用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

针对舰船目标高分辨距离像的特征选择方法

为了提高基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别率,首先通过目标区域提取来解决HRRP的幅度敏感性和平移敏感性的问题;然后根据传统的特征提取方法,提取出15个较好的特征进行多特征综合识别;最后在基于Fisher准则的特征选择方法上进行改进,提出了一种基于特征互补性的特征选择方法,选择一个最优特征子集。通过仿真实验验证了提出的特征选择方法,同时选择出一个最佳分类器。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

ADC改进模型评估导弹武器系统效能北大核心

为更好地评估存在阶段性飞行特征的导弹武器系统整体效能,将传统ADC模型中的可信性(D)分解为主动段、中间段、再入段3个阶段可信性分别的乘积,并从实战对抗出发,引入操作人员能力素质系数K和战场环境影响参数Q,构建了导弹武器系统综合效能评估指标体系,提出了一种新的效能评估模型ADC改进模型。同时根据导弹武器系统的工作原理及作战运用,综合专家打分、层次分析、模糊综合评判、加权求和等方法量化分析了系统的作战效能。通过实例分析验证了该评估方法的正确性和有效性,为今后导弹的设计研发和作战使用提供了科学决策依据。     

防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。     

高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法

研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。     

面向Bayer真彩色航空影像特征匹配的彩色描述符适用性分析

针对Bayer真彩色遥感影像进行特征匹配时,彩色描述符的效果与适用性问题一直研究较少。结合Bayer真彩色遥感影像成像变化规律和彩色描述符算法特点,从理论上分析彩色描述符的不变性。提出模拟数据评价、不同类别影像评价、任务总体适用性评价等三种实验方法对彩色描述符适用性进行实验验证和分析。通过理论分析和实验评估,总体上彩色描述符中RGBSIFT算法效果最优,对Bayer真彩色航空影像特征匹配有较好的适用性,并且不同地物属性影像在特征匹配时有不同的最优彩色描述符。     

卫星导航接收机延迟锁定环鉴相器有限字长分析

码相位鉴别器作为延迟锁定环的主要组成部分,其性能直接影响了接收机伪码的跟踪精度。针对输入信号有限字长效应对鉴相器性能的影响,提出一种新的基于信号统计特性的分析方法,分析了归一化早迟幅度鉴相器输入信号有限字长对输出性能的影响。理论分析和仿真结果表明,字长效应在输入信号高信噪比下比低信噪比时明显,随着信噪比的增加,由有限字长导致的伪码跟踪精度损失将增加,而当输入信号采用4bit以上的量化时,字长效应对伪码跟踪性能的影响将可忽略。该结论可用于指导接收机低功耗小型化设计。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。