复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

火箭助飞鱼雷发控及弹道仿真

针对水面舰艇反潜武器系统研制、火箭助飞鱼雷作战使用研究中对助飞鱼雷的仿真需求,重点研究了助飞鱼雷发射控制仿真方法和空中弹道仿真方法,突破了不同工况不同射程下发动机关机时间建模技术、保证大范围飞行一致性的火箭自适应控制器设计技术。应用表明,所形成的助飞鱼雷武器通道仿真模型能有效模拟助飞鱼雷从发射控制到弹道航行到命中目标的全过程以及作战效果,能够支撑助飞鱼雷发控算法研究以及作战使用研究。     

代理型防火墙Cache策略的研究与实现

在代理型防火墙中设置Cache,可以有效地减少响应延迟和降低网络带宽。对Cache实现中的信息过滤规则、过期页面处理和替换算法几个关键技术进行了深入研究,并提出了一种基于防火墙日志系统开销极小的Cache管理策略。     

数据挖掘在图像信息隐写分析中的应用

提出数据挖掘在图像信息隐写分析中的应用。首先计算原始图像和隐写图像在通用图像质量指标下的失真测度,然后利用数据挖掘技术建立一个预测模型,完成失真测度到已知隐写概率的映射,模型的输出即为预测隐写概率。实验结果表明,使用该方法得到的预测隐写概率和已知隐写概率的相关度,当使用训练样本时达到0.951以上,使用测试样本时达到0.943以上,达到了很好的预测效果。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

自适应管道有源消声系统的研究

有源消声技术对于管道中低频噪声的控制非常有效。本文描述的自适应管道有源消声系统,性能稳定,对单频的消声量可达30dB,对宽带随机噪声的消声量不低于14dB。     

三轴磁强计姿态确定

卫星的发展趋向于微小型化 ,研究小型化、廉价和中等精度的自主导航系统是非常必要的。利用三轴磁强计量测的地磁场矢量在仪表坐标系中的分量 ,通过卡尔曼滤波器可以确定低轨道卫星的姿态。根据卫星姿态动力学模型和地磁场模型可推导卫星姿态确定滤波模型 ,进一步提出低轨道卫星姿态确定的滤波算法。仿真算例结果表明 ,三轴磁强计定姿方案可以满足中等姿态精度要求 ,在低轨道卫星自主导航中具有良好的应用前景。     

再入弹道参数自适应估计

本文研究再入弹道参数的自适应估计。所采用的方法对动力学模型噪声的未知统计特性进行补偿,并对状态参数与测量设备的系统误差交叉进行估计。仿真结果表明,无论是状态参数的估计还是测量系统误差的估计,都具有较高的精度。     

综合导航系统自动驾驶功能的研究

主要介绍了综合导航系统对ＰＩＤ自动舵实现自动驾驶的一种可行方法。