基于Hausdorff距离的目标跟踪方法研究

序列图像中的运动目标跟踪是计算机视觉的一个重要组成部分,跟踪算法的鲁棒性和计算量是算法的关键。对上述问题进行研究,提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪方法。该算法结合运动检测和多分辨率技术,极大减少了计算量,并利用有效的模板更新方法,加强了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法能实现快速有效的目标跟踪。     

一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法

基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。     

一种基于BLUE的弹道目标跟踪滤波器

弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。     

基于Lyapunov方法的轮式移动机器人全局轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人的运动学模型,通过设计复合跟踪误差,利用Lyapunov直接法,构造出了具有全局渐近稳定的全局渐近跟踪控制器,实现对参考轨迹的全局渐近跟踪,并根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局渐近稳定性.最后,给出的仿真结果表明,初始跟踪误差很快收敛于零,轨迹跟踪效果良好,闭环系统具有良好的动态性能和全局稳定性,适用于轮式移动机器人的全局轨迹跟踪控制.     

基于Matlab/Simulink的三轴随动跟踪平台仿真

在分析三轴随动跟踪平台控制原理和算法设计的基础上,运用Matlab/simulink仿真工具对其建立数字仿真模型。通过调节仿真模型系统参数,探索出具有精确指向的最优系统参数,以指导跟踪平台的设计与调试,优化和改善随动平台的跟踪性能。最后给出了仿真模型和随动平台在静态精度和动态精度方面的比较结果。仿真计算和实际应用结果表明,精度基本一致,验证了数字仿真模型建立的可行性和有效性。     

改进的最速跟踪微分器滤波效果仿真

为保证获得数据的实时性以及滤除数据在获取过程中存在的一系列野值干扰,利用鲁棒滤波理论对最速跟踪微分器的跟踪和抗野值功能进行了改进,利用误差反馈的思想,对最速跟踪微分器进行实时在线的补偿修正,并将改进型跟踪微分器与标准最速跟踪微分器和鲁棒Kalman滤波器仿真结果进行了比较,表明经改进的最速跟踪微分器有更好的跟踪、滤波以及抗野值效果。     

跟踪雷达无塔校相方法及应用

在测控、火控和情报侦收等系统中,雷达的跟踪校相依赖于标校塔。通常的无塔校相是以浮空信号源代替标校塔,仍会在实战中暴露我方的位置和参数,招致反辐射导弹的攻击。首次提出伪相关解调技术,只需在跟踪接收机内增加一移相器,便可利用雷达通常都有的上行自检信道实现校相。方法极为简单、经济,适用于各种单脉冲跟踪体制,对迅捷完成大量现有雷达的改造,提高战场隐身能力,有很大参考价值。     

重型鱼雷的机动搜索及机动搜索弹道架构

针对潜射重型鱼雷在技术性能上的大幅提高和智能化作战的需要,在提出并分析鱼雷机动搜索概念和机动搜索时机的基础上,研究了远程重型鱼雷实现机动搜索在弥补发射平台目标定位误差、鱼雷发射后目标的有意机动和适应点对域攻击战法转变等作战环节中的必要性,构建了重型鱼雷机动搜索弹道的技术框架.     

基于模型概率的自适应交互式多模型算法

传统的交互式多模型算法中过程噪声协方差矩阵固定,不能很好地适应实际目标不同程度的机动。采用匀速和转弯运动模型集合,提出了一种基于模型后验概率的自适应交互式多模型算法。通过后验概率来自适应调整各模型中的系统过程噪声协方差矩阵,进而提高模型同系统运动模式的匹配程度;结合防空作战机动目标跟踪要求,通过典型目标机动仿真,同标准交互式多模型算法进行比较,验证了该算法的合理性和有效性。     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.