基于非线性零空间的雷达一维距离像目标识别方法

针对雷达一维距离像样本对样本姿态角的敏感性、样本分布的非线性、样本残缺等问题,提出一种基于非线性零空间雷达目标一维距离像识别方法,通过引入核函数来处理一维距离像目标样本分布中的非线性问题,采用零空间提取最具辨别力的特征信息,最后使用支持向量机处理样本残缺问题并进行分类识别。该方法能有效解决上述问题,并最终提高雷达一维距离像的识别性能。选取3种不同飞机目标的一维距离像进行了仿真实验,识别结果表明了该方法有较高的识别正确率以及良好的抗噪性能。     

基于移动散射点模型的雷达回波仿真及分析

针对中段目标宽带雷达回波信号难于获取的问题,进一步研究了目标雷达视线角和中段目标姿态的建模方法,给出了基于移动散射点模型的散射中心位置计算公式,然后基于几何绕射理论计算了各散射中心的散射强度,最后对雷达一维距离像进行归一化处理,提取了散射点的相对距离特征,得到了散射点相对距离变化的特征序列.实验结果显示,对雷达一维距离像进行特征提取,可以得到中段目标的姿态信息,为中段目标识别奠定基础.     

改进的雷达高分辨距离像统计识别方法

基于雷达目标一维高分辨距离像的统计目标识别中,需解决两大问题:其一是如何处理距离像对姿态敏感和平移敏感;其二是如何准确地描述距离像的统计特征.直接将一维距离像用于目标识别通常很难取得好的识别效果.将高斯混合模型(GMM)应用到空中目标高分辨一维距离像统计建模中,提出了一种改进的高斯混合模型模糊聚类分析方法并用于目标识别.与传统的k-means聚类算法的仿真结果比较表明,该方法是有效、稳健的,在低信噪比条件下具有较好的识别效果.     

非线性正则子空间法雷达目标一维距离像识别

雷达目标识别中,目标一维距离像的分布常表现出明显的非线性和复杂性,这时经典的线性子空间方法的识别性能会有所下降.为此,本文提出非线性正则子空问法,通过对一维距离像进行非线性变换,使在原有空间线性不可分的一维距离像模式在高维空间有望具有线性可分性,从而提高目标的识别性能.对实测飞机数据的实验结果表明该方法的有效性.     

面向识别的雷达舰船目标低分辨回波仿真技术

雷达目标回波的高精度仿真是目标识别系统训练和测试的重要手段.针对低分辨雷达舰船目标自动识别的应用背景,提出了基于模板和模型的低分辨回波仿真技术.根据舰船目标的CAD三维模型,利用电磁计算方法得到全姿态的一维距离像模板.在凝视状态下,利用目标距离像模板和雷达发射信号模拟目标低分辨回波;在扫描状态下,利用全姿态一维距离像重构不同角区中目标的散射中心模型,并结合雷达波束的扫描方式获得了目标的仿真回波.结果表明,所提出的基于模板和模型的回波仿真技术对雷达舰船目标具有良好的低分辨回波仿真能力.     

回转体目标空间三维姿态测量方法研究

由于回转体目标表面灰度值变化较小和双目视觉视差的原因,在双目视觉测量中难以采用灰度和特征匹配.提出了一种双目视觉测量空间回转体目标姿态的新方法,避免了传统姿态测量中左右像面目标特征点的特征匹配或灰度匹配.采用基于空间矩的回转体像面目标直线边缘亚像素提取技术,获得回转体目标在每个像面上的两条母线的亚像素直线方程.求出两条母线与其光心所成平面的两个角平分平面,这两个平面相交就可以得到回转体目标的轴线的方向矢量.模拟实验结果表明,该方法姿态角测量误差小于0.5°,结果稳定,能够满足回转体目标空间三维姿态的高精度测量的要求.     

基于马氏距离的一维距离像识别算法仿真

针对欧氏距离受模式特征量纲影响的缺点,且影响制导精度和抗干扰的能力,采用一种基于马氏的一维距离像目标识别方法。通过对毫米波雷达目标回波进行IFFT变换得到一维距离像,用主分量分析算法对距离像进行降噪和特征提取,取最小马氏距离判别目标类别。马氏距离考虑了模式特征参数的大小以及特征间的相关性,克服了欧氏距离受量纲影响的缺点。与欧氏距离的分类算法仿真结果比较,马氏距离算法具有较好的识别性能;在不同信噪比下的仿真结果表明,方法适用于毫米波雷达一维距离像目标识别。     

基于矩与支持向量机的舰船目标识别方法

为可靠快速地识别出各种姿态下的舰船目标,提出了一种基于矩与支持向量机(SVM)的目标自动识别方法.根据实际航空摄影模型的特点,将三维舰船模型相对其俯仰轴,偏航轴和横滚轴作相应旋转,投影到二维图像空间,建立舰船样本训练库与测试库,提取舰船各种姿态下的矩特征;基于SVM设计多类分类器进行识别,并进一步计算不同训练和测试样本数下的分类精度.实验结果证明:提出的方法在舰船模型图像和真实遥感图像中的识别精度高,且样本训练和目标识别时间短,经数据库中多幅图像测试,识别系统鲁棒性强.     

空间轴对称目标三维姿态测量方法的研究

提出一种双目视觉测量空间轴对称目标姿态的新方法,应用线性方法获取轴对称目标在像面的轴线,通过两像面轴线与各自光心所成的平面相交,得到被测目标的轴线的方向矢量,进行三维姿态测量,避免了传统姿态测量中左右像面目标特征点的特征匹配或灰度匹配。模拟实验结果表明:该方法姿态角测量误差小于0.5°;且计算速度快,结果稳定,能够满足实时处理的要求。     

基于时域双谱特征的雷达目标识别

雷达目标高分辨一雏距离像(High range resolution profile,HRRP)是目标散射回波在雷达径向上的投影,具有非高斯、非线性特点.文中从双谱概念出发引入时域双谱概念.分析了HRRP的时域双谱特征.为提高识别性能,定义了Fisher类可分离度函数,以类间可分离度最大化作为特征提取准则,提取一些特征双谱作为HRRP的特征向量.采用基于子空间变换的独立分量分析(Principle component analysis,PCA)和线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)的特征提取方法进行了对比实验.结果表明,本文方法用于雷达目标高分辨一维距离像识别具有良好的抗喙性能和较高识别率.     

自适应分块多线索融合粒子滤波跟踪方法

多线索融合是解决复杂情况下跟踪问题的有效手段, 为此提出一种基于自适应分块目标模型的多线索融合 粒子滤波跟踪方法. 根据目标颜色分布自适应分块建立目标描述模型, 可提高对目标初始描述的适应性; 采用多线索融合粒子滤波跟踪, 在跟踪过程中能根据子块可靠程度动态调整权重, 提高对剧烈光照变化、目标姿态变化、遮挡等复杂情况的适应性. 实验结果表明, 所提出的跟踪方法在多种复杂情况下能准确有效地跟踪目标.

     

噪声特性未知的多传感器协方差交叉融合姿态估计

针对噪声特性未知的多传感器航天器姿态估计过程中互协方差未知的问题, 提出一种鲁棒的协方差交叉(CI) 融合算法. 首先采用容积卡尔曼滤波(CKF) 器获取局部的估计信息; 然后以最小化非线性性能指标为原则求取局部的估计信息权重; 最后使用CI 算法融合各局部估计信息. 此外, 对于由四元数描述航天器姿态时存在的冗余问题, 采用了以误差四元数和误差广义罗德里格参数相互切换的方法来替代. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.

     

欠驱动航天器相对运动的姿轨耦合控制

针对欠驱动的非对称航天器设计六自由度相对运动的姿轨耦合控制器.首先,给出用对偶四元数描述的六自由度相对运动模型;然后,基于矩阵广义逆和空控制向量提出广义的滑模控制器,以实现相对姿态欠驱动控制的渐近稳定;最后,考虑姿轨耦合特性,利用高斯伪谱法和非线性规划得到相对轨道运动能量最省的轨迹,进而利用滑模变结构控制实现对该轨迹的跟踪.仿真结果表明,所提出的方法是有效和可行的,而且较其他方法消耗的能量更少.     

多传感器数据融合的多准则决策模型

在多准则下考察传感器的融合权重, 提出一种新的多传感器数据融合方法. 通过多个性能指标折中估计传感器权重, 以降低决策的主观性和偶然性; 提出从不同融合级别来定义多个准则, 定性地提高了多准则的信息量; 在没有决策者对各准则偏好信息的情况下, 以最小化准则冗余度和最大化评价差异度为原则建立多目标优化模型对准则权重向量优化求解. 仿真实验结果表明, 相比于单准则和单层次的融合方法, 所提出方法具有更低的决策风险和更高的稳定性.

     

基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法鲁棒性较差的问题, 提出一种基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法. 在粒子滤波框架下, 通过计算不同特征对目标和背景的可区分性和稳定性, 设置重要性权值并自适应选择区分能力强、稳定性好的特征描述目标, 建立多特征融合目标模型. 在状态转移过程中, 给出一种基于特征稳定性度量的选择性模板更新策略, 并进行遮挡处理. 实验结果表明, 所提出的算法能够在复杂场景下鲁棒地跟踪目标.

     

基于CD-RSF 算法的航天器姿态确定

针对具有模型不确定及初始误差较大的航天器姿态确定系统的滤波问题,提出一种基于中心差分风险敏感滤波(CD-RSF)算法的航天器姿态确定方法.该方法利用风险敏感滤波更具鲁棒性的特点来估计模型不确定的航天器姿态,并利用中心差分求积分法来解决风险敏感器滤波中难以处理的积分.该方法能够消除由于模型不确定和初始误差大而导致的滤波收敛速度慢,甚至发散的现象,使得姿态确定算法更具鲁棒性.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

输入饱和受限下的刚体飞行器姿态系统的有限时间镇定

研究存在输入饱和受限下的飞行器姿态控制问题, 提出一种有限时间姿态镇定方案. 针对基于修改的Rodriguez 参数模型的飞行器姿态控制系统, 基于齐次性理论和饱和控制器设计方法, 并充分利用系统的模型结构特征, 设计一类饱和的有限时间姿态控制器, 使得姿态可以在有限时间内被镇定到平衡点. 仿真结果验证了所设计姿态控制器的有效性.

     

一种基于区间规则的条件证据网络推理决策方法

针对证据网络推理方法无法对区间规则进行表示和推理的问题, 提出一种基于区间规则的条件证据网络推理决策方法. 该方法针对模糊规则的条件概率或信度为不确定区间的情况, 可同时表达不确定性和模糊性; 并将区间不确定规则转化为区间条件信度函数作为证据网络的结点参数, 通过条件推理和证据融合得到条件证据网络中各结点幂集空间中焦元的随机分布作为决策依据. 最后, 通过空中目标态势评估实例, 验证了所提出方法的有效性.

     

基于独立成分分析和IHS变换域的灰度可见光和红外图像融合

针对灰度可见光和红外图像的融合图像缺乏色彩信息、图像的高阶信息在变换域中统计独立性不足的缺陷, 提出一种基于独立分量分析和IHS (亮度-色度-饱和度) 变换域的融合方法. 该方法利用IHS 变换域能够有效分离图像亮度分量和彩色信息的优势, 对灰度可见光图像建立灰度图像的彩色传递模型. 利用各分量的独立性进行基于独立分量分析和IHS 变换域的图像融合, 并得到最终的彩色融合图像, 使融合图像更加符合人类视觉要求. 仿真实验验证了所提出算法的有效性.

     

基于线性IFTS 的弹道中段目标融合识别方法

针对弹道中段目标识别时间资源有限的问题,提出一种基于线性直觉模糊时间序列的目标融合识别方法.新模型通过直觉模糊线性相关函数表征弹道中段目标识别信息的实时模糊变化特性,构建目标识别结果的时序变化模型,将目标识别转换为直觉模糊时序变量间的寻优拟合问题,缩短了目标正确识别时间,提高了系统的识别效率.最后通过仿真实例验证了所提出方法的有效性和优越性.