角闪烁背景下基于粒子滤波器的跟踪研究

角闪烁噪声具有相关性和非高斯特性，处理相关非高斯噪声下的目标跟踪问题时，传统的的卡尔曼滤波器性能将会严重下降。文中将粒子滤波器应用到角闪烁背景下的目标跟踪问题中，与扩展卡尔曼滤波器进行了仿真比较，结果表明粒子滤波器的跟踪性能大大优于扩展卡尔曼滤波器，具有较高的工程实用价值。     

基于α-β-γ固定增益滤波器的机动目标跟踪方法研究

为提高电子战中对机动目标的跟踪能力,提出了基于α-β-γ固定增益滤波器的动目标跟踪技术,分析了固定增益滤波器原理和组成,阐述了α-β-γ滤波器的原理,介绍了一种固定增益滤波器跟踪方法,最后通过仿真证实了该技术跟踪强、弱机动目标的性能,并可在噪声干扰情况下获得较小的期望残差.     

多波段红外目标跟踪与辐射特性测量系统

介绍了一种对动态目标进行红外成像跟踪与辐射特性测量的系统。该系统采用大口径红外成像镜头,图像信号经放大、A／D转换和图像非均匀性校正,输出与目标辐射量成正比关系的数字图像信号。红外成像跟踪采用FPGA结合软件处理方法实现对目标的实时自动识别,进行形心、边缘与相关跟踪的计算。红外辐射特性测量采用基于PCI总线的高速图像采集板进行实时图像采集与显示。红外定标建立输出信号和标准黑体绝对辐射量的关系曲线,将原始的图像灰度数据换算为辐射通量密度。经外场试验证明该系统稳定可靠。     

采用模糊推理自适应加权融合的双色红外成像目标跟踪

针对双色红外成像制导系统中多传感器目标跟踪的实际问题,提出了一种基于模糊推理自适应加权融合的目标跟踪算法。该算法首先采用BP神经网络与模糊推理相结合的方法对各传感器的工作性能进行判决;然后根据各传感器的性能测度对多传感器测量数据进行自适应加权融合,得到目标状态的多传感器重建测量;最后采用卡尔曼滤波器对多传感器重建测量进行滤波得到目标状态的最终估计。实验结果证明了该算法的有效性和稳健性。     

目标光学图像特征调制对形心跟踪干扰的可行性研究

介绍目标光学图像特征控制技术的原理,分析其对红外成像导引头形心跟踪的影响．实验表明,目标光学图像特征的调制可以使导引头的跟踪形心发生变化,进而影响红外成像导引头的跟踪精度,是一种动态的变形伪装方法．     

人工光源对波门形心跟踪影响的分析

研究人工光源对红外成像跟踪的影响对保证跟踪稳定性具有重要的意义.文章以波门形心跟踪为例,详细介绍了波门形心跟踪算法的原理,在分析人工光源对形心跟踪的影响基础上,通过对不同光源照射参数时目标的形心跟踪效果进行了实验.结果表明:当光源照射参数不同时,目标的形心跟踪误差将不同,相同条件下,光照功率越大,光照时间越长,照射距离越近时,目标的形心误差越大,垂直照射比平行照射时的误差大.     

采用Kalman_BP神经网络的视频序列多目标检测与跟踪

针对在复杂环境下多目标检测与跟踪实时性差和准确率低的问题,提出了一种基于神经网络修正均方误差估计的卡尔曼滤波跟踪方法,实现视频序列的多目标跟踪。在该方法中,首先通过帧间差分法准确提取出背景,并结合背景消减法实现多目标的检测,应用形态学滤波对检测结果进行优化;然后利用Kalman_BP神经网络预测滤波器对运动目标的位置进行预测。BP神经网络的引入,主要是降低由于模型变化以及噪声等引起的Kalman滤波器的估计误差,使Kalman滤波器的预测结果更加精准;最后,通过对不同的目标贴上标签,实现目标快速匹配,根据相邻帧间同一目标形心位置以及外接矩形的一致性,建立目标链,实现多目标跟踪。实验结果表明,该算法不仅能够快速稳定地对不同场景中的目标进行跟踪,而且能够统计目标数目和显示目标的运动轨迹,与粒子滤波等方法相比跟踪更加平稳,提高了跟踪的可靠性。     

杂波环境下跟踪多目标的自适应联合概率数据相关算法

提出了一种联合概率数据相关滤波器，它利用自适应更新时间来跟踪杂环环境中的目标，并与利用恒定更新时间的联合概率数据相关滤波器做了比较，利用蒙特卡罗模拟，根据不同的目标轨迹对算法的跟踪性能进行了估计。     

智能跟踪策略研究

用成像方式提取目标的图像信息,用估值理论求取目标状态的最佳估值,用自适应方法调整跟踪滤波器的参数以实现智能跟踪。模拟结果表明了良好的跟踪效果。     

基于后验噪声的贝叶斯鲁棒卡尔曼滤波器

目标跟踪的精度取决于滤波器的性能,但在许多实际的毫米波雷达测量场景中,模型及相关参数的不确定会导致传统滤波器的性能下降。为了应对这种情况,基于贝叶斯准则设计了一种鲁棒卡尔曼滤波器。利用Metropolis Hastings算法,从不确定噪声参数的似然函数中采样并以样本分布来近似后验噪声分布,然后计算其统计平均值,并借助后验噪声统计量扩展了经典卡尔曼滤波器。另外,针对采样时提议分布（Proposal Distribution）难以确定的问题,提出了一种提议分布自适应方法,即利用离散Fréchet距离来评价候选分布与先验分布变化趋势的相似性,然后选取相似性最大的候选分布为提议分布。通过处理毫米波雷达的测量数据证明了该滤波器在应对观测噪声不确定的场景时性能优越。     

基于伪线性卡尔曼滤波的多站IRST系统跟踪技术

建立了目标的多站IRST（红外搜索与跟踪）系统的伪线性观测模型,基于该模型提出了匀速运动目标的伪线性卡尔曼滤波算法．算法利用伪线性方程组获得滤波器的初值,从而提高了滤波器的跟踪精度和速度．分别采用伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器对目标进行跟踪的仿真结果表明：当探测器数目为3、4时,在跟踪初始阶段．曲线性卡尔曼滤波器在跟踪的速度和精度方面均优于推广卡尔曼滤波器,在稳定阶段,两者的性能基本相仿．当探测器数目为6时,则不论是在跟踪的初始阶段,还是在稳定阶段,伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器的性能基本相同．     

α—β—γ滤波的协方差矩阵

本文推导了α-β-γ滤波器在测量噪声统计特性是常值情况下的稳态工作输出噪声响应的闭合表达式.据作者所知,直到目前才得出这些表达式,它对目标跟踪应用是很有用的.滤波是利用噪声测量估计系统状态的过程.α-β-γ滤波器可以从含有噪声的雷达测量数据中提供系统(空中目标)的位置、速度和加速度的可靠估值.本文第Ⅱ节给出滤波器的修正方程.输出噪声的信息概括为称作协方差矩阵的信息.该矩阵的对角线表值是位置、速度和加速度估值的方差,     

红外窗口整流罩气动加热对红外热图像测量影响试验研究

红外窗口整流罩物理特性直接影响红外制导导弹的跟踪性能和目标红外特性测量精度,本文介绍了红外窗口整流罩的气动加热对红外热图像测量影响试验及试验结果。     

红外复杂背景中一种融合两类跟踪框架优点的小目标跟踪算法

提出了一种融合"滤波、数据关联"跟踪框架和"目标建模、定位"跟踪框架优点的红外复杂背景中小目标跟踪算法.在算法的具体设计中,提出了一种基于非线性量化核函数直方图的小目标建模方法和一种基于目标局部区域背景复杂程度Kalman滤波的当前帧目标模板更新策略.实践证明,此算法不仅降低了传统Mean-shift迭代算法对于小目标跟踪的不稳健性,而且具有比一般Kalman滤波器更强的抗跟踪系统观测噪声扰动的能力.     

激光雷达跟踪算法研究

形心跟踪算法因为简单、执行速度快而得到广泛采用。然而常规形心跟踪算法因激光雷达图像受到散斑噪声影响而变得不适合。改进算法结合了图像的滤波处理,提高了适用范围。但是这种基于图像灰度均值分割的形心跟踪算法对于小目标图像都会跟踪失败。分析了大目标图像和小目标图像的直方图,指出其均由一个背景的尖峰和目标的拖尾组成,理想的分割阈值点应为尖峰和拖尾的临界点。据此提出了基于累积直方图的形心跟踪算法。此算法以图像的累积直方图拐点为分割阈值,不受目标区面积大小的影响。处理结果表明,对于大目标图像和小目标图像均有较好的效果,并且保持了常规形心跟踪算法执行速度快的特点。     

基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究综述

有限集统计学理论为杂波背景下的目标跟踪问题提供了一种工程友好的理论工具.对近年来基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究现状进行了综述,包括最优多目标贝叶斯滤波器及其近似技术、参数未知与机动多目标跟踪技术、航迹生成方法、单目标联合检测与跟踪滤波器及基于有限集观测的单目标滤波器等,对相关应用亦有所介绍.最后在已有研究发展的基础上,着眼于提高目标跟踪精度和增强目标跟踪鲁棒性的发展需要,提出了基于有限集统计学理论的目标跟踪技术需重点解决和关注的若干问题,包括多目标跟踪性能评价、弱小目标跟踪、多机动目标跟踪、多传感器融合跟踪以及联合目标检测、跟踪与分类等方面.     

有色噪声测量下机动目标的自适应滤波

通常雷达的测量噪声总是非白的,制用成形滤波器,可以把有色噪声处理成白噪声输入时的输出,再结合白噪声场合机动目标的自适应状态估计算法,就可以得出有色噪声测量下机动目标状态估值的迭代公式,用了这种方法,即使目标机动跟踪也不致丢失。     

基于自适应粒子滤波算法的对海跟踪研究

机载雷达对海面慢速运动目标跟踪时存在非高斯非线性状态估计问题,传统的卡尔曼滤波器跟踪不仅会产生目标定位偏差,而且会造成航迹起伏。文中将自适应粒子滤波算法应用到具有闪烁噪声背景下的海面目标跟踪问题中,此算法可根据预测粒子在状态空间中的分布情况自适应选择粒子数量,从而在保证跟踪精度的同时减少了算法的运算量。仿真结果表明,自适应粒子滤波器可实现对闪烁噪声背景下的慢速目标高精度定位跟踪,且跟踪性能优于标准粒子滤波器,具有工程实用价值。     

多分辨率多模型目标跟踪方法的三处理机并行实现

介绍了一种用于噪声中机动目标跟踪的小波变换新算法——多分辨率多模型目标跟踪方法。该算法利用小波变换获取多分辨率测量数据,增大了机动检测概率,但需要几倍于传统算法的运算量,难以在实际跟踪系统中实时应用。对此,采用并行处理技术,给出了该算法在包含３个ＣＰＵ的多总线微机系统上井行实现的方法。模拟结果证明了该方法的优良性能,并行处理时间接近传统的单分辨率跟踪算法的处理时间。     

三阶距离跟踪滤波器分析与仿真

对三阶αβγ距离跟踪滤波器进行了研究.在数学建模的基础上,分析不同参数选择对环路性能的影响,推导其等效噪声带宽的计算公式.最后通过Matlab仿真验证了三阶跟踪滤波器的跟踪性能,为工程设计提供了理论依据.