双处理器的图像跟踪系统硬件平台设计

通过分析装甲车车载图像跟踪系统的任务和应用环境,设计了以TMS320C6202数字信号处理器(DSP)为核心,结合PC104嵌入式计算机的双处理器并行处理硬件平台;详细介绍了利用大规模FPGA芯片实现系统总线仲裁和逻辑控制的设计思想;并给出了体现系统智能化程度的--DSP模块的程序智能加载技术以及其实现方法.实际系统测试表明该硬件平台能满足图像跟踪系统的实时性、可扩展性、稳定性的要求,为装甲战车的数字化改造提供了可靠的保障.     

M739引信头部触发机构发火模式与判别方法研究

针对M739引信头部机构的基本结构与特性,分析其头部触发机构的发火原理,提出发火模式种类的判别方法。结合某型引信的具体参数,计算其对钢板、胶合板和地面三种不同目标介质射击时的碰击力,分析碰击力、防雨机构静态下移抗力及支筒图定抗力对发火模式的影响。试验结果表明,该发火模式判别方法适用于M739系列引信。     

自蔓延高温合成基础理论研究进展

通过对自蔓延高温合成技术的发展及应用领域的介绍 ,重点阐述了自蔓延高温合成中燃烧理论及热力学与动力学核心内容 ,并介绍了该技术领域中不同的基础理论研究方法。     

一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。     

面向作战任务的最小风险传感器调度方法

基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风险调度模型具体化,给出不同情况下目标探测风险值的计算方法。针对模型的求解提出一种基于混沌思想、反向学习和双向轮盘赌的改进人工蜂群算法。通过仿真实验证明了模型的可行性和算法的有效性。     

密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.     

球形光电成像系统空间目标跟踪的转台控制

针对光电成像跟踪系统需要超大视场及高机械集成度以满足航空设备对重量和体积的特殊需求,采用球形步进电机作为光电成像跟踪转台的执行机构,提出一种空间目标跟踪的转台控制方法。首先将空间目标的位置转换为三维转动群的群元,群元采用四元数作为三维旋转的数据结构,然后构建转台在空间步进旋转的路径图,并设计在不同空间位置下的目标跟踪方法,仿真结果表明球形转台控制方法进行目标跟踪的有效性,转台可以较快地搜索到通往目标位置的最佳路径,从而实现目标跟踪,跟踪误差取决于目标的具体位置,同时光电传感器在系统存在扰动时进行重新定位有着重要的意义。     

一种防空指令修正弹控制模式研究

针对防空指令修正弹的方案设计问题,探讨了一种通过选择弹丸在有控段某点停止控制而恰能完成修正指标的外弹道控制模式,推导了有控弹丸平均侧向速度和剩余飞行时间的估算公式,给出了最佳停控点的确定判据.对上述控制模式进行了仿真计算,得到不同修正条件下的侧偏修正量及攻角曲线.仿真结果表明,该控制模式具有较高的控制精度,侧偏修正最大误差不超过±2.5%,且在该模式下弹丸也可保持飞行稳定.该研究结果可用于指导防空指令修正弹的方案设计.     

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。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。