面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

基于侦察图像信息的目标提取和测量研究

光电侦察在战场侦察中具有非常重要的地位。但我军现有的光电侦察装备,仅仅能够记录侦察获得的图像信息,还不具有自动检测和提取图像中目标的能力,无法满足现代战争条件下战场侦察的需要。针对现有光电侦察的需求,采用改进的均值分割算法提取图像目标,进而采用空间滤波的方法滤除噪声,并利用游程连通性分析和计算形心坐标方法实现目标位置的提取和测量。     

濒海要地防空雷达目标威胁分析与对策

为有效应对未来濒海要地防空作战敌方雷达目标威胁,应按战术任务重点分析警戒引导、武器控制、侦察监视和航行保障等四类目标,准确判断敌雷达可能对我造成的威胁,并从跟踪目标动态、注重预警能力、坚持集优打弱三个方面进行应对。     

飞行器试验多测控目标发射零点应急处理方法

飞行器飞行试验任务中,发射零点T0是整个测控系统启动运行的基准点,是保证测控系统有条不紊正常工作的关键因素。特别是执行多个测控目标连射飞行试验任务,多个发射零点的正确处理更是关乎试验任务的成败。在分析发射零点形成机制基础上,对发射零点在指控系统实时测控软件中的处理方法进行了研究,提出了一种实时测控软件重启后重新获得多测控目标正确发射零点的应急处理方法,解决了试验过程中一旦实时测控软件因重大软件故障导致初始发射零点丢失的问题,保障了试验任务的顺利进行。     

基于AHP-PCR5的多传感器目标识别

目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。     

(2015GIS)基于GIS的视频传感器覆盖范围计算方法

视频传感器覆盖范围计算是视频传感器网络初始配置、优化部署等的核心基础,其精度严重影响覆盖分析的结果,然而现有很多方法并未考虑计算方法执行效率与精度的影响,而方法的精度与效率在大范围监控视频覆盖分析应用中显得尤为重要。文章提出了一种兼顾速度与精度的视频传感器覆盖范围计算方法,首先将地理空间进行格网化;然后计算每个格网角点被视频传感器其覆盖状况,用0或1表示;接着,以格网四个角点的覆盖情况描述格网的覆盖情况,将格网分为16种覆盖状态;然后,逐步细化整个格网覆盖状态非(0000)和(1111)的格网,直至达到预设精度;最终获得视频传感器的覆盖范围。实验结果表明,本文方法能够更为精确地获得部署在地理场景中视频传感器的覆盖范围,同时兼顾了计算方法的速度和精度。     

KK分布杂波下的距离扩展目标检测算法

针对服从KK分布的大拖尾雷达杂波背景下的扩展目标检测问题,利用球不变随机变量表示了KK分布雷达杂波模型。在假设目标回波幅度已知的情况下,研究了基于Neyman-Pearson准则的距离扩展目标最优积累检测器,并通过对目标幅度的最大似然估计,推导了广义最大似然比检验检测器模型。为了降低这两种检测器中因计算第二类修正的贝塞尔函数而引入的运算复杂度,提出了一种基于顺序统计量的广义似然比检测器。该检测器利用检测窗内幅度较大的距离单元回波作为目标回波进行判决。利用蒙特卡罗仿真对这三种算法的性能进行了验证与比较,虽然最优积累检测器与广义似然比检测器具有更好的检测性能,但实现困难,计算量大,而基于顺序统计量的广义似然比检测器则具有更高的实用性。     

防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。     

高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法

研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。