基于DESO的Mean Shift目标跟踪算法研究

将基于DESO的运动预测算法和Mean Shift算法相结合,形成一种新的基于Mean Shift的快速目标跟踪算法.该算法以DESO预测位置作为Mean Shift算法下一帧候选模型的计算中心,实现了对快速运动目标的跟踪,并通过DESO对目标运动轨迹进行预测,较好地解决了目标完全遮挡时的跟踪问题.实验结果表明,该算法具有预测精度高、实时性好、抗遮挡能力强的优点.     

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.     

机动目标运动模型动态辨识理论的研究

在对现有机动目标假定模型结构的合理性及现代战场对目标模型需求性综合分析的基础上，完成了机动目标运动模型的辨识理论研究，提出了机动目标运动模型可动态辨识的条件．为解决机动目标运动模型动态辨识提供了新的技术途径．所提出的“参数辨识模型”具有良好的模型结构，对目标的各种运动模态具有广泛的适应能力．     

战车火控系统目标信息处理的设计与实验研究

机动目标建模与目标信息处理是当前战车火控系统的重要发展方向。在目标模型精度提高以后，只有通过先进的目标信息处理，才能最终提高火控系统的战技性能。本文提出了交互式双循环目标信息处理算法的设计，并在实验室条件下进行了大量的实验研究，为信息处理的工程设计提供了重要的设计规律和丰富的实验数据。     

坦克火控系统弹道解算问题的分析

本文对坦克火控系统弹道解算问题中的曲线拟合法进行了一定的理论分析,指出了这一方法所具有的某些特性。对坦克火控系统中可能采用的弹道微分方程组的直接数值解法,提出了一个新的方法,即迭代一修正法。     

战车火控系统射击诸元解算工程模型误差的动态评估

分析了当前战车火控系统中射击诸元工程解算模型的缺点,进行了精确解算模型的研究,包括解弹道模型和解命中模型,通过比较在相同输入条件下工程模型和精确模型的解算结果,可实现射击诸元工程模型解算误差的动态仿真评估。     

战车炮控系统动力特性的仿真研究

提出了一种炮控系统动力特性半实物仿真方法,介绍了仿真数学模型与仿真算法,并给出仿真实例.结果表明,半实物仿真与实车测量结果基本接近,满足预期的仿真要求.     

战车火控系统水上射击时目标的建模与信息处理

通过对战车水上射击条件的分析，阐述了在水上射击时进行目标建模与信息处理研究的必要性；针对水上射击的特殊性，讨论了在跟踪瞄准和解命中两个不同阶段的目标建模与信息处理问题，以及火炮射击的时机问题等；提出以目标自动跟踪系统为平台，综合对目标的信息处理，从而指出了射击精度的研究方向。     

基于DESO运动预测的模板匹配算法

针对战车目标自动跟踪火控系统对跟踪算法实时性、抗遮挡性要求高的特点,提出了一种基于DESO运动预测的模板匹配算法。该算法通过使用DESO对目标的运动轨迹进行预测,减少了目标的搜索范围,缩短了算法的运算时间。同时,遮挡判断和处理的增加使算法的鲁棒性得到了增强。实验结果表明与基于其他滤波算法的模板匹配算法相比,该算法具有不依赖于目标运动模型,预测精度高,实时性好,抗遮挡能力强的优点。     

基于混沌遗传的DESO参数整定算法

微分扩张状态观测器作为自抗扰控制技术的核心之一,具有很好的滤波性能,在目标跟踪领域可以很好地实现对目标运动轨迹的预测.针对DESO参数多且难以整定的问题,提出了基于混沌遗传的参数整定算法.算法有效提升了遗传算法的寻优能力,提高了算法的收敛速度,在一定范围内能够求得的全局最优解,满足对多种运动模型的滤波精度要求.仿真实验结果证实了所提算法的可行性和有效性,并表明通过混沌遗传算法整定出的DESO参数具有很强的鲁棒性.