点目标检测中候选轨迹确定算法

对低信噪比条件下缓动点目标检测技术中候选轨迹的确定算法进行了讨论。首先,给出了计数积累和线性预测的一般方法,然后,提出了一种基于计数积累,线性预测和轨迹约束的候选轨迹确定以及实现检测的算法,最后是算法性能分析。     

一种基于帧间相关的红外弱小目标运动轨迹检测方法

针对传统帧间相关法对部分虚警轨迹难以排除的问题,研究了一种简单的帧间相关去噪算法,并提出在此基础上再次运用数学形态学方法来进一步排除虚假轨迹。算法采用形态学top-hat变换和二值化方法预处理原始图像,然后根据目标帧间相关而噪声点不相关的特点去噪,之后相加得到初步运动轨迹图像;最后采用形态学开运算,排除虚假轨迹,得到最终的检测结果。结果中检测出的目标轨迹清晰,虚警少。实验表明,该方法能有效地检测出弱小目标的运动轨迹。     

基于邻域灰度分布的IR弱小目标检测

图像中邻域内灰度起伏程度越大 ,各点灰度值占邻域内总灰度值的比率的平方和越大 ,由此提出了一种基于邻域灰度分布的弱小目标检测方法。同时考虑到复杂自然背景 ,特别是背景中含有大量边缘和高频点的情况 ,提出了目标检测的改进方法。最后 ,利用邻域判决法实现运动目标的进一步分离。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数 ,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标 ,适合于实时和多目标的检测     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

基于IAFSA的四自由度翼伞分段归航设计

为实现翼伞系统的精确空投,需要对其归航轨迹作合理规划。根据翼伞系统自身的运动特性及操纵特性,采用分段归航策略。在四自由度翼伞模型下,利用各轨迹段的几何关系,建立表征轨迹优劣程度的目标函数。基于改进的人工鱼群算法,对目标函数进行参数寻优,进而得到轨迹的设计参数。仿真结果表明,所提出的改进方法能加快算法的收敛速度,所规划的轨迹满足了精确落点和逆风着陆的要求。     

一种多机器人系统任务分配规划算法

针对一类可将复杂任务分解为多目标集合的任务分配问题,提出了一种基于网络图的多机器人系统任务分配规划算法。首先根据目标集合和机器人系统的初始状态,建立对应的网络图。在此基础上,将任务分配问题转换为受约束的最少成本流程问题。为保证获得目标集合的最优解,提出一种结合分支界限原理和拉格朗日松弛原理的最优求解算法。在仿真中,利用提出的算法求解随机设定位置的机器人和目标点集,仿真结果表明,提出的算法可以实现目标点集的优化分配。     

一种改进的应用于高速目标角点检测的AFJHA算法

针对经典Harris角点检测算法对于全局像素点求取角点响应函数所带来的计算复杂度高,从而不适合实时检测的弊端,提出了一种新的快速角点检测算法。鉴于角点数量只占整个图像像素点很小一部分,首先利用四方向亮度导数来进行候选角点预判断,阈值选取为图像像素点像素值的标准差的倍数。经过预判断后,再考虑8-邻域相似点个数,根据相似点个数对应的情况对候选角点进行再判断,将剩下的候选角点进行Harris算法检测。仿真结果表明,此改进算法能够有效地提高角点检测效果并减少检测时间。     

最小二乘向量机结合光谱维信息检测弱小目标

现有天基红外导弹预警系统对目标的检测侧重于对红外图像的处理。从光谱维数据分析角度出发,结合红外弱小目标图像信噪比低的特点,提出了一种利用最小二乘向量机(LSSVM)结合目标光谱维信息检测弱小目标的方法,并以F测度函数为适应度函数,利用人工蜂群算法(ABC)对最小二乘向量机的正则化参数和核函数参数进行优化。应用小样本训练数据建立了LSSVM检测器,以4型典型导弹目标尾焰红外辐射特征谱数据作为训练样本,比较了ABC算法、网格搜索(grid search)算法、粒子群(PSO)算法和遗传(GA)算法。实验结果表明,在低信噪比条件下,由ABC优化的LSSVM模型能获得更好的检测性能。     

基于先验信息的海洋移动目标卫星成像侦测任务规划

基于相关先验信息,对大型海洋移动目标进行卫星成像侦察以获取其实时动态信息是卫星成像侦察面临的新课题.利用目标先验信息动态构建其潜在区域,建立其运动预测模型;针对潜在区域构造卫星候选成像观测活动集合;在此集合及目标运动预测模型基础上建立卫星成像调度规划模型,设计遗传算法进行求解,得到近最优的海上大型目标成像侦察方案.最后...     

基于改进Hough变换的检测前跟踪算法

针对密集杂波环境中的弱小目标检测问题,提出了一种改进Hough变换的检测前跟踪算法,解决Hough变换参数空间峰值簇拥导致虚假轨迹较多的问题。采用样本方差信息对非相参积累值进行加权,利用时间信息抑制部分杂波和噪声积累峰值,改进非相参积累的积累方法;依据各单元的积累值对局部峰值簇拥的几个单元进行融合处理,改进阈值提取的峰值提取方法。仿真分析表明,改进算法检测目标虚假轨迹少于标准Hough变换方法,与先检测后跟踪方法相比,改进算法有3~4 d B信噪比得益。     

航天器轨道追逃态势分析的水平集方法

航天器轨道追逃是当前航天动力学与控制领域的研究热点。针对轨道追逃定性问题开展研究,提出了一种综合运用降维动力学模型和后向可达集的航天器近距离轨道追逃态势分析方法,以支撑任务可行性分析;通过在视线旋转坐标系下推导博弈系统降维动力学模型,建立近距离追逃定性问题模型,减少了状态空间维度;使用目标集的后向可达集描述捕获区并划分追逃状态空间,基于水平集方法建立可达集在降维动力学模型中演化的动态HJI(Hamilton-Jacobi-Isaacs)偏微分方程,并设计WENO-TVD求解器数值计算HJI方程终值问题粘性解,完成了追逃目标集的准确描述并避免了可能出现的终端奇异现象。通过不同推力构型的追逃场景数值仿真验证了方法的有效性,展现了一次计算批量化处理初始态势的功能。     

无人机小样本条件下遮挡和混淆目标识别方法

针对无人机对地目标识别过程中的小样本问题以及目标存在的遮挡和混淆情况,提出了一种融合自注意力机制的小样本目标识别模型。在利用元学习思想获取小样本学习能力的基础上,将自注意力机制学习目标内部各部分之间的上下文依赖关系引入模型,从而增强目标表征能力,以解决遮挡和混淆情况下有效特征不足的难题。为验证模型效果,通过对基准数据集和无人机航拍数据进一步加工,构建了遮挡和混淆目标数据集,设置了不同的遮挡程度和背景混淆率。通过在不同数据集上的验证,并与深度学习模型对比,证明提出的模型具有更高的学习效率和识别正确率。     

机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。     

基于两级隐式形状模型的抗遮挡目标跟踪

为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。     

磁性目标跟踪的后验克拉美罗下限分析与计算

为了求解磁性目标跟踪问题的后验克拉美罗下限(PCRB),提出了PCRB-GMSPPF算法。该算法利用高斯混合采样粒子滤波算法对目标状态的真实后验概率密度分布进行抽样,再通过蒙特卡洛积分法迭代求解每个观测时刻的Fisher信息矩阵,进而得出目标状态估计的PCRB;克服了基于PF算法求解PCRB过程中由于粒子退化和贫化问题造成不能从后验概率分布中正确抽样的缺点;在建立磁性目标跟踪的状态模型和观测模型的基础上进行仿真分析,将求解出的PCRB与采用GMSPPF及PF算法进行跟踪的均方根误差做对比,验证所提的PCRB-GMSPPF算法的有效性,结果表明:针对磁性目标跟踪问题,PCRB-GMSPPF算法较PCRB-PF算法具有更好的准确性,并可用于一般的非线性模型跟踪误差下限分析。     

Hypersonic sliding target tracking in near space

To improve the tracking accuracy of hypersonic sliding target in near space,the influence of target hypersonic movement on radar detection and tracking is analyzed,and an IMM tracking algorithm is proposed based on radial velocity compensating and cancellation processing of high dynamic biases under the earth centered earth fixed(ECEF) coordinate.Based on the analysis of effect of target hypersonic movement,a measurement model is constructed to reduce the filter divergence which is caused by the model mismatch.The high dynamic biases due to the target hypersonic movement are approximately compensated through radial velocity estimation to achieve the hypersonic target tracking at low systematic biases in near space.The high dynamic biases are further eliminated by the cancellation processing of different radars,in which the track association problem can be solved when the dynamic biases are low.An IMM algorithm based on constant acceleration(CA),constant turning(CT) and Singer models is used to achieve the hypersonic sliding target tracking in near space.Simulation results show that the target tracking in near space can be achieved more effectively by using the proposed algorithm.     

随机动态规划的混合算法研究

针对随机条件下动态规划模型的主要特点,运用智能算法混合编程理论,设计了一种探索多阶段决策问题的智能混合算法.该算法首先将问题转化成一族同类型的一步决策子问题,然后利用随机模拟和遗传算法,依据训练样本形成的训练神经元网络,在单步决策中寻求最优策略和最优目标值,逐个求解,再据初始状态逆序求出最优策略序列和最优目标值.仿真结果表明,该算法具有一定的通用性,初始设计点可以随机产生,其计算精度不因函数的非线性强弱而受影响,对目标和约束的限制较少,可应用于多种形式的随机多阶段决策优化问题,较好地满足了随机动态规划模型求解和优化的要求.     

粗糙集和区间数空袭目标威胁评估

针对现有空袭目标威胁评估方法存在的不足,提出了一种新的基于粗糙集和区间数的空袭目标威胁评估方法.首先建立了空袭目标威胁评估指标体系,给出了指标值为区间数且指标权重完全未知的指标权重计算步骤,克服了以往指标权重确定的主观性.建立了应用粗糙集和区间数评估空袭目标威胁的数学模型.提出了威胁评估指标的离散化区间,并应用粗糙集理...     

舰炮武器系统对大目标跟踪精度评估修正方法

随着技术的发展,舰炮武器系统的精度水平越来越高.在真实目标环境下一些影响系统精度评估的因素必须加以考虑,将具有相当外形尺度的目标作为点目标考虑势必带来系统精度评估的误差.针对大尺度目标,在目标坐标系下建立了目标外形尺度模型.利用目标坐标系和瞄准线坐标系之间的坐标变换,得到目标外形尺度在瞄准线法面上的描述,据此提出了一种大目标瞄准精度评估修正的计算方法.     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.