红外焦平面探测器的盲元对跟踪精度的影响

由于加工材料和制造工艺等因素的影响,实际使用的红外焦平面阵列探测器存在盲元。盲元将造成图像质量下降,图像灰度分布失真,进而影响红外系统的跟踪精度。简单介绍了质心和形心的计算方法,通过仿真,分析了不同情况下的盲元分布对点目标、斑点目标、面目标跟踪精度的影响,为减小导引头的跟踪误差提供了理论参考。     

非自旋弹头的无颤振滑模控制研究

将通道间的耦合项看作是不确定项,对非自旋弹头的姿态运动模型进行了变形和简化.为了解决滑模控制的消除颤振与控制精度之间的矛盾,提出了一种采用指数衰减型边界层的无颤振滑模控制器.它既可以有效地抑制颤振,又保证了较高的控制精度.采用简单的自适应算法来更新控制器参数,对不确定项的上界进行估计.仿真分析表明,所提出的无颤振滑模控制器是很有效的.     

一种导弹发射装置随动控制器改进方式研究

根据某防空导弹随动系统的数学模型,采用现代控制理论对该系统进行改进。根据设定的阈值,采用指数趋近率的滑模控制和模糊滑模控制结合的分段模糊滑模控制方法,并用Simulink对系统进行了仿真。仿真结果表明,该控制策略大幅减少了系统的抖动,并提高了动、静态性能。     

一种基于球坐标的角速率耦合跟踪方法

针对机动目标跟踪中所获取的速度量测信息,分析了速度量测与位置量测信息的关系,建立了球坐标系下角速率耦合跟踪模型。将Coriolis加速度信息引入到对径向距离的滤波处理中,同时也探讨了角速度对径向距离滤波的影响。仿真结果表明,相比于其他几种方法,角速率耦合跟踪方法在一定程度上提高了跟踪精度。     

基于卡尔曼滤波和模糊数据融合的跟踪算法

在目标跟踪系统中,特别是在复杂背景情况下对地面目标的跟踪中,传统相关算法采用全局搜索的方法,使得计算量相当大,不易实时实现,而且当发生目标局部遮挡时,目标容易丢失.为此,提出一种基于模糊推理和卡尔曼预测器的目标相关跟踪的方法,它充分利用卡尔曼预测器的预测功能来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,跟踪更具主动性,同时用模糊推理方法对卡尔曼预测器的参数进行自适应调整,从而可以跟踪各种机动目标.实验中用传统算法和本算法对高速行驶的坦克进行跟踪时,传统算法容易跑飞,而本算法不受遮挡干扰,始终稳定跟踪且耗时大幅减少,且能够跟踪机动速度大幅变化的目标.     

电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法

多路径Viterbi数据关联跟踪算法(MVDA)研究了运用动态规划的优化算法解决天波超视距雷达多路径数据关联问题,该算法是基于电离层状态已知稳定条件下的.提出一种电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法,该算法针对无法精确获得电离层状态时,量测模型中的电离层状态参数不确定导致雷达坐标系/地理坐标系之间的坐标变换存在的不确定时,在最大似然的意义下的回波、传播模式和航迹的三维数据关联.仿真表明:在电离层非稳定状态下MVUI提高了低检测概率时的跟踪性能,大大降低了失跟率,并提高了跟踪精度.     

时空结构分析的机动目标跟踪方法及应用

为进一步解决火控系统中机动目标跟踪问题,从时空结构角度提出跟踪机动目标的方法.分析了机动目标的时空结构,构造了机动目标的时空跟踪模型及其在火控系统中的应用,可解除滤波中的目标运动模型的假定,并可避免机动检测引起的时延和机动幅度估计.在模型的先进性、跟踪的实时性、准确度和精度方面较传统方法有明显的提高.     

快速Marginalized粒子滤波器在纯方位跟踪中的应用

为提高纯方位跟踪性能,降低粒子滤波方法的运算量,在原有Marginalized粒子滤波器(MPF)的基础上,对线性部分处理方法进行简化,提出了快速Marginalized粒子滤波器(FMPF),并结合纯方位跟踪模型,推导了FMPF应用的具体算法步骤,使用机动目标纯方位跟踪仿真实例,与其他滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和计算量.仿真结果表明,与标准粒子滤波器相比,FMPF可以提高线性部分的计算精度,同时减少MPF所需的计算量.     

BAT子弹药对二维声目标的角跟踪

针对BAT(Brainpower Antitank)智能子弹药声探测系统不能定距问题,提出一种在仅有方向角信息条件下对地面机动声目标跟踪算法.首先分析了BAT声探测系统做三维运动时的定向算法;然后结合弹体运动特点,给出一种仅利用目标方向信息对地面机动目标跟踪算法,分别推导了目标静止、匀速、匀加速以及更高阶次运动时的角跟踪公式,并指出了定向误差存在的前提下其成立的充分条件;最后,给出了一个该算法的精确度函数,可以量化评估算法的精度,优化跟踪轨迹.理论分析表明BAT不需要在水平方向上做出比机动目标更高阶次的运动即可实现对目标的角跟踪.     

基于MBB对应关系的视频中多物体快速跟踪

针对视频监控应用中对视频物体跟踪算法实时性、容错性要求高的特点,提出了一种基于MBB对应关系的快速跟踪算法。该算法放弃了传统的点匹配跟踪算法,从对相邻两帧物体MBB的重叠特性的分析出发,快速确定物体与物体间、物体与场景间的复杂对应关系,并综合利用直方图匹配等方法,解决物体重复出现后的标识问题。通过对NUDT和PETS视频数据的实验分析证明,该算法能够对复杂场景中多个物体同时进行跟踪标识,准确检测处理物体进入、离开场景,以及物体间的合并、分离和遮挡,对复杂环境和预处理造成的错误有较好的容错性。该算法参数设置简单易行,结合预处理快速算法,整个检测跟踪算法耗时大大低于同类算法。