融合对数极坐标和改进窄带法的图像分割方法

基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于图像分割中,针对其计算速度慢的问题,提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM(Improved Narrow Band Method).INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中,由视网膜空间分辨率机制可知,注视点都在图像兴趣区,由此形成初始轮廓,然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数,来减少计算时间.实验结果表明,该方法大大提高了图像分割的速度.     

多坐标系中的分布式和联邦式数据融合算法

在坐标转换误差条件下,引入kalman滤波算法的两个重要公式.分析多坐标系传感器系统中分布式kalman滤波算法的特点.在此基础上提出一种改进的联邦式滤波算法.新算法中.通过对量测方程和坐标转换方程的变换,使得本地处理器利用本地坐标系中的量测值,通过kalmam滤波算法直接得到参考坐标系下的状态值.相应的,kalman滤波算法也要根据这种数学变形作适当的修正.这样,在联邦式算法中,仅仅需要一次坐标转换就可以得到状态的全局估计,因此,滤波精度比分布式算法有所提高.仿真的结果也证实了这种性能的改进.     

基于梯度矢量流的水平集算法

针对传统水平集分割图像会出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的缺点,对速度停止项进行了改进.该方法将梯度阈值和梯度矢量流引入速度停止项中,利用梯度阈值来使边缘得到更好的保持;利用梯度矢量流来代替梯度场以扩大边界梯度场吸引曲线的范围,避免出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的现象.实验结果表明该方法优于传统水平集方法.     

无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用

针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering) EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.     

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.     

基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器

为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性.     

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.     

改进非凸估计与非对称时空正则化的红外小目标检测方法

针对复杂背景下的红外小目标检测,在非对称时空正则化约束的非凸张量低秩估计算法基础上,提出了一种新的核范数估计方法代替原算法中的估计方法。提出基于结构张量与多结构元顶帽(Top-Hat)滤波的自适应权重张量对目标张量进行约束,增强目标张量稀疏性的同时抑制其中残存的强边缘结构。实验结果表明,所提改进算法能够更好地消除图像中强边缘结构对检测结果的影响,在保证检测率的情况下,较原算法具有更低的虚警率。     

一种新的线性最优滤波器的设计与研究

针对一类未知机动目标设计了一种线性最优滤波器.该滤波器采用有限记忆模型作为滤波模型,模型参数用动态最小二乘方法辨识得到.由此得到的滤波器称为基于辨识有限记忆模型的线性最优滤波器.有限记忆模型克服了时间多项式模型(如CV模型、CA模型、Singer模型等)对目标物理特性的依赖性,它从目标运动轨迹入手对目标运动特性进行描述,更适合于战场未知目标的跟踪滤波.通过原理分析和Monte Carlo仿真实验验证了该滤波方法的有效性,并且和Kalman滤波方法进行了比较.     

基于免疫遗传算法的无人机航路规划

基于免疫遗传算法的原理,建立了一种在三维复杂地形下,协同考虑地面等待和任务执行两阶段的无人机航路规划模型.首先,使用了生成三维等效地形图的方法;其次,根据所得的地形图,提出了一种改进的分组寻优免疫遗传算法用于搜索最优航路,提高了搜索效率.该算法先用预处理解空间和免疫记忆特性的方法来产生初始解群体,再用免疫遗传算法的特性搜索满足无人机机动特性约束的航路点集,最后使用准均匀B样条曲线,将航路点连接起来的有向线段进行修改、光顺,使航路安全可飞.仿真的结果证明采用的模型是合理有效的.