基于改进卡尔曼滤波方法的机动目标跟踪研究

针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、有效的。     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

电子作战目标威胁评估方法初探

为了对电子作战目标进行威胁评估,主要立足于电子战环境,分析了电子作战目标威胁评估的内容与作用,并系统深入地研究了当前常用的目标威胁评估方法,对判断敌情及电子对抗作战指挥具有一定的指导意义。     

低空复杂场景红外弱小目标快速精准检测

针对低空复杂场景下红外弱小动目标检测难度大、虚警率高等问题,面向探测系统中高帧频图像实时处理应用需求,提出基于全卷积网络的弱小目标精准检测方法和基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)的低时延并行处理方法。采用轻量化全卷积网络对红外图像中弱小目标进行空域检测,对相邻图像帧疑似目标进行时域轨迹关联以进一步降低虚警率。实验结果表明:上述方法相比于五种传统方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升,并在单片FPGA上完成100 Hz图像实时处理,处理时延低于1.8 ms,实现低空复杂场景弱小目标高精度高鲁棒快速实时检测。     

闪烁噪声条件下基于交互多模框架的雷达目标跟踪算法

针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明：所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。     

杂波环境下多目标跟踪数据关联的快速算法

数据关联是实现杂波环境下多目标跟踪的关键问题,目前公认较好的方法是联合概率数据关联（ＪＰＤＡ）,但是其计算和存储量很大,故在实际中寻求一种快速或近似的算法是十分必要的。本文提供一组有效快速算法,并在我们有关课题中得到初步验证。     

多传感器信息的表决融合

介绍了一种多传感器信息综合方法─—表决融合。这种方法的前提是各传感器自身的处理器完成对各自的原始探测信息的处理,处理结果以合乎要求的形式输入融合中心,以便融合中心能以表决的形式进行融合处理。由于融合中心没有复杂的信息处理任务,因此,十分便于工程实现。作为例子,本文给出的是一个３传感器目标检测系统,每个传感器都定义了置信级别。融合中心的工作就是利用各传感器的检测结果和相应的置信水平来进行融合处理的。最后,还对文献１进行了探讨。     

综合火力／飞行控制系统空对空射击模态的半物理仿真研究

采用半实物仿真方法研究了综合火力／飞行控制系统的动态特性、作战有效性和工程实现的可行性。文中给出了系统的数学模型、系统的硬件结构和仿真试验结果。结果表明,综合火力／飞行控制系统可以减少瞄准过程时间,增加可射击时间,提高瞄准精度和系统稳定性,扩大攻击范围（全向攻击）,减轻飞行员工作负担,提高载机生存力。因而是很有发展前途的一种航空火力控制新概念。实验也表明工程实现是可能的。     

一种快速、高精度光电闭环跟踪算法

为了解决跟踪系统中目标机动所引起的参数变化,提出了一种多模式自适应滤波器,用５个基本滤波器来描述５种典型的目标机动,然后用贝叶斯条件概率对它们分别进行加权。最后,给出了１５个滤波器的基本参数。     

视频图象实时处理器的设计

介绍了一个用于目标自动跟踪仿真实验系统的视频图象实时处理器.该处理器硬件由图形图象处理芯片TMS34010和高速数字处理芯片TMS320C25构成,采用相关跟踪算法时,对目标模板32×32象素和搜索区64×64象素处理能达到实时.