提高光电经纬仪跟踪快速运动目标能力的一种方法

考虑到系统稳定性，光电经纬仪跟踪伺服系统一般设计成Ⅰ型系统。Ⅰ型系统存在速度、加速度动态滞后误差。动态滞后误差的大小不但与跟踪系统有关，还与目标运动特性有关。在跟踪快速运动目标时，会因速度、加速度动态误差的增大，导致目标脱离视场，丢失目标。因此提高光电经纬仪跟踪快速运动目标的能力，一直是光电跟踪伺服系统努力的方向。本文给出了一种提高光电经纬仪跟踪快速运动目标的能力的方法：动态1 Ⅰ控制法，并利用SIMULINK建立了跟踪伺服系统动态1 Ⅰ控制法仿真模型。仿真结果表明动态1 Ⅰ控制法是一种提高光电经纬仪踊跃快速运动目标能力的有效方法。     

卡尔曼滤波器在光电经纬仪中的应用

为了解决光电经纬仪电视跟踪系统脱靶量滞后对控制系统跟踪精度及稳定性的影响，将预测滤波技术应用到光电跟踪系统中，提出了极坐标下卡尔曼滤波算法，目标模型采用等速运动并附有时间相关的随机加速度，增加了延时补偿。仿真结果表明，跟踪误差减小，当跟踪目标从视场消失时，控制系统按照预测的目标信息跟踪。     

仅有角度观测信息情况下目标机动自适应跟踪算法研究

针对光电目标跟踪问题中纯角度跟踪的特点,提出了纯角度目标的机动自适应跟踪算法.该算法采用机动目标“当前”统计模型描述目标的运动特性,根据强跟踪滤波器的思想通过实时检测滤波器的残差信息确定目标的机动变化情况,进而调整“当前”统计模型中表征目标机动特性的参数(机动频率和随机加速度分布的极值),使得运动模型更加符合目标的机动...     

基于当前统计模型的一种双自适应模糊滤波算法

在当前统计模型的基础上,提出一种双自适应模糊滤波算法.该算法利用模糊推理机制及结合升半正态形模糊分布函数,对最大加速度和过程噪声协方差矩阵进行双自适应调整.针对阶跃机动,引入强跟滤波器达到增强跟踪机动目标的能力.仿真结果表明,该算法提高了机动模型与目标实际机动模型的匹配程度以及对强机动目标跟踪的精度,改善了滤波器的跟踪性能,克服了对弱机动目标跟踪性能的不足.     

多传感器模糊融合跟踪算法

针对集中式融合结构跟踪系统,利用随机逼近算法分析了权值的最优分配原则,提出了一种基于模糊推理的多传感器融合跟踪算法。该算法采用协方差匹配技术,依据滤波新息,动态调整测量噪声方差,使融合系统的均方误差始终最小。同时利用双滤波器结构,根据系统方差,实现滤波器间的动态切换,提出了基于模糊推理的并行双Unscented卡尔曼滤波自适应跟踪算法,增强当前统计模型对弱机动目标的适应能力。针对机动和非机动飞行航路进行了算法仿真,结果表明,在时变测量噪声条件下,采用模糊融合跟踪算法前后的速度均方根误差分别为45.7m/s和36.2m/s, 18.7m/s和9.6m/s,提高了多传感器系统的稳健性和跟踪精度。     

一种新型自动激光经纬仪引导跟踪方法

针对传统电子经纬仪需要人眼瞄准读数,测量效率低下且测量精度易受瞄准误差影响的问题,本文提出一种新型的自动激光经纬仪系统,无需人眼瞄准即可实现经纬仪系统自动瞄准测量.该方法采用精密二维转台和高分辨率相机代替人眼,利用TM5100A的马达驱动功能将经纬仪的望远镜指向相机视场范围,实现引导跟踪功能.然后,再进一步识别并瞄准视场内的目标,完成对目标的识别和测量过程.本文主要就该系统中的跟踪引导算法进行了研究和分析.仿真和实验结果表明,该引导方法效率高,实用性强,能够较好地实现相机对经纬仪激光点的准确引导,保证了经纬仪测量系统的引导精度.     

光电经纬仪跟踪目标运动参数的一种确定方法

获取跟踪目标的运动速度、加速度可以预测目标后续的空间位置,对经纬仪持续捕获目标和地面武器系统攻击参数的确定具有重要的现实意义.在分析经纬仪跟踪空中目标原理的基础上,应用最小二乘曲线拟合法,建立目标在X,Y,Z方向的实时运动曲线方程,进而得到目标3个方向的速度、加速度与时间的函数关系,运用矢量运算确定了目标的瞬时速度、加速度参数.仿真了两台光电经纬仪交汇跟踪目标的跃升机动飞行,验证了上述方法的正确性.     

基于“当前”统计模型的混合网格多模型算法

针对混合网格变结构多模型算法中用于描述目标运动模式的加速度估计不准确引起跟踪精度下降的问题,本文提出了一种基于“当前”统计模型(Current Statistics,CS)的混合网格多模型算法(Hybrid Grid Multiple Model, HGMM)。该算法以基于“当前”统计模型估计得到的加速度均值为依据进行网格划分,在线生成目标可能的模型集合,采用交互式多模型算法进行目标跟踪。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法提高了对机动目标的跟踪精度。     

一种基于卡尔曼预测的动态目标跟踪算法研究

针对视频序列中目标的跟踪,均值漂移算法和卡尔曼滤波器相结合的目标跟踪算法已经被提出,而在移动机器人上实现对机动目标的实时跟随时,机器人自身的运动引起目标在像平面的偏移不能被忽略,在详述了两者的关系的基础上,建立起以机器人一个周期内的运动作为输入量的状态方程,以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,均值漂移算法的最终收敛点作为每帧的跟踪结果,并以此收敛点替代滤波器的估计值,两种算法交替使用,互为补充.实验表明所提算法可以实现在室外环境下对动态目标的实时跟踪.     

多坐标系下目标跟踪的联合滤波

针对雷达目标观测和处理在不同的坐标系下完成，本文提出了联合滤波算法来跟踪机动目标。该算法以卡尔曼滤波器为基础，直角坐标系下和极坐标系下的算法相联合，不仅克服了两种坐标系下滤波算法的不足，而且对机动目标有很好的跟踪效果。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

潜艇目标尺度模拟方法与技术研究

潜艇目标尺度模拟研究是水中目标特性研究的一个重要课题。本文结合潜艇目标回波特性及探（反）潜设备目标尺度识别方法，提出了潜艇目标尺度模拟特征模型，并建立硬件系统予以实现取得了满意的湖上试验结果。     

基于形状相似度的水下目标识别算法

在水下声纳图像目标检测与识别中,水下目标的识别问题是关键技术之一。基于形状相似度的概念,提出一种新的水下目标形状分类算法。首先对检测到的水下目标阴影区域进行规格化处理,采用改进的形状上下文方法对常见水下目标形状进行分类识别。与传统形状上下文方法相比,改进后的算法具有旋转不变性和模板自适应更新能力。通过对球形、圆柱形和圆台形三类目标的阴影区域进行仿真分类计算可知,该方法具有仿射不变性,分类准确率较高。     

空间目标光度特性测量方法研究

空间目标的光度特性反映了目标的在轨运动状态,通过空间目标的光度测量可以判断空间目标在轨特性和进行空间目标的编目识别.比较了空间目标光度特性光度计和CCD测量的两种方法,并采用恒星比对的方法,得到了空间目标的星等数据,实验结果表明两种测量方法星等精度相当,但CCD测量可以在白天测量空间目标的光度特性.     

基于鲁棒H~∞滤波的光电跟踪机动目标状态预测估计

针对光电跟踪系统中目标机动的特点和电视图像跟踪器信号处理、传输造成的测量时滞以及目标信号测量中存在的不确定干扰和噪声,选取机动目标"当前"统计模型对加速度进行建模,在所建立的光电跟踪目标加速度非零均值相关模型的基础上,采用鲁棒H∞滤波算法对光电成像识别目标运动状态进行预测估计.其预测精度比Kalman滤波提高近1倍.实验结果表明,该方法能有效地克服目标模型变化及随机噪声和干扰不确定性的影响,具有较高的预测精度和良好的鲁棒性.     

一种灰度成像扩展目标跟踪方法

灰度图像色彩信息贫乏会导致易陷于局部相似,使跟踪点发生漂移。针对此问题,提出了基于目标成像空间域与特征域分布的改进直方图模式扩展目标跟踪算法。以基于像素位置和像素灰度值的直方图模式作为目标模式;相似度测量采用基于Bhattacharyya系数定义的距离;用均值偏移迭代进行匹配区域搜索;通过建立卡尔曼预测跟踪策略解决目标被遮挡时的跟踪问题。试验结果表明,采用该算法,跟踪点漂移由原来十几个像素的波动减少到仅偶有1个像素的抖动。     

Toward large-area targets for “TRAKULA”

TRAKULA (Transmutationsrelevante kernphysikalische Untersuchungen langlebiger Aktinide, i.e., nuclear physical investigations of long-lived actinides with relevance to transmutation) is a joint research project of the German Federal Ministry of Science and Education (BMBF) on nuclear physics investigations with modern scientific, technological and numerical methods. Experiments concerning the transmutation of radioactive waste are a central topic of the project. For this, large-area samples (≥40 cm²) of ^235,238U and ^239,242Pu compounds are required for the calibration of fission chambers and for fission yield measurements. Another topic within the project requires large-area targets for precise measurements of the half-life, t_1/2, of very long-lived α-particle emitters like ¹⁴⁴Nd (t_1/2≈2×10¹⁵ y). Here, we report on electrodeposition tests with Gd and Nd (used as chemical homologs of the actinides), which were performed to find optimal deposition conditions for small-area targets that should be applicable to future large-area targets.The layers were produced by molecular plating. A new stirring technique, ultrasonic stirring, was adopted and found to be suitable for producing large-area targets. Moreover, two different current densities (namely 0.7 and 1.4 mA/cm²) were studied and found appropriate for target preparation. Characterization of the layers with different analytical techniques played a major role in these studies to gain a deeper understanding of the deposition process itself: neutron activation analysis and γ-spectroscopy were used for yield measurements, radiographic imaging for homogeneity studies, scanning electron microscopy for morphology studies, and atomic force microscopy for roughness studies. According to the obtained results, a new electrochemical cell for the production of large-area targets was designed.     

目标联合状态类型密度表示的跟踪门技术

大多数传统的跟踪门技术仅使用目标的运动学量测信息,在多目标、多杂波跟踪场景中会导致较大的关联不确定性。考虑到属性传感器可以获取目标的类型信息,提出了基于目标联合状态类型概率密度的跟踪门方法。首先给出目标状态与类型的联合概率密度表示,从而导出以类为条件的跟踪门构建方法。为了适用于实时的非线性跟踪系统,门限的计算采用了基于仿真的算法。场景 1显示如果目标的量测预测密度为偏斜函数时,基于仿真的门限算法可以获得最优的跟踪门;场景 2为地面编队目标的跟踪过程。与使用传统的跟踪门相比,以类为条件的跟踪门技术在很大程度上提高了目标量测到航迹的关联率。     

Algorithm of locating the sphere center imaging point based on novel edge model and Zernike moments for vision measurement

High accuracy of locating the sphere center imaging points is crucial for the vision measurement system. This paper investigates the effect of projection projective model on extraction of the sphere center, upon which the sub-pixel edge-location algorithm based on the sphere projection model is proposed. The sphere center projection model is established by analysing the process of sphere imaging, and the sub-pixel edge-location algorithm consisted of the novel edge model and the improved Zernike moment computing is studied. The novel edge model based on the Erf (error function) is adopted for modelling the practical edge part, which obtains the edge distribution points with high precision. Then a closed-form solution of edge locating error compensation is calculated based on Zernike moments. Finally, the proposed method is verified via simulations and experiments. The relevant results show that the proposed method can accurately locate the sphere center imaging point, which further improves the precision and robustness of the vision measurement system.     

无线传感器网络中一种改进的目标定位算法

将定位区域网格化,把目标定位问题转化为稀疏搜索问题,建立基于压缩感知的定位模型。为满足压缩感知理论对测量矩阵的约束等距性要求,采用LU分解的方法对测量矩阵进行正交化预处理。同时提出一种改进的正交匹配追踪算法恢复目标位置,并利用加权质心算法进一步提高了定位精度。实验结果表明,该方案平均定位误差小于其它算法。