一种基于压缩Fisher向量的目标检索方法

当前,视觉词典法(Bo VW,Bag of Visual Words)是解决目标检索问题的主要方法,但传统的Bo VW方法具有词典生成时间效率低、检索内存消耗大等问题。针对这些问题,提出了基于压缩Fisher向量的目标检索方法,该方法首先将Fisher核机制用于目标检索,它能自动降低目标图像背景带来的不利影响,然后,采用位置敏感哈希(LSH,Locality Sensitive Hashing)对Fisher向量进行压缩编码以降低计算复杂度和内存开销,使之适用于大规模数据库。实验结果表明,新方法只用几百比特就能表征一幅图像内容,对大规模目标检索有很好的适用性,且较之当前主流的压缩视觉词典法具有更高的准确率。     

一种结合弹道规律的模糊交互式多模型算法

针对交互式多模型算法中转移概率矩阵与实际运动不匹配而影响跟踪精度的问题,通过分析某型导弹的典型弹道,将弹道规律融合到模型概率转移矩阵中,然后将转移概率模糊化处理,提出了一种基于弹道规律的模糊交互式多模型算法,然后以导弹蛇形运动转至比例导引的机动过程为例进行了仿真验证,比较了典型交互式多模型算法和模糊交互式多模型算法的跟踪性能。仿真结果表明:该算法可显著提高导弹机动段的跟踪精度。     

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。     

机动目标模型研究与发展综述

对机动目标模型的研究与发展进行了回顾,指出了各个模型的局限性,重点对Singer模型和“当前”统计模型的优缺点进行了分析,并得到有意义的结论;最后指出了未来机动目标模型研究的方向和趋势。     

融合跟踪系统性能的综合评估

首先通过分析融合跟踪系统的性能评估需求,并结合已有性能评估指标,制定出一组相对完备的评估指标.使用时间加权平均的方法,详细描述了各指标的定义及其计算方法;其次,基于该组指标提出了系统性能的模糊综合评价方法,说明了该评价方法的原理及其在融合跟踪系统性能评估中的具体实现.对融合跟踪系统的测试实验表明,指标体系设置合理,评估方法可操作性强.     

大型卫星地面站故障诊断的增强分层有向图方法

为了解决传统分层有向图模型在卫星地面站故障诊断面临的问题,提出了基于增强分层有向图模型的故障诊断方法。在建模过程中,考虑到卫星地面站故障征兆多、建模复杂,依据各设备工作状态的故障传播方式合并同类节点,以减小模型规模;同时,在模型中加入节点有效性使能函数,克服传统分层有向图模型中设备主备切换导致系统结构发生改变时需要重新建模的问题。在故障诊断推理过程中,采用反向回溯和正向推理相结合的方法减小故障源搜索空间,并基于各节点被搜索次数给出故障概率,提高诊断效率。以北斗卫星无线电测定业务地面站为例对单故障和多故障报警场景下的故障诊断方法进行了验证。结果表明,基于增强分层有向图模型的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确率和全面性。     

自旋载体中的超紧组合GNSS接收机跟踪环路设计

自旋载体是全球导航卫星系统接收机的一种典型应用。当全球导航卫星系统载体自旋时,旋转产生的高阶动态将导致传统跟踪环路失锁;全球导航卫星系统与惯性导航系统组合可以有效补偿信号的高阶动态。因此,提出了一种利用惯性导航信息辅助卫星导航信号跟踪的超紧组合导航接收机环路设计方法,并分析了惯性导航信息辅助速率、自旋载体转速和信号载波相位误差之间的关系。通过仿真验证了所提接收机环路结构可以有效解决自旋载体接收机的信号跟踪问题,且相比于卫星导航单系统三阶环路而言,所提超紧组合环路结构可以显著提升自旋载体接收机的定位精度。     

某型小口径高炮动态跟踪系统误差分析

在该型小口径高炮系统的指标中,对于高炮动态射击精度、火控跟踪精度和随动系统精度都是既有随机误差要求,又有系统误差要求.将火控动态跟踪系统误差作为非常重要的考核指标,却与外场测试结果有差别.从动态跟踪系统误差的产生、分类和内涵出发,通过建立动态跟踪数学模型,并结合作图对其原由进行了深刻的分析.     

STK在空间探测相控阵雷达效能仿真中的应用

搜索和跟踪是空间探测相控阵雷达的两种基本工作方式。介绍了应用STK软件对相控阵雷达的搜索、跟踪空间目标能力的仿真过程和方法,介绍了STK与其他应用软件相链接扩充功能的方法。总结了应用仿真安排雷达工作方式,论证雷达技术指标,确定系统总体方案的作用和意义,研究的内容可运用于STK软件对各类雷达的仿真设计。     

遗传算法在目标跟踪中的传感器分配算法

传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性.