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目标跟踪是被动声纳系统的主要功能之一,跟踪器为目标运动分析和目标识别等后置处理提供输入数据。声纳操作员利用人脑独特的认知模式、先验知识和视觉的迹迹相关效应,能够很好地在声纳显示方位历程图上发现目标并录取跟踪。但实际应用中由于低信噪比、航迹交叉和转向等复杂多目标情形,声纳系统实现多目标自动跟踪十分困难。给出一种多目标自动跟踪的逻辑关联方法,利用被动声纳宽带波束输出数据,通过点迹与航迹关联、航迹评价管理和交叉处理等过程,可以较好实现多目标自动跟踪。试验数据的处理结果验证了所提方法的有效性,能够在声纳装备中得到工程应用。 相似文献
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提出了一种新的水下目标运动分析(TMA)的数据融合方法.针对来自同一声源的不同数据测量组合后所得到的TMA估计,在EKF组合滤波器中进行数据融合,得到最终的更精确的TMA估计.仿真结果表明数据融合后的参数估计误差曲线收敛更好,估计精度明显提高.该方法能够融合所观测的多种测量数据,充分利用来自不方面的观测信息,从而得到精度更高的目标运动参数估计结果. 相似文献
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状态最优估计融合算法在伺服系统中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对如何提高伺服系统多传感器测量数据的可信度,提出了一种状态最优估计融合算法。该算法依据Bayes后验估计理论,把求n个测量数据的状态最优估计转化为求出满足Y(需要测量的状态值)的最大后验概率maxP(Y|E)的估计值Y(E?)的问题,求得多传感器对同一目标的状态测量值的最优值,来提提高伺服测量数据的可信度。该算法应用到具有三种传感器的伺服系统中,实验结果证明,系统能持久稳定、高精度地跟踪运动目标,大大提高了系统的稳定性。 相似文献
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文章研究利用被动定向浮标阵定位跟踪水下机动目标的方法,基于卡尔曼滤波(Kalman Filter, KF)原理提出一种定位跟踪滤波器的具体实现方法。该方法能够整合多枚浮标现在及过去有误差的测量数据,提高定位精度,同时连续输出水下目标运动参数估计从而锁定目标运动轨迹。该方法实现的关键在于建立水下目标与浮标阵的数学迭代运算模型,包括状态空间的动态与观测过程。由于被动定向浮标阵目标跟踪是一个非线性估计问题,而卡尔曼滤波器是线性的,因此文章设计了近似的线性观测方程以利用卡尔曼滤波来解决这个问题。通过计算机仿真研究该滤波器的跟踪效果并与最小二乘法进行比较,估计精度明显高于最小二乘法。同时通过仿真验证该滤波器可以自适应跟踪目标的非稳态运动过程。该方法在工程实践上具有一定应用前景与指导意义。 相似文献
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梁红波 《中国新技术新产品》2024,(2):4-7
本文旨在研究多模态显著性检测方法,以提高在计算机视觉领域中物体检测与跟踪任务的性能。研究问题聚焦于如何融合多种传感器数据,以提高物体检测和跟踪的准确性和质量。采用基于深度学习的目标检测与跟踪方法,能够更准确地识别和定位感兴趣的物体,并连续追踪其运动轨迹。研究方法涉及条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN)和动态权重自适应融合技术,以优化目标的检测性能。本文在多个多模态数据集上进行了性能测试,包括RGB-Thermal、RGB-Depth和RGB-Total。结果表明,与完整模型相比,移除对抗损失函数和模态权重的模型具有更高的召回率,尤其是在高阈值条件下。本研究验证了多模态显著性检测方法在不同数据集上的有效性,并指出在特定数据集上可能需要调整模型参数或损失函数的设计,以获得最佳效果。本研究不仅能够应用于自动驾驶、智能监控和人机交互等实际场景中,还为多模态数据融合在目标检测与跟踪领域提供了参考。 相似文献
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水下目标跟踪是海洋国土监视、反潜战等环境下的关键技术。以往的跟踪滤波算法主要基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法,这些方法实现比较复杂,滤波精度不高。最近出现了不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、转换瑞利滤波、双多基地跟踪算法等,需要研究这些算法在水下目标跟踪中的性能。总结对比了国内外学者在此领域的研究成果,得出了这些滤波算法在水下目标跟踪中的优缺点。重点论述了纯角度跟踪和非线性滤波算法的发展、在水下目标跟踪中的应用以及多基地声纳跟踪水下目标技术的发展,回顾了机动目标跟踪和多目标数据互联算法。研究表明,非卡尔曼滤波算法能够更高精度地跟踪水下目标,双多基地声纳是今后发展的重点。为今后的研究提供参考。 相似文献
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In this paper a new method of passive underwater TMA (target motion analysis) using data fusion is presented. The findings of this research are based on an understanding that there is a powerful sonar system that consists of many types of sonar but with one own-ship, and that different target parameter measurements can be obtained simultaneously. For the analysis 3 data measurements, passive bearing, elevation and multipath time-delay, are used, which are divided into two groups: a group with estimates of two preliminary target parameter obtained by dealing with each group measurement independently, and a group where correlated estimates are sent to a fusion center where the correlation between two data groups are considered so that the passive underwater TMA is realized. Simulation results show that curves of parameter estimation errors obtained by using the data fusion have fast convergence and the estimation accuracy is noticeably improved. The TMA algorithm presented is verified and is of practical significance because it is easy to be realized in one ship. 相似文献
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在被动系统中。多传感器多目标数据关联一直是一个难解决的问题。对静态数据关联多维指派“组合爆炸”问题,许多外学者提出了像最小距离法、最大似然算法等多种解决方法,但它们或正确相关率较低,或计算量较大。基于上述问题,提出了一种基于运动目标在时间上具有连续性的先验知识的新的航迹关联算法,该算法根据数据列之间发展态势的相似或相异程度来衡量航迹间接近的程度,使航迹关联问题突破了样本容量和典型分布这两条限制。仿真结果表明该算法计算量小,正确关联率高,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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水下小目标精细成像对于正确识别水下目标具有重要意义。目前,多波束成像声呐和条带合成孔径声呐是获取水下小目标图像的主要手段。水下目标的判别主要利用了目标图像的亮点特征,即使是同一目标从不同方位观测时得到的结果也可能差异较大,这给快速识别确认目标带来了困难。为解决该问题,提出了利用圆周合成孔径声呐对水下小目标进行水声层析成像信号处理方法,提高了声呐的多角度融合观测能力。仿真及试验数据处理结果表明,合成孔径声呐层析成像方法能够获得目标外形轮廓精细特征,有利于水下小目标的正确识别。 相似文献
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In this paper, the problem of underwater passive target motion analysis (TMA) in three dimensions is discussed using the measurements of passive bearings and elevation and frequency on the condition that acoustic source and observer are in different horizontal planes. Simulation results with both of the PLE (pseudo-linear estimation) and MLE (Maximum likelihood estimation) show that the TMA method is effective in oceanic environment. Its error covariance curves tend to its Cramer-Rao lower bounds. 相似文献