电视跟踪系统的计算机仿真分析

本文根据结构图法对一电视跟踪系统进行了计算机仿真分析,给出了仿真方法及仿真结果。本文重点分析了跟踪系统的过渡过程、捕获特性及跟踪精度,还分析了电视跟踪器的滞后、分辨率和视场、放大器饱和以及随机干扰对系统特性的影响。仿真结果与理论分析及实验相符。     

倾斜二维指向镜跟踪系统速率方程

本文针对非传统二维指向镜跟踪系统,建立了跟踪器入射光轴角速率与仪器框架轴角速率的运动学耦合方程,给出了完整跟踪解耦关系式,并对解耦关系式进行了适当的小角度近似和线性化处理,从而实现成像跟踪闭环控制环路。仿真结果验证了解耦关系式的正确性和有效性。经过近似处理后不但有效解决了算法的实时性问题,且对跟踪器镇定时间无较大影响。     

电视自动跟踪器的基本原理

为了提供具有自动跟踪能力的火控和导弹系统,人们已研制出各种不同的光电信号处理技术。其中最有意思的是己使用实时成象系统工作的那些跟踪器,特别是那些与标准电视格式相兼容的跟踪器。本文评论了电视自动跟踪器的基本原理,并研就究了诸如跟踪孔径、视频处理慨念和误差检测算法方面的相似处和不同处。另外还扼要地讨论了性能的测量和系统的应用问题。     

自适应Notch滤波器在阵列信号处理中的应用

为了不增大阵列尺度采用信号处理方法得到高分辨率的波束指向性,首先利用Notch滤波器的＂离线重构＂实现窄带波束形成,进而结合其瞬时相位估计方法,研究了基于自适应Notch滤波器的恒定束宽波束形成技术,利用信号处理方法将矢量传感器阵列接收的低频窄带信号转化为具有指向性的较高频率波束,并采用虚拟阵元技术消除波束栅瓣的影响,给出了实际应用中具体的信号处理方法。仿真和湖试验证表明这种基于自适应Notch滤波器的恒定束宽波束形成方法是合理可行的。最后,针对适应实时信号处理的要求提出将这种方法与目标自动跟踪系统相结合的改进方向。     

基于窄带滤波及分组DTFT的科氏流量计信号处理方法

提出了一种用于科氏流量计的数字信号处理方法：利用椭圆滤波器滤除左右两路信号中的谐波，再对滤波后的信号进行修正的自适应陷波滤波并测量信号基频，跟踪频率变化；采用计及负频率影响的分组DTFT递推算法测量两路信号的相位差。仿真分析表明，所提出的方法具有很好的跟踪效果且计算简单，可用于科氏流量计的实时信号处理。     

自适应跟踪数字陷波滤波器的设计与应用

本文采用自适应跟踪数字陷波滤波器自动跟踪被测信号中干扰信号的频率 ,并利用该频率设计相应的数字陷波滤波器去除被测信号中的干扰信号。试验表明 ,该方法具有设计简单、应用方便、实时性强等特点 ,可以有效去除被测信号中频率缓慢变化的干扰信号     

基于AFF和SGA的科氏质量流量计信号处理方法

采用一种新的方法来处理科里奥利质量流量传感器的信号。该方法将自适应Funnel滤波器（AFF）和滑动Goertzel算法（SGA）结合起来，能够精确地跟踪信号的频率，计算相位差。与以往的方法相比，该方法跟踪精度高且跟踪速度快，具有用定点实现其算法时不容易产生溢出和适合于时变信号的优点。     

基于跟踪滤波的自适应振动控制

针对频率周期振荡的振动系统讨论自适应控制问题，在频率跟踪的基础上对频率变化的振动响应进行控制，给出相应的估计、滤波与控制方法。首先在子空间辨识原理的基础上，通过测量信号自相关序列的递推运算获得信号频率；然后根据估计频率实时调整带通滤波器的中心频率，使其跟踪信号频率，实现信号分量的跟踪滤波；最后在LMS 方法的基础上构造     

激光帮助评价降落伞、弹射系统(科技图片)

据报导,GTE Sylvania公司已将评价降落伞和弹射系统性能用的激光跟踪设备交付给加利福民亚州El Centro国家降落伞试验场使用。该跟踪器安装在电影—六分仪左臂上(图中操怍员观察的那台跟踪器),这台跟踪器与安装在降落伞上的后向反射器配     

人工神经网络应用于适应滤波的研究

目的 用神经网络实现Adaline自适应滤波权值调节。方法 在Adaline自适应滤波器中,滤波器的权值调节是通过LMS自适应算法进行调整的,但LMS的自适应算法的收敛速度慢,从而大大影响了Adaline自适应滤波器的滤波性能,作者利用TH网络进行TH－Adaline滤波器系统辨识。并给出了Adaline滤波器权值输出变化曲线的仿真结果。结果与结论 利用TH神经网络来实现滤波器权值调节的Adaline自适应滤波器运算速度比运用LMS算法的Adaline自适应滤波器的收敛速度快。     

脱靶量累加前馈补偿电视跟踪器的跟踪误差

电视跟踪系统通常采用速度、位置双闭环控制。前馈控制可以提高跟踪精度但无法实现;速度、加速度滞后补偿,跟踪精度提高有限。动态高型方法是在负反馈控制系统中增加若干积分环节以提高跟踪精度。随着目标速度的提高和光电跟踪设备自动化程度的提高,对电视跟踪器伺服系统的跟踪精度提出了越来越高的要求。本文创新性引出一种斜坡累加补偿方法,通过理论证明和仿真,指出它与动态高型技术高度相似,从而从新的角度解释了动态高型提高跟踪精度的机理,并为动态高型方法在工程上实现电视跟踪伺服系统的跟踪精度的提高提供了坚实的理论依据。     

融合颜色和轮廓的粒子滤波人脸跟踪

实际人脸跟踪过程中,光照和姿态的变化、背景颜色干扰等因素都会极大地削弱颜色特征的有效性,从而造成跟踪的不稳定.针对该问题,本文提出了一种以颜色和轮廓分布为线索的粒子滤波人脸跟踪算法.该算法主要有三个方面的特点:第一,在粒子滤波基本框架下,引入新的用直方图描述人脸轮廓的方法,有效解决了光照、人脸旋转、部分遮挡问题对跟踪的影响,并且能及时有效地重新捕获由于大面积遮挡等原因而丢失的目标.同时采用实时调整每帧图像特征点个数,有效提高了跟踪效率.第二,针对背景干扰问题,提出了一种抑制相似背景颜色干扰的方法.第三,本文还提出实时更新模板的方法来提高跟踪的准确性.实验证明本文算法对人脸跟踪具有很好的效果.     

卡尔曼预测滤波对跟踪传感器延迟补偿的算法研究

针对跟踪传感器延迟对伺服系统的精度和稳定性的不利的影响,本文提出了一种补偿方法。根据已延迟的跟踪传感器信号通过卡尔曼预测滤波来计算当前的目标位置和速度信号,并将这两个信号分别作为伺服系统的位置引导信号和速度顺馈信号进行闭环跟踪。理论分析和仿真数据表明,卡尔曼预测滤波能够在几帧内预测得到较准确的目标位置和速度信号,该补偿方法能够有效地提高伺服系统的跟踪精度和稳定性。     

光电跟踪器船摇自稳定建模及仿真

为弥补只针对横摇和纵摇建模的不足,提出了包含艏摇的完整的三自由度视轴稳定模型。采用位置坐标变换把大地坐标系的位置引导数据转换到甲板坐标系,引导光电跟踪器在甲板坐标系捕获目标,以解决船摇位置扰动。通过速度坐标变换建立视轴速度干扰模型,应用前馈控制技术补偿船摇速度扰动,从而提高原Ⅰ型位置伺服系统海况跟踪测量的精度和平稳性。应用所建模型进行仿真,结果表明,光电跟踪器的视轴指向与船摇扰动的隔离度超过40dB,可以保证光电跟踪器在五级海况下实现自稳定功能。     

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。     

光电跟踪误差校准技术的研究

研制光电跟踪仪校准系统,利用激光跟踪仪跟踪光电跟踪仪并采集测量数据,剔除其中存在的粗大误差得到有效数据,采用球面拟合最小二乘法确定光电跟踪的中心。建立合理的坐标转换模型,实现激光跟踪仪的中心向光电跟踪仪的中心坐标转换,并将二者的测量数据进行对比得到校准结果。利用VB和MATLAB软件结合的方法对数据进行分析与处理,提升运算效率。举例给出光电跟踪仪校准系统的测试结果,并对其不确定度进行分析,证明了此校准系统的可靠性,为跟踪及瞄准系统的参数校准提供了参考。     

捷联稳定技术在两轴光电跟踪仪中的应用

载体平台摇摆对两轴光电跟踪仪光轴指向的扰动是制约光电跟踪仪跟踪稳定性和跟踪精度提高的关键因素.本文首先从控制原理出发比较了传统速率稳定方式与捷联稳定方式,然后针对两轴光电跟踪仪捷联稳定方式建立了扰动作用于光轴指向分量的数学模型,最后对某型光电跟踪仪采用了捷联稳定技术,并设计了相应的伺服系统,试验表明此系统设计合理,满足...     

双子阵被动跟踪系统

文章介绍一种用于水下机动目标测量的双子阵被动跟踪系统,介绍了双子阵定位原理和系统构成,提出了广义相关时延估计方法、时延值滤波方法和卡尔曼弹道滤波器,该系统能方便地进行水面或水下机动目标的跟踪测量。     

一类基于信息融合的粒子滤波跟踪算法

本文提出了一种基于图像多特征信息融合的粒子滤波跟踪算法.该算法利用颜色柱状图描述运动目标颜色分布信息,帧间差的梯度图像描述目标运动信息,并在柱状图框架下给出了运动目标颜色和运动似然模型,保证了颜色和运动似然模型在尺度上的统一.由于图像多特征提供了运动目标多方面的测量信息,从而提高了算法的可靠性.试验表明该算法在使用相同粒子数目的情况下较采用单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法效果好.     

电视跟踪系统的复合控制延迟卡尔曼滤波算法

为解决电视跟踪系统中由于脱靶量滞后存在降低系统跟踪精度的问题,在电视跟踪等效复合控制系统中提出了一种改进的卡尔曼滤波算法——电视跟踪延迟卡尔曼滤波算法,以对脱靶量滞后信号进行补偿．并在电视跟踪等效复合控制系统中对该算法进行了仿真实验．实验结果证明：①该算法在电视跟踪等效复合控制系统中是有效的;②该算法比以往的无延迟卡尔曼滤波算法和脱靶量延迟补偿滤波算法更有效地改善了速度预测误差,减小了跟踪误差,从而提高了电视跟踪系统的跟踪精度．