基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

临近空间高超声速目标跟踪方法研究?

临近空间高超声速目标跟踪技术研究在空天防御系统中具有重要军事意义和理论价值。本文综述了临近空间高超声速目标跟踪中的目标运动建模、目标跟踪算法等研究内容的研究进展，并对其存在的问题进行了深入分析。针对这类目标跟踪存在的问题，结合临近空间高超声速目标探测跟踪需求，指出了临近空间高超声速目标跟踪技术的研究思路，为相关研究提供了参考。     

考虑禁飞区的高超声速飞行器再入跟踪控制

为确立高超声速飞行器再入精确模型,参考NASA的研究数据对动力学方程中的气动参数进行拟合。基于飞行器结构的相关性质及战略应用背景,加入热流密度、动压、过载和禁飞区等参考约束的限制,融合成强非线性、复杂耦合的最优控制问题。采用改进自适应伪谱法求解模型所构建的微分方程组,通过设置自适应网格细化与配点,使单位时间内状态变量和控制变量波动过大的时间区间被进一步细划,并利用SNOPT求解器解算出符合条件的最优轨迹。设计闭环控制器,实现对最优轨迹的姿态变化的跟踪,测试系统的性能并进行评估。仿真结果表明:整个再入过程中,飞行器速度下降过程偏于平稳,再入轨迹可以满足约束条件,在避开禁飞区的同时取得最大横向航程;三通道角速度收敛可控,对姿态的跟踪较理想,控制器基本可以实现精确调姿。     

基于输入特性分析的光电跟踪内模控制设计

内模控制是一种基于对象教学模型进行控制器设计的新型控制策略,其设计思路是将对象模型与实际对象相并联,控制器逼近模型的动态逆.根据内模控制原理及光电跟踪系统参考输入及扰动输入特性,设计了一种新型位置控制器.并分析了IMC跟踪控制器的零稳念偏差及抗干扰性能.从仿真结果看,与常规PID控制相比,内模控制器参数调整简单、跟踪性能良好.特别是在针对目标突然机动的情况下.IMC控制器具有良好的稳态误差重构能力,即能迅速收敛到稳态误差.根据仿真结果数据统计,系统跟踪误差的均方根可减小到0.5 tarad,表明该控制器能够提高系统的跟踪精度,为高性能光电跟踪系统提供了一种新的控制策略.     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标航迹跟踪

针对高速飞行目标航迹跟踪问题,进行了扩展卡尔曼滤波的曲线拟和仿真试验研究.首先建立目标跟踪的数学模型,确定了系统对应的参数及状态方程,进而将线性卡尔曼滤波器进行扩展,将函数形式的滤波模型在函数自变量估计值附近进行泰勒级数展开,求导获得相应雅克比矩阵,在获得观测及系统误差的基础上,得到针对此问题的扩展卡尔曼滤波方程.仿真结果表明该方法的有效性.     

Linux下某型制导弹目标跟踪并行算法

针对某型电视制导弹的图像特点,在Linux平台上设计了一种并行算法用于完成目标跟踪.算法思想:将制导弹的目标跟踪任务划分为图像采集、纠旋、显示和目标跟踪,程序中创建两个线程用于完成该任务;其中线程1完成图像采集、纠旋和显示;线程2完成目标跟踪.实验表明该算法实现了Linux环境下图像的实时采集、纠旋、显示和目标跟踪,与Windows下的目标跟踪算法相比,该算法有效的节省了资源.     

DSP实现低信噪比条件下点目标检测与跟踪

针对嵌入式实时图像处理系统中 ,复杂背景低信噪比条件下红外运动点目标检测及跟踪所采用的处理算法 ,包括基于空域低通滤波的多图像平均法和自适应阈值分割法以及基于目标运动时空连续性目标运动轨迹拟合及目标运动轨迹参数预测算法 ,进行基于二维数组组合方式存储结构的算法复杂度估计 ,并将上述算法在TI公司的TMS32 0C6 2 0 1EVM板上进行实时性能评测 ,说明上述算法在基于具有软件流水性能的TMS32 0C6x系列DSP嵌入式实时图像处理系统中实现的可行性。