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。     

火炮身管膛线磨损量光学检测方法

火炮身管膛线的技术状态直接关系到火炮的射击精度、射击安全和身管寿命。为了提高检测精度和检测效率,提出了一种基于结构光的火炮膛线磨损量检测方法。通过光学检测装置获取身管内膛结构光图像,利用结构光条的变形量计算膛线的实际高度,进而与膛线标准高度比较得到身管内膛径向实际磨损量。该检测方法实现了对身管膛线技术状态的非接触检测,自动化程度高,标定过程简单可靠。经实验验证,该方法能够实现现役各型火炮身管膛线亚像素级的高精度检测,检测误差小于0.01 mm,对于提高火炮制造验收精度和效率,准确预估火炮寿命具有重要的理论意义和实际应用价值。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题,研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析,指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下,利用线性化的气动系数推导气动参数模型,通过分析不同飞行状态下的模型变式,证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论,实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时,所提模型性能明显优于传统模型。同时,在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。     

基于改进能量检测的航空集群网络干扰感知

为了增强复杂电磁环境中航空集群战术网络的抗干扰能力,提出把同时收发认知抗干扰电台应用于航空集群网络节点,且每个节点采用改进能量检测方法进行干扰感知。在此基础上,分别研究了存在单/多个干扰源时的网络节点干扰感知性能,推导出干扰感知的虚警概率和检测概率的闭式表达。仿真结果表明,通过调节改进能量检测器的参数p,可以提高航空集群机载战术网络的干扰感知能力。     

多目标跨摄像头跟踪技术

多目标跨摄像头跟踪,指的是对于多个被寻目标,在不同场景的摄像头中找到他们出现的时间和空间信息并加以关联。算法综合利用人脸检测、行人检测、目标跟踪、人脸识别和行人再识别等技术,形成一个统一的技术框架。无论是在实现框架上,还是在准确率上都能达到商用水平。在南京市举办的全球人工智能应用大赛中获得了二等奖。     

基于K_L变换与SVM的硬件木马检测新方法

针对基于旁路分析的硬件木马检测,旁路信号数据在空间中呈现高维分布、非线性的问题,探究在降低信号维数方面核函数的可行性,提出了一种基于K_L变换与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的硬件木马检测模型。在FPGA加密芯片中植入所设计的硬件木马进行实验,实验结果对比表明,利用主特征向量构建的SVM模型在检测占电路2%的硬件木马时,测试准确率达到了98.1%,为规模更小的木马检测提供了新思路。