基于遗传算法的目标快速跟踪技术研究

针对图像制导类弹药中目标相关跟踪算法计算量大的问题,提出了采用遗传算法加快图像匹配点搜索速度的方法,提高了算法的全局搜索性能,有效地抑制了局部早熟收敛,并利用Matlab对算法的可靠性进行了仿真分析.实验结果证明,在保证匹配精度的同时,该算法比原始算法在计算时间上大大减少.     

对移动目标射击自动校正方法研究

提出一种狙击手对移动目标射击自动校正的瞄准镜装置.将探测传感器集成到瞄准装置中,通过探测的数据在系统中计算出目标和子弹的移动轨迹及偏差量,以偏差量为输入参数通过校正算法反向求解需要调整的枪支射角,计算子弹与移动目标的相对偏差量,当偏差量达不到精度要求时通过比例修正法调整枪支射角,进一步比对确定校正后的瞄准点位置,以光点...     

杂波环境下机动目标跟踪的分布式估计算法

本文考虑了杂波环境下机动目标的多雷达跟踪问题，提出了一种分布式联合估计算法。子站独立于总站，并单独跟踪，把当地估计结果周期地传送给总站，由总站进行合并，得出基于所有子站量测的全局估计。数字仿真表明，分布式联合、估计算法在各种性能指标上都优于单站跟踪算法。     

反临近空间高超声速目标拦截弹中末制导交接班窗口

在视线旋转坐标系下建立拦截弹与目标的相对运动方程,分析采用纯比例导引律捕获高超声速目标的充分条件,并推导出在交接班处的最优拦截几何,即零控拦截流型。定性分析了拦截弹速度、高度、导引头特性以及末制导捕获条件等在中末制导交接班时所受到的限制,在此基础上定义了中末制导交接班窗口的概念,并介绍了交接班捕获窗口的影响因素、用途、特性以及计算步骤。以纯比例导引律拦截高速目标为例,定量描述了交接班捕获窗口和零控交接班区域,并通过数字仿真实验验证了交接班捕获窗口的合理性。     

高超声速滑翔飞行器变轨段自适应跟踪制导方法

针对高超声速滑翔飞行器变轨段大偏差条件下的标准轨迹跟踪问题,提出一种基于权值矩阵自适应修正的变轨段跟踪制导方法。分析了变轨段主要控制方式和标准轨迹特性;将简化的纵向运动方程在标准轨迹附近线性化;采用将误差项引进线性二次型性能指标加权矩阵的方式,设计了改进的权值自适应修正跟踪制导方法。CAV-H飞行器仿真分析表明,该方法能够实现高超声速滑翔飞行器变轨段高精度自适应跟踪制导,对初始及过程偏差具有良好的鲁棒性。     

部分频带干扰下伪码跟踪误差分析

为精确分析部分频带干扰下伪码跟踪误差,需要考虑伪码的非理想随机特性。引入伪码的精细功率谱模型,对比分析了不同带宽干扰下基于简化谱和精细谱的码跟踪误差。定义了相对误差系数,用以定量描述伪码非理想随机特性对码跟踪误差的影响。当干扰带宽增大时,相对误差系数逐渐减小,伪码非理想随机特性对码跟踪误差的影响逐渐减小,基于简化谱的分析趋近于基于精细谱的分析。结合GPS L1 C/A码,给出了相对误差小于0.2的最小干扰带宽,并将其作为基于简化谱分析的适用条件。研究表明当干扰带宽大于伪码周期的频率的300倍时,伪码非理想随机特性导致的码跟踪精度变化可忽略,反之,则需要基于精细的功率谱模型进行码跟踪精度分析。     

基于动态规划的检测前跟踪算法中的目标鉴别方法

基于动态规划的TBD算法是检测微弱目标的有效方法,但在多帧积累中的动态规划处理会导致目标和强噪声的扩散进而产生较多的虚警.提出了一种利用轨迹特征进行目标鉴别的新方法.该方法利用噪声引起虚警在轨迹上具有很强的随机性这一特点,基于多阶方向直方统计进行目标鉴别.另外,还提出了一种局部极大值法和方向直方统计法级联的目标鉴别方案.仿真结果表明,方向直方统计法在消除噪声引起的虚警和保留真实目标方面都有很好的效果.而新的级联鉴别方案对于噪声引起的虚警和目标扩散引起的虚警都有很好的鉴别效果.     

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

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.     

自适应均衡器非维纳效应的仿真研究

窄带干扰条件下,自适应滤波器产生非维纳效应。在分析非维纳效应产生机理的基础上,详细仿真研究了强单音干扰条件下,自适应均衡器的收敛和跟踪性能。通过研究得出了一些新的结论:多径和干扰的功率严重影响自适应均衡器的收敛速度,而干扰的频率对收敛速度几乎没有影响;固定的强单音干扰对自适应滤波器的信道跟踪性能影响较小;慢变的强单音干扰对跟踪性能影响较小,快变的单音干扰将对跟踪性能造成严重影响。     

多传感器多机动目标跟踪方法研究进展

讨论了多传感器多机动目标的研究现状,分析了几种跟踪滤波器的性能,着重探讨了交互多模型(IMM)算法的发展状况和应用。同时还研究了多传感器跟踪多机动目标过程中的数据关联方法。最后指出,寻求采用自适应变结构的IMM算法,研究模型切换过程中算法的过渡性能,以及在数据关联中引入混沌、遗传算法等智能控制方法,将是未来多传感器多机动目标研究的方向。