目标自动跟踪系统中瞄准线控制器的综合化设计

在目标自动跟踪系统设计中,为了简化系统结构设计以实现越来越多复杂功能的综合,提出了按控制误差实现功能综合的理论方法,并给出了基于自抗扰技术实现功能综合的完整解决方案.将目标运动速度视为系统扰动,采用扩张状态观测器实时估计并加以补偿.在提高控制性能的同时,用跟踪微分器对目标运动速度进行滤波并提取其一阶导数,结合其他传感器测量值实现对目标运动状态的估计等信息处理功能.实验结果表明:系统跟踪机动目标的误差小于0.1mrad,响应快速、超调小于10%,对目标的运动状态估计精确;该方法结构简单,只需改造现有控制器的软件,即可高性能地实现多种功能的综合,适应于今后系统功能的发展.     

用于多个机动目标的混合高斯概率假设密度跟踪器

现有的混合高斯概率假设密度（GM—PHD）跟踪器不仅可以估计时变的多目标状态,还能辨识不同目标并保持其轨迹连续性．但当多个目标发生机动时,其稳定性较差,容易丢失目标．针对这一问题,本文提出一种能跟踪多个机动目标的混合高斯概率假设密度跟踪器算法．算法在GM—PHD滤波的框架上采用修正的输入估计方法将目标的概率假设密度（PHD）表示成混合高斯形式,并利用不同的标记辨识各个高斯分量,然后通过PHD滤波方程迭代这些高斯分量和对应的标记,最终达到跟踪多个机动目标的目的．仿真实验表明,和传统的GM—PHD跟踪器相比．新算法能以更高的稳定性跟踪多个机动目标．     

基于有限元分析的ICF靶半自动装配系统的微夹钳设计

根据惯性约束聚变(ICF)靶零件的特点,确定用于ICF靶半自动装配系统微夹钳的技术指标,并完成其结构设计.该微夹钳采用柔性铰链机构和压电陶瓷驱动,可根据需要更换不同形状和开口距离的夹口,以适应夹持不同靶零件.以压电陶瓷的2种极限参数为载荷,分析了微夹钳的张合量、应力分布、应变量,并采用非线性接触分析对夹持力和夹持效果进...     

多传感器基于动态时空特性软硬协作决策的目标检测研究

针对多传感器系统中目标检测时检测精度与效率的矛盾问题,研究了一种具有协同合作决策功能的目标检测算法及其传感器设计方案。首先将多传感器系统依据时域、空域和频域给出三维定义描述,分析了时空动态特性,其次依据二元检验和目标优化检测分析了软决策和硬决策在目标检测时变化规律,建立了一种基于协同合作的目标检测决策机制,最后给出了基于动态时空特性软硬协作决策的目标检测及其传感器头结构设计方案。实验表明,所提目标检测方案在检测精度、检测效率、资源利用率和覆盖率等方面具有明显优势。     

基于TFDA的有限空间多目标声定位方法

针对有限空间中多途干扰导致多目标声定位方法性能下降的问题,在分析了主动定位和被动定位模型适用性的基础上,提出将基于短时傅里叶变换（STFT）的单频信号强度提取与二次相关结合的方法应用于声发射信号声达时频差（TFDA）的测定,并采用多个全指向电容式麦克风进行声定位实验。首先,对麦克风接收到的声信号进行放大预处理;其次,利用接收到的锚节点扬声器定时循环发射的声信号计算声达时频差;最后,各目标利用混合求解的方法进行自主定位。实验表明该方法能够有效实现有限空间多目标定位,定位均方根误差达到5cm,相对精度达到3%。     

基于FPGA的混合高斯背景建模实现

为了解决PC机上高清视频运动目标检测的实时性瓶颈问题,设计了一种基于FPGA的运动目标检测系统.系统采用基于自适应混合高斯背景模型的背景差分法,对环境扰动具有很好的适应性.本设计应用于1 280×1 024高清视频的运动目标检测,针对硬件实现的特点,对OpenCV混合高斯背景模型算法进行改进和适当的参数定点化,设计了适...     

利用不变矩去除恒星的空间小目标检测方法

相邻帧配准差分去除恒星方法,在处理16位灰度图像时,由于高亮度恒星的插值误差大于目标灰度与背景之差,导致差分不能有效去除恒星干扰。针对该问题,引入模式识别中的不变矩概念,提出基于不变矩的空间小目标检测方法。该方法从恒星之间的相对位置入手,避开通过灰度差分消减恒星的过程。利用相邻帧中恒星不变矩相等的特性,寻找三颗恒星作为参考恒星组;向参考恒星组逐一加入未知星点,通过判断增加星点后不变矩是否仍相等来提取恒星;利用目标运动的连续性和一致性从剩余星点中提取目标。通过对仿真恒星点配准差分说明问题的由来,利用实摄序列图像对配准差分法和不变矩方法对比实验,结果表明,配准差分法无法去除的恒星可以通过不变矩方法去除,该方法能够从16位灰度图像中有效检测出小目标。     

电视与红外传感器对机动目标的分布式航迹融合

基于当前统计模型对机动目标进行建模,并用统计的方法对机动目标的多条航迹进行关联和融合,从跟踪性能以及结构的可靠性和可用性上分析了分布式融合结构是目标跟踪最经济和最合理的选择。最后计算机仿真中验证了此结构的实用性和有效性。     

一种新的高超声速目标跟踪算法

针对高超声速目标飞行速度快、机动能力强,而经典跟踪模型难以准确描述目标机动时加速度动态特性的问题,提出了一种改进的交互式多模型跟踪算法.该算法引入参考加速度概念,可较准确地描述目标运动特性,并实时结合目标机动的先验信息和动态信息.仿真结果表明,所提出的方法在跟踪高超声速目标时,具有快速收敛、均方根误差小、跟踪精度高的特点,相比Singer-IMM算法,具有更强的适应性.     

影响军用复杂目标RCS起伏的主要因素分析

为了更好地评估对空情报雷达实际作战能力,对军用复杂目标RCS起伏随各种因素（如频率、视角、极化等）变化的一般性规律进行了分析.运用图形电磁计算（GRECO）方法,根据军用复杂目标高频区RCS估算流程,对影响RCS起伏的主要因素进行了仿真.仿真结果符合理论分析,从而验证了GRECO方法的有效性.