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851.
针对天波超视距雷达环境下的机动目标跟踪问题,提出一种基于当前统计模型的VDA机动目标跟踪算法.该算法将当前统计模型与VDA(Viterbi数据关联)算法相结合,在VDA算法框架下,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波,以解决目标状态估计和数据关联两方面的问题.通过目标漏跟率、虚假航迹占有率、航迹自动起始时延、输出航迹条数和航迹跟踪精度等多种跟踪性能指标,对算法进行了全方面的仿真验证.仿真结果表明,对天波超视距雷达所面临的密集杂波环境,该算法能够较好地跟踪机动目标. 相似文献
852.
853.
空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难. 相似文献
854.
舰艇的摇摆与摇摆角度测量误差和角速度测量误差会引起雷达对目标观测的偏差,进而对雷达的目标跟踪精度产生影响.针对此类问题,从误差产生的根源上进行分析,由舰艇摇摆模型建立起了目标观测误差模型,通过仿真计算,分析了舰艇摇摆对雷达目标观测造成的影响,以及由此引起对目标跟踪精度的影响,所得结论具有一定工程实践指导意义. 相似文献
855.
基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。 相似文献
856.
857.
858.
当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动... 相似文献
859.
860.
针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换的检测算法.该方法首先对小目标图像进行小波分解并在考虑高频系数能量的基础上对噪声和背景边缘系数进行抑制,然后将遗留下来的高频系数通过线性映射变换成灰度图像.其次对3个方向的高频图像按照一维最大熵法进行二值化处理并通过形态开算子进一步滤除噪声,随后将高频图像两两相与关联生成单帧检测结果,并进一步利用帧间目标位置的相关性完成小目标检测过程.最后,在原图像中以检测结果图像的质心为中心生成跟踪窗口.试验结果表明,相对于通常的小目标检测算法,提出的算法在背景抑制、检测准确度以及速度方面都具有一定的优势. 相似文献