多目标多传感器跟踪:应用与发展(连载三)多传感器跟踪的实际状况

５网格锁定如果将来自多传感器的数据用于跟踪系统的话，无论它们用于平台中心结构还是网络中心结构，必须变换成通用的坐标系。对于平台中心的应用，这种变换可能是相对简单的工作。但是，网络中心应用则要求较复杂的变换。对于这两种情况，都要求增加修正传感器之间的相对误差的步骤。因此网格锁定过程涉及坐标变换和相关误差估计与消除。为了理解精确网格锁定过程的要求，考虑由下列递归过程描述的一个简化的多平台、多传感器跟踪系统：网格锁定过程存于变换步骤中。本地和远程传感器数据流之间的网络锁定误差会使后面变换步骤中的一步或…     

基于分布式网络化指控体系的协同跟踪设计

针对当前干扰防空环境下的作战特点，通过对网络化作战需求的分析，建立了一种分布式的网络化指挥控制体系架构，并结合协同跟踪的具体作战运用，设计了基于此分布式体系的协同跟踪作战流程，并建立了效能验证模型。对比一般的集中式指挥控制体系，基于分布式的体系具有生存性强、作战使用效能高的特点。     

卡尔曼滤波器和跟踪微分器在光电跟踪系统中的应用

光电跟踪系统通常采用跟踪偏差反馈闭环控制,若同时采用速度前馈复合控制可以有效提高系统跟踪精度,分别使用了卡尔曼滤波器和跟踪微分器两种算法求取跟踪速度信号,通过仿真分析和工程应用,确认卡尔曼滤波器求取的速度信号更准确,噪声更小,更适合于光电跟踪系统的前馈复合控制。     

基于阶次小波包与粗糙集的轴承故障诊断

针对齿轮箱启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法诊断精度不高的现状,将阶次小波包和粗糙集理论引入轴承的故障诊断中,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号进行重采样,得到等角度分布振动信号,其次采用小波包对该信号分解—重构,并对每个频段的能量进行归一化,构成特征向量,通过粗糙集理论得到清晰、简明的决策规则,最后通过故障实例验证该方法的有效性。     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

一种基于轮廓自扩展的GVF算法

针对Snake算法及GVF算法对初始轮廓覆盖区域敏感性的缺陷,提出一种轮廓自扩展方法,从而使初始轮廓能够有效地覆盖目标所在区域,达到对目标的完整搜索;将其应用到目标跟踪中,根据下一帧中目标与当前帧设置的轮廓的交叉,通过自扩展初始轮廓可以很快将目标划为搜索区域之内.实验表明,基于轮廓自扩展方法的GVF方法可以实现对目标轮廓的完整提取;在目标跟踪中可以自动、有效地跟踪目标.     

基于定点DSP的计算阶次跟踪研究

对于转速变化的旋转机械,常规的频谱分析方法不能反映其振动信号的真实状态;同时,在转速变化剧烈的情况下,传统阶次分析仪器采用的转速脉冲到达时刻测量方法精度不高。针对以上问题,采用基于定点DSP的计算阶次跟踪方法,通过TMS320C5402定时器的精确计时功能实现高精度转速脉冲到达时刻的测量,同时利用DSP的McBSP(Multi-channel Buffered Serial Port,多通道缓冲串行口)同步采集振动信号,实现混合信号的采集和处理,完成基于DSP的实时阶次跟踪,并通过变速箱启动的实例验证了算法的有效性。     

基于纯方位信息的目标跟踪线性修正模型?

在基于几何关系的纯方位航迹不变量信息处理过程中，对非线性模型进行细致分析，提出了线性修正模型，在处理问题时更加清晰、可靠，减小了大量的计算和计算误差，使纯方位信息的非线性处理实用化。     

一种改进机动目标跟踪算法跟踪精度分析

＂当前＂统计模型在一定程度上解决了机动目标跟踪问题,但是其加速度均值估计并不是最优估计,本文改进了＂当前＂统计模型的加速度估计方法。分析了机动加速度方差对跟踪精度的影响,同时进行了仿真验证.。仿真结果表明,改进预测算法的＂当前＂统计模型对高速机动目标的跟踪具有一定的优势.