基于DSP的复杂背景下瞄准分划探测与识别

为解决嵌入式模拟射击训练系统中瞄准分划自动探测与识别的问题,以ADSP-BF533数字视频处理系统为平台,利用瞄准分划的灰度和形状特征,综合运用边缘检测、数学形态学和模板匹配等算子,提出了一种复杂背景下瞄准分划探测与识别算法,成功实现了对瞄准分划的自动探测和识别。     

全局仿射变换条件下图像不变量提取新方法

从仿射几何理论出发,提出了一种全局仿射变换条件下图像特征不变量构造的新方法.利用仿射区域划分获取一组扩展质心集合作为图像特征点集;求解特征点集的凸包,根据扩展质心的性质将凸包顶点均匀组合成若干特征区域;利用仿射几何性质构造了有效的仿射不变量.实验对该方法进行了全面的比较分析,以验证所构造的不变量更具稳定性和高时效性.     

基于散射机理分类与方位对称性判决的极化SAR人造目标提取

由于极化SAR人造目标电磁散射的复杂性,已有极化SAR人造目标提取方法难以完整地提取出感兴趣区域内不同类型的目标.针对这一不足,提出一种基于散射机理分类与方位对称性判决的提取新方法,充分利用目标与杂波在散射机理类型及方位对称性上的差异进行提取.与已有方法相比,该方法对极化SAR图像中不同极化特征的人造目标都有较好的提取性能,提取结果更为完整和准确.利用全极化SAR实测数据验证了本方法的有效性和优良性能.     

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.     

多传感器任务分派的快速启发式规划新算法

在多目标多传感器管理中经常采用的线性规划算法中,随着传感器个数和目标个数的增加,计算量会爆炸式增长,使得跟踪系统不能实时计算,为此,根据传感器管理中线性规划的特点,提出了一种快速启发式算法,考虑组合中的传感器个数将组合的分配效用转化为权重,递推分配权重最大的组合,逐步减小组合和目标的个数.证明了权重最大的组合分派能实现组合中的传感器的最大效用.仿真结果表明该算法在与采用线性规划方法的跟踪精度相当的情况下,能有效地减小计算量.     

纯方位TMA的变增益扩展卡尔曼滤波算法

通过对水下纯方位目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的分析,利用方位新息,构成了一条反馈回路,从而将EKF算法改进为变增益扩展卡尔曼滤波(VGEKF)算法.对比仿真分析表明,VGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位目标运动分析的实现提供新的途径.     

对运动目标螺旋搜索误区分析

对运动目标搜索是军事系统工程的一个重要内容,其在很多领域具有广泛应用,如对潜艇搜索、对失事舰船飞机搜救、制导武器搜索捕捉目标等.用运动学和数学的有关知识分析了目标定速直航机动时的分布函数以及搜索者与其可相遇的条件,提出了对运动目标按螺旋线搜索的另一种证明方法,建立了直线搜索时目标可能位置点的数学模型,并以此为依据分析了对运动目标螺旋搜索模式的一个误区.     

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。     

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。     

双阵被动测距方法仿真

利用有一定间距的两部声纳基阵提供的目标方位和时延差的信息,实现对目标的被动测距。建立了测距物理模型,给出了后置距离滤波算法。通过仿真实验验证了模型的有效性,并通过分析两阵间距及时延差均方误差对测距的影响,表明了由于声场环境及特性的影响,选择适当的阵间距和时延差均方误差在实际测距试验中是非常重要的。