基于A*算法的无人机地面目标跟踪

提出一种在威胁环境下应用A*算法进行目标跟踪的方法。为了简化模型和便于分析,主要考虑地形和雷达威胁。在考虑了雷达盲区的安全区域内,利用目标的实时信息和改进后的A*算法对无人机航迹进行规划,以达到跟踪地面移动目标的目的。仿真结果表明,所提出的方法可以很好地实现目标跟踪。     

基于实测光电跟踪仪误差的分布检验及应用

对光电跟踪仪跟踪误差特性分析是进行精度试验数据分析处理的前提基础。为了研究光电跟踪仪对空中目标角跟踪测量误差的分布规律,综合采用偏峰度联合检验即Jarque-Bera法和Kolmogorov-Smirnov非参数统计方法,对实测误差数据进行分布检验。检测结果表明光电跟踪仪角度测量误差中远端区段符合正态分布,近区测量误差80%航次不符合正态分布。所得结论为光电跟踪仪精度试验设计和数据处理算法的确定提供了科学依据。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。     

扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络移动目标跟踪算法

针对传感器网络中跟踪目标需要大量的节点协同工作,还需要实时处理和传输大量数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络目标跟踪算法(EK-MTDC),重点研究了传感器网络中的扇区数量对节点间数据传输与目标跟踪精度的影响,根据对目标状态的分析,通过压缩参与监测的节点个数,选择激活网络中节点相交区域内的节点对跟踪目标进行监测。仿真结果表明,该算法能在不降低跟踪效果的前提下,降低网络能耗,延长其使用寿命。     

基于航拍视频的车辆目标跟踪方法

以无人机拍摄的运动车辆为研究对象,针对航拍视频中的某一车辆目标,研究其目标跟踪方法。为准确预测车辆在未来帧中出现的位置,提出基于K邻域的目标预测算法,对于车辆目标可能会出现被全部遮挡的情况,提出基于车辆运动状态估计的抗遮挡算法,在目标检测过程中,针对可能会有多个目标被检测出来的情况,提出多特征融合的图像匹配算法以对检测结果进行匹配。将上述算法相结合,形成车辆目标跟踪方法。测试结果表明,提出的目标跟踪方法平均准确率达到了91.1%,准确率相对于常见的目标跟踪算法提升了约6.35%。     

基于图注意力机制的无人机目标红外跟踪技术

近些年来,无人飞行器逐步普及,给社会治安、空域管制、要地防护等领域带来新的威胁。因此,对高威胁、难辨识的无人机目标进行高准确、高稳定的搜索跟踪有着迫切需求。立足城市环境下的反无人机作战需求,针对无人机易受复杂背景干扰、地物遮挡影响及其姿态尺度变化和快速机动造成的跟踪丢失问题,结合图神经网络与注意力机制,提出一种基于图注意力机制的孪生网络无人机目标红外跟踪技术。基于图注意力机制的局部特征匹配模块,通过节点间的信息传递实现全局信息匹配,通过基于图的特征表示和特征交互,增强从目标模板到搜索区域的信息嵌入能力;目标感知区域选择机制可以适应无人机目标尺寸和姿态的变化;基于运动特征设计的切换策略,实现局部跟踪和全局重检测间的动态选择。实验结果表明,在红外无人机目标跟踪时,运用此方法可以取得稳定的跟踪结果,可以有效应对形变、遮挡、复杂背景干扰等挑战,为实现在城市环境中持续稳定跟踪小型无人机目标提供技术参考。     

多假设跟踪技术综述

从工程应用的观点出发,对多假设跟踪技术进行综述。描述了从多假设跟踪的萌芽——多目标跟踪的0-1整数规划法,到多假设跟踪方法的形成;由于假设生成过程是算法复杂性决定性的因素,其中量测个数和航迹合并长度又起关键作用。对该问题进行了重点的回顾;进一步MHT实用化的关键是如何克服算法的复杂性,K-最优假设法为算法应用带来希望。同时,对多假设跟踪其它相关技术的发展也进行了简要叙述。     

一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域.     

一个快速的临界跟踪策略 VLSI故障模拟新方法

运用九故障信息标记（X,D,M,R,E,Q,T,P,U）,提出了加速扇出重汇聚引线临界性计算的一种故障模拟新方法,理论分析表明该方法是有效的。     

跟踪雷达超低空目标捕获距离的精确估算方法

根据比较精确的数学模型,考虑到海情、地球曲率、海水反射特性及极化方式等各种因素影响,对应不同雷达截面积的目标,我们可计算出低仰角时接收机输出信噪比与距离的关系曲线。根据雷达的积累信噪比,可用该曲线比较精确地估算出跟踪雷达对超低空目标的最大捕获距离。