极端条件光测图像技术进展及其空天应用

与传统测量手段相比,光学图像测量具有高精度、非接触、大视场、适合实时动态测量等优势,广泛应用于航空航天、国防试验、勘察勘测、交通运输等领域。对于飞行平台成像观测、非合作目标观测、空间操作观测等,常常会叠加更多更极端的限制条件或干扰因素,要同时满足高精度等测量需求,属于一类极端条件下的测量问题。近20年来,课题组对光学图像测量的理论和方法进行系统深入的研究,取得一系列原创性成果,显著提高了目标探测能力和运动参数测量精度,开拓了光学图像测量在空天领域的应用研究。     

频域匹配滤波-FFT联合捕获算法北大核心

频域匹配滤波法利用FFT-IFFT完成时域伪码的快速相关,提出频域匹配滤波-FFT联合捕获法,该方法在频域匹配滤波法的基础上对相关结果进行二次FFT运算。通过仿真结果可知,在相同条件下得到的相关峰值高于频域匹配滤波法的相关峰值,提高了多普勒频率的估计精度,在信噪比大于-14 dB时捕获概率能达到0.988。由此可见,频域匹配滤波-FFT联合捕获法在估计精度和捕获概率上优于传统的频域匹配滤波法。     

基于矢量分配的组合导航容错联邦滤波算法

针对高动态环境下飞行器组合导航系统因不确定故障导致导航精度下降的问题,提出了一种基于矢量信息分配的容错联邦滤波算法。设计矢量形式的故障检测函数,对各观测量进行单独的故障程度划分,克服了将故障子系统所有观测量同时隔离的缺陷;根据观测量是否异常,重构时变量测噪声矩阵和信息分配矢量系数,对子滤波器的状态变量进行信息分配,在隔离故障子系统异常观测量的同时,最大限度地利用正确观测信息。仿真结果表明,采用该算法能够充分发挥各导航子系统的优势,极大提高了导航子系统信息利用率,具有较高的精确性和容错性。     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

基于仿真环境的航空态势图像评估

航空态势图像在现代高技术战争中有着重要的作用,航空态势图像的品质直接关系到作战结果.首先建立了评估模型,提出了在仿真环境下度量指标的方法.然后介绍了灰色聚类分析方法及其评估步骤.最后,基于仿真环境下,用灰色聚类分析的方法来评估航空态势图像的品质.结论证明,指标的度量方法和图像的评估方法是有效可行的,结果是正确的.     

基于粒子滤波的红外小目标跟踪方法

提出了一种基于粒子滤波的红外小目标自适应跟踪方法.首先根据红外小目标的特点,建立灰度统计直方图分布模型对目标进行描述,采用基于Bhattacharyya系数定义的距离进行相似性度量,建立目标观测模型,然后通过这个模型将粒子滤波和均值位移方法结合起来,实现对红外小目标的跟踪.实验证明,该方法能够较好地处理图像序列中由于局部遮挡所带来的影响,准确地对红外小目标进行跟踪.