适应混合高斯模型的背景差方法提取运动区域。目标的运动估计采用扩展卡尔曼滤波,由预测位置确定初始的候选区域。然后根据目标与候选区域的变化程度确定匹配需要的特征信息。如果目标只有一个候选区域并且它们之间的区域特征变化微小,那么它们的匹配不需要额外的信息。如果目标有多个候选区域或者单个候选区域可是它们的区域特征变化激烈,除了区域特征外还使用边缘特征,通过计算目标和候选区域的边缘的部分Hausdorff距离来确定目标的最佳匹配区域。实验结果表明,该方法在存在遮挡的情况下也能够连续的跟踪多个运动目标。