基于两级隐式形状模型的抗遮挡目标跟踪

为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于压缩估计的单星观测定轨方法

分析了单星观测模式下的天基测控系统的可行性,并针对该观测模式下轨道确定中法矩阵的特点,提出了一种基于压缩估计的定轨方法,对法矩阵进行压缩变换,避免了法矩阵奇异造成的误差传递。证明了当满足一定条件时,该压缩方法的估计精度要高于传统的定轨方法。结合单星观测的特殊性,提出了误差传递因子,设计了单星观测下的压缩估计定轨算法。最后以单星模式下的天基测控系统作为仿真背景进行了仿真试验。结果表明,该压缩估计可有效提高单星观测模式下轨道确定的精度。     

基于图像识别引导的AGV运行仿真研究

在自动化立体库中,为较好地分析AGV图像识别引导技术,验证该技术的可行性,进行了AGV运行仿真研究。首先,分析了AGV运行环境情况,利用3dsMax进行了场景建模。然后,将模型文件读入OpenGL,编写程序实现AGV运动和运行视点的变换。通过采集AGV车身与路径轴线的偏差,计算其平均绝对误差并与实际要求比较,结果满足实际要求,从而验证了该技术的可行性。     

基于MATD的高超声速飞行器反演控制

针对高超声速飞行器弹性体模型,提出了一种基于改进的反正切跟踪微分器(MATD)的鲁棒反演控制器。将控制系统分为高度和速度子系统,采用反演方法设计虚拟控制量和实际控制量。引入MATD对高阶系统虚拟控制量求导,避免了传统反演方法"微分膨胀"的问题。基于MATD设计干扰观测器,对模型不确定项进行精确估计,增强了控制器的鲁棒性。最后,通过实例仿真验证,该控制器对速度和高度指令具有很好的跟踪效果,且具有较强的鲁棒性。     

基于改进遗传算法的天基光学监视平台轨道优化

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约一个量级。     

我国将来更高精度CSGM卫星重力测量计划研究

基于卫星跟踪模式的优化选取、关键载荷的优化组合、轨道参数的优化设计、仿真模拟的先期启动和反演方法的优化改进,开展了我国将来CSGM(China’s Satellite Gravity Mission)卫星重力测量计划实施的研究论证。由于卫星跟踪卫星高低/低低(SST-HL/LL)模式对地球中长波重力场的探测精度较高、技术要求相对较低,而且可借鉴当前GRACE卫星的成功经验,因此建议将来CSGM卫星重力测量计划采用SST-HL/LL模式;建议开展激光干涉星间测距仪、复合GPS接收机、非保守力补偿系统、卫星体和加速度计质心调节装置等关键载荷的先期研制;建议将来CSGM卫星的轨道高度(300~400km)和星间距离(100±50km)选择在已有重力卫星的测量盲区;建议将仿真技术应用于CSGM卫星的方案论证、系统设计、部件研制、产品检验、空中使用、故障分析等研发和运行的全过程;对比分析了卫星轨道摄动法、动力学法、能量守恒法和加速度法的优缺点,建议寻求新型、高精度、高效率和全频段的卫星重力反演方法;提出将来CSGM卫星重力测量计划的预期科学目标:在300阶处,累计大地水准面精度和累计重力异常精度分别为1~5cm和1~5mGal。     

基于弹迹跟踪预测的舰艇定位方法

舰艇采用实测舰位法对岸上不可见目标进行远程攻击时,在已获取目标地理信息的情况下,我舰定位误差往往成为影响打击精度的关键因素。针对惯性导航长时间工作产生积累误差,以及卫星导航在战时易受干扰等情况,提出利用对单发弹丸的跟踪与预测,结合提取的岸上目标绝对定位数据和弹丸落点的偏差信息,反向推算发射舰相对岸上目标的位置,可较为精确地修正我舰的绝对定位数据,为后续射击提供修正手段。该方法减少了战时舰炮武器系统对导航的依赖,仅靠对单发弹丸跟踪和预测,即可提高后续对岸射击的精度。     

近界视景导航中森林场景加速绘制

作为近界视景导航中典型地物,三维几何树模型能提高虚拟场景视觉精度,增强场景真实感,但会导致大规模森林场景绘制效率降低,从而降低视景导航精度。为提高绘制效率以确保视景导航精度,并提高场景真实感,采用布告板云算法构建了基于视距的多分辨率树模型,针对算法在近界视景导航应用中存在的问题进行了改进。为进一步提高近界特别是贴地飞行时高动态视点下视景导航精度,根据有限视域、威胁区域以及视觉冗余等特点,提出了一种基于高动态视点的加速绘制算法。通过实验对比分析,算法大幅提高了场景绘制效率,增强了场景视觉质量,提高了虚拟场景导航精度。     

统计线性化无序量测更新算法

在实际的多传感器系统中,由于各种传感器具有不同的采样率,预处理时间,以及数据通信延迟,因而会出现多个传感器量测不同步到达融合中心的现象。进一步地,当较早时刻产生的量测在较晚时刻产生的量测之后到达融合中心时,无序量测问题就出现了。针对离散时间非线性系统,提出基于统计线性化固定点平滑器的最佳统计线性化无序量测算法,它可以处理单步和两步延迟(甚至多步)无序量测,且能达到与重新滤波法相同的估计精度。