基于卡尔曼滤波的计算机视觉和SINS组合导航

计算机视觉及其应用是目前研究的一个热点.在介绍计算机视觉和计算机视觉导航的基础上,提出了利用计算机视觉和SINS进行组合导航的方法.由于地球上的基准位置是三维点,而计算机视觉形成的是二维的图像,因此随后详细介绍了成像以及坐标转换的方法,并对提出的组合导航方法进行详细的分析,建立了组合导航的误差方程,然后利用卡尔曼滤波算法对误差进行估算.最后的试验仿真结果说明,提出的组合导航方法提高了导航精度,具有一定应用价值.     

潜艇水声对抗及水声对抗器材的应用

依据装备的发展,在论述潜艇水声对抗的地位和战术特点的基础上,从水声对抗器材作用原理的角度,把目前国内外水声对抗器材归为噪声干扰、气幕屏蔽、声学诱骗三种类型。通过剖析这些水声对抗器材的对抗机理,深入分析了它们适宜的应用时机和可能实现的战术目的。进而,提出了各类水声对抗器材在使用时机方面对潜艇作战效果所具有的两面性,以及潜艇使用水声对抗器材后自身的机动策略是达成其战术目的的重要环节。     

一种解决纯方位跟踪问题的新的最小二乘模型

对纯方位问题进行了描述,对解纯方位跟踪问题的传统最小二乘滤波方法进行了研究,并给出了具体的计算模型.通过拓展传统方法中待估计变量的维数和公式推导,提出了解决纯方位跟踪问题的一种新的最小二乘模型,并将其与传统的基于最小二乘原理的模型进行了分析与仿真比较.仿真结果表明,传统方法受初始方位误差的影响较大,新模型不受初始方位的影响,可作为传统计算方法的一种补充.     

杂波环境下红外传感器滤波算法

基于定向概率数据关联滤波(DPDAF)算法,根据红外传感器对目标方位角与俯仰角分辨率不同的特性修正了似然函数,并利用等效观测噪声协方差阵修正滤波增益的思想,构造了一种旨在提高红外传感器跟踪性能的修正定向概率数据关联滤波算法.蒙特卡洛仿真结果表明,新算法对红外目标的跟踪具有比DPDAF更好的跟踪性能.     

复杂环境下数据关联算法的研究现状及发展趋势

系统地介绍了机动目标跟踪中数据关联算法的发展现状、发展方向及其与模糊理论和神经网络相结合的发展趋势,通过分析当前的数据关联算法本身存在的一些问题,指出了一些改进方法的可行性,进一步介绍了数据关联算法与模糊理论、神经网络以及遗传算法相结合进行目标跟踪的发展情况,并对以后数据关联算法研究方向进行了初步探讨.     

HPRF雷达多机动弱小目标检测跟踪技术

机动弱小目标的检测和跟踪是当前研究的难点问题,而高脉冲重复频率(HPRF)雷达机动弱小多目标的检测跟踪问题同时面临雷达距离测量模糊、目标机动和目标低可观测等问题,更具复杂性.因此,对HPRF雷达机动弱小目标检测和跟踪的研究现状进行了详细分析,总结了该问题的关键难点,并结合前期研究,给出了具体可行的研究方向和思路,提炼了...     

军事物流单证的信息服务研究

物流单证是物流系统之间数据交换的载体,是实现物流业务流程无缝衔接的条件。文章介绍了物流单证结构,研究了军事物流单证的信息交换过程,建立了军事物流单证的信息交换架构,探讨了军事物流单证信息查询和业务状态信息跟踪服务。     

交互多模自适应容积Kalman滤波算法设计及履带车辆跟踪应用

为满足履带车辆作为机动目标的实时跟踪和对目标速度、航向角的准确估计,针对测量值含有相关乘性噪声,采用新息分析法依据噪声相关系数已知和未知改进容积Kalman滤波算法。考虑到单模型滤波器难以准确地实现机动目标的跟踪,采用交互式多模型算法对履带车辆运动轨迹进行描述,提出一种交互式多模自适应容积Kalman滤波算法。仿真表明交互式多模型自适应容积Kalman滤波算法对车辆机动具有稳定的跟踪效果且乘性噪声得到有效处理。     

非高斯噪声下的滤波方法

干扰条件下的机动目标跟踪在一些文献[1][2]中已有讨论,但利用多传感器,尤其是被动传感器进行非高斯观测噪声条件下的目标跟踪仍需要研究。本文讨论了被动传感器在随机干扰条件下进行机动目标跟踪的方法,其观测量包含非高斯噪声,也可能包含影响观测值的随机干扰。与基于卡尔曼滤波的常见方法不同,采用动态规划算法进行多假设检验,从而估计目标的状态。仿真试验表明,本文方法能有效地处理非高斯噪声情况下的目标跟踪问题,而基于卡尔曼滤波的跟踪方法,比如EKF,则效果较差。     

基于结构相似度的SAR干扰效果评估方法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像质量评价指标没有考虑像素点间的相关性和人眼视觉系统感知特性,导致主客观不一致的现象时有发生。提出了一种主客观相结合评估方法,该方法不仅巧妙地利用了结构相似度(SSIM)作为主客观评价的连接纽带,而且结合局部方差相似度与图像高频信息相对应的特点,通过非线性合并得到了结构相似度的修正模型。仿真结果表明,该方法较之传统评估手段具有明显的优势,不仅能够更好地反映出干扰对图像细节的影响,而且能够与人类视觉系统保持高度一致,进一步提升了整套评估系统的效率和准确率。