临近空间高超声速目标跟踪技术研究

由于临近空间高超声速目标具有高速度、高机动的特点,对此类目标的跟踪是一个研究热点问题。提出了一种基于容积卡尔曼滤波的临近空间目标跟踪方法,首先分析临近空间高超声速目标的运动特性,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。然后通过三站测得时差信息,实现了对临近空间目标的跟踪。最后,对提出的算法与扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波进行了综合性能对比分析,并通过仿真结果验证了该算法的实时性有效性。     

基于H∞滤波的无序量测更新算法

在目标跟踪系统中,传感器量测因通信延迟无序地到达融合中心,产生无序量测融合问题。针对此问题,将H∞滤波作为基础滤波算法,提出了一种可处理单步或多步延迟无序量测的新算法。新算法借鉴有序滤波思想,利用等价量测来代替无序量测发生时刻后的量测序列,然后从该时刻起利用无序量测和等价量测进行有序更新。仿真实验表明,新算法相比于传统算法有更高的滤波精度,尤其在系统模型误差较大时仍有良好的滤波效果。     

水面无人艇导航与控制系统设计与实现

无人艇用于海面环境监测、海难搜寻救助、通航秩序辅助管理、海洋权益保护等方面具有广阔的应用前景,尤其是对于沿海沿江复杂水域具有明显的战略发展意义。以现有无人或小型作业艇船体及动力设备为基础,研究无人艇遥操作系统,包括岸基或母船控制台、艇载设备驱动系统及网络数据交换等方面内容,通过上位机海图实现艇运动路径规划,同时利用岸基或母船雷达及AIS获取的艇周目标信息提供在线避碰决策支持,根据无人艇采集的地理位置、航向姿态、航速及舵角等远程反馈数据产生对艇遥控指令,驱动无人艇上的车舵系统,实现自由加减速、前进、转向与停车等操作。系统通过推理及仿真试验,表明控制基站与艇数据交换可靠,艇车舵系统能有效响应遥指令,数据链路还能支持艇体搭载远程任务模块。     

基于反步法的无人翼伞航迹跟踪控制

为实现无人翼伞飞行器的直线航迹跟踪控制,提出了一种基于模拟对象的可变增益反步跟踪控制方法。基于模拟对象方法得到翼伞飞行器的航迹跟踪误差模型,并针对该模型设计了可变增益反步跟踪控制律,在保证稳定性的同时提高了系统的跟踪精度。将控制器应用于无人翼伞飞行器平面航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性。     

宽带噪声环境中FH-FDM/TDMA信号性能分析

新一代高跳速、大带宽通信系统将跳频通信与频分复用、时分多址技术相结合,不仅增加了通信系统容量,形成了灵活的多址方案,同时FH-FDM/TDMA信号具有抗干扰、低截获的能力。为此,在分析FH-FDM/TDMA信号机理的基础上,就同步环路机制进行了深入研究,重点对宽带噪声下的同步捕获环路的相关峰值、跟踪环路的跟踪误差、解调环路的误码率进行了推导;进一步对宽带噪声干扰下的跳频接收环路进行了仿真。结果表明,FH-FDM/TDMA信号具有更强的抗干扰性。     

边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪

针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

多传感器式诱导维修系统的设计与实现

针对战场装备抢修中维修作业时间紧、任务重、难度大和专业维修人员少的问题,提出了多传感器式诱导维修系统体系结构,开发了一套基于增强现实技术的诱导维修系统。系统主要由5个模块构成。通过PST跟踪仪和基于无迹卡尔曼滤波的多传感器跟踪算法完成跟踪注册,结合语音和手势识别进行人机交互,通过构建无线通讯网络和实现数据分布式处理拓展了系统的适应性和实用性。以某型装备电磁铁更换为例,对系统功能进行了验证。实验对比说明了与纸制维修手册和普通移动终端相比,该系统能更为高效地指导维修人员完成维修任务。     

基于反向射线追踪的多径预测方法研究

多径效应是影响通信、导航系统性能的关键因素,不仅影响信号传播的功率衰落,还会引起信号时延、频移、极化等参数的变化,导致通信、导航系统性能下降。针对多径效应,本文提出基于虚拟源树、环境分区处理、背向检测等加速技术的反向射线追踪算法进行快速三维路径追踪,准确预测多径信号的损耗、时延分布。在此基础上,以城市场景为例进行算法仿真,并对任意尖劈绕射算法进行了深入研究。最后以信号在简易街道传播为例,对比分别利用基于本文提出的算法原理的MATLAB程序和利用Wireless Insite仿真得到的反射路径与功率分布,验证了算法的有效性。     

视觉目标跟踪现状与发展

视觉目标跟踪系统在军事和民用领域都有重大的应用需求,如武器制导、视觉导航、安防监控等。视觉目标跟踪系统的目的是在视频序列的每一帧中准确地定位目标位置,还原目标完整的运动路径,为高层应用提供决策依据。根据任务需求不同,目标跟踪系统可以分为单目标跟踪和多目标跟踪。在算法层面分别介绍了视觉单目标跟踪和多目标跟踪的发展现状,并对相关算法的优点和不足做了简要分析。结合当前研究现状,简要地梳理了目标跟踪算法的发展趋势。研究表明,视觉目标跟踪是一个非常开放的研究领域,相关的理论和方法层出不穷,不同算法的侧重点也不尽相同,研究经典的目标跟踪算法有助于把握视觉目标跟踪中潜在的问题,为设计目标跟踪系统提供依据。