编队多平台协同防空系统及其多模型算法进展

介绍了多平台协同防空系统的组成及功能,并回顾了该系统目标跟踪中多模型算法的发展过程.重点对变结构多模型算法及其研究进展进行了论述,指出变结构多模型算法在目标跟踪中有广阔的应用前景.     

基于方向信息的无人机群编队控制算法北大核心

针对无人机群的速度跟踪编队控制设计了基于方向信息的控制策略,其中无人机的控制器设计只依赖于临近无人机的相对方向,从而可以应用于无人机群通信受阻的情况。通过设计基于方向信息的比例积分控制器完成了无人机群编队系统的速度跟踪问题,控制器的稳定性分析采用了基本Lyapunov函数的方法,与基于优化策略和持续激励方法相比更利于控制策略扩展应用到更加复杂的情形中。最后,分别通过定点和速度跟踪编队控制仿真实验,验证了控制方法的有效性。     

密集杂波环境下一种新的机动目标跟踪算法

针对密集杂波环境下的机动目标跟踪问题,在传统方法基础上结合模糊推理的思想,提出一种模糊自适应交互多模型概率数据关联算法。该算法将目标运动模式分为机动和非机动两类区别对待,无需选取大量模型来覆盖机动目标的运动模式,而是动态调节模型集合中部分模型的参数,具有更强的自适应跟踪能力。最后,给出了算法的仿真分析,结果表明:该方法能够有效地跟踪密集杂波中的机动目标,并且跟踪性能较传统方法有所提高。     

DS/FH测控信号伪码跟踪精度分析

针对基于直扩/跳频(DS/FH)混合扩频信号的航天测控系统存在高动态性和多普勒捷变的特点,推导了在一定前端带宽和动态环境下超前滞后伪码跟踪环的精度表达式,仿真和分析了前端带宽、环路带宽、载噪比以及多普勒捷变量等参数对跟踪精度的影响。结果表明了在跟踪环路中引入载波辅助和多普勒捷变补偿修正的必要性,并为跟踪精度的提高、跟踪环路设计等后续工作提供了有益参考。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

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。