基于模糊层次分析法和图像对比毁伤评估法的目标权重计算方法

对目标权重的设置是无人机蜂群作战过程中的重要步骤,设置合理的初始目标权值,并结合前序打击结果实时更新目标权重,能显著提高后序轮次的打击收益.主要介绍模糊层次分析(FAHP)法和图像对比毁伤评估法在不同攻击轮次中无人机目标分配中目标权重的确定.在运用FAHP方法对首轮目标权重进行分析后,通过探测无人机拍摄的打击前后图像对目标打击效果进行毁伤度分析判定;结合首轮打击权重制定下一轮打击的目标权重,给出下一轮打击的建议瞄准坐标,协助无人机群作战的再分配再打击,最大化打击收益.     

无人机对移动目标实时动态定位研究与实现

针对传统的无人机对地目标只能"冻结"图像后静态定位,而无法实时跟踪目标位置并得知运动趋势的问题,提出了一种针对运动目标实时动态定位的方法;采用"圆筛"原理优化实现运动目标轨迹展示与预测,并提高其定位精度;给出了工程实现的示例,并对其精度和误差计算方法进行了分析总结。试验结果表明:此方法的目标定位精度逼近静态定位,能够满足火炮等武器初始对准要求。     

基于车载计算机的红外图像移动目标检测

环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分,是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础,设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端(B/S)架构,在客户端浏览器进行服务请求后,服务端使用改进的YOLOv2算法对车载Rapid输入输出(RapidIO)高速总线传输来的红外图像进行目标检测;通过维度重聚类和改进激活函数等方法,有效降低了漏检和误检率;为弥补红外图像对比度低、纹理特征弱的缺点,提出一种基于直方图均衡化的双边滤波图像增强算法,该预处理能够有效保持图像轮廓细节信息。结果表明：改进YOLOv2算法的实时检测准确度相对于原始算法提升了4.1%;图像预处理算法显著提高了检测准确率;该系统可为开拓无人车载红外图像的应用领域提供可靠的技术支撑。     

法国继续订购麻雀无人机

正据监视防务周刊报道,法国陆军已额外订购了5架萨基姆公司的麻雀2(Sperwer MK II)战术无人机。根据法国武器装备总署(DGA)的合同,新无人机将在2015年交付至法国陆军第61炮兵团。此前,DGA曾于2011和2012年订购了8架麻雀2无人机。作为法国陆军过渡型战术无人机系统(SDTI),麻雀2无人机可携带Euroflir 350光电载荷,用于执行实时情报监视侦察、目标获取、路线侦察和直升机导航等任务。该无人机采用弹射起飞,续航时间     

无人机的战场使用和发展

无人机受气候条件限制少，昼夜可用，无人员损耗，能突入危险地区上空长时间实施监视与侦察，以获取情报信息并实时传输目标图像。轻型复合材料、气动和隐身技术，使无人机能在不被敌人发现情况下突入严密设防的目标区实施监视、侦察和攻击；光电、红外和合成孔径雷达等传感器技术提高了目标图像分辨率；GPS和GIG技术使无人机和目标能精确定位；超音速燃烧冲压发动机技术能使无人机实现高超音速飞行；微机电和纳米等技术能使无人机体积更小。     

基于光电转台全局运动补偿与YOLOv3网络模型的运动目标检测算法

传统的动目标检测算法存在受噪声干扰大、背景建模时间长、无法识别目标类型等问题,并且背景建模等方法对全局运动存在限制要求.针对上述问题,提出新的运动目标检测算法,采用YOLOv3模型对观察序列中的视频进行检测,获得连续帧的目标识别结果;通过光电转台位置信息估算全局运动,对连续帧目标进行匹配获取一致性关系;计算目标像素速度与目标运动程度估值,判定目标运动状态.以车辆目标视频图像为研究对象,试验表明：算法在英伟达TX2与NX平台实现部署,单帧处理时间分别达到140 ms、36 ms,实现对多个运动目标的实时正确检测,并获取目标像素速度与运动方向等运动信息.     

基于微型光电设备的典型靶标形状识别引导

针对无人机回收中采用图像方式进行导航给靶标识别跟踪可靠性带来的巨大挑战,基于多自由度微型光电设备对典型靶标识别引导进行研究,重点研究基于典型靶标对无人机进行视觉引导.通过颜色分割和形状识别快速捕获典型靶标,对靶标进行精确的空间姿态、运动信息测量,结合多自由度微型光电引导设备的空间角位置、角速度等姿态测量信息,计算无人机引导参数,并通过典型靶标识别仿真.结果表明:利用颜色分割和形状识别方法可以快速的捕获靶标,同时结合微型光电设备的测量数据,可以较好地实现无人机引导参数的精确计算.     

基于下视序列图像的无人机测速方法

为了实时、较高精度的获得无人机的飞行地速,提出了基于下视序列图像的无人机测速方法。利用无人机上的速率陀螺补偿获取图像时载机的角运动,实现了惯性稳定辅助特征点匹配算法,可以快速稳定的得到地面同名点在相邻两帧图像中的像差。利用无线电高度数据可以得到无人机的地速。在虚拟视景平台上进行了仿真实验,并与其他匹配算法进行比较,结果表明该方法计算量少、精度较高。     

无人战斗机发展及光电任务载荷关键技术

随着技术进步和信息化作战发展的需求,无人机因其独特优势,在战争中将发挥越来越重要的作用;作为无人机系统重要信息获取和目标引导的光电任务载荷,随着无人机作战使命的升级,正由执行空中昼夜侦察、战场监视,向着执行空中侦察监视、目标瞄准定位、制导武器引导等作战任务发展;对无人战斗机发展趋势进行了探讨,对光电任务载荷发展及关键技术进行了分析论述。     

无人机自主着陆过程中合作目标特征点的提取方法研究

准确估计无人机着陆时的相对位置和姿态对实现无人机安全着陆具有重要的意义,正确地提取出合作目标中的特征点是一个重要环节。本文提出了一种合作目标特征点的提取方法,首先,通过Sobel算子对合作目标进行边缘检测;然后,利用轮廓跟踪获得合作目标的轮廓链码表;最后,利用合作目标的形状特征以及链码的特性,从合作目标的图像中提取出10个特征点。实验结果表明,本文的方法能很好地提取出合作目标的特征点,为后续的无人机姿态信息的精确计算提供了保障。     

一种车载光电平台图像跟踪系统设计

为了对活动目标进行精确引导打击,设计一套新的图像跟踪系统以适应该平台。基于图像跟踪系统原理,论述了复杂背景下的跟踪技术、模板更新机制、低对比度下对弱小目标的跟踪技术、记忆跟踪功能以及对典型目标的跟踪功能等多项技术。介绍了所采取的波门漂移补偿、目标重新捕获和相似目标判断等措施,并以炮兵侦察车搭载该光电平台图像跟踪系统进行了多批次的跟踪试验。试验结果表明：该系统跟踪器的改进方法有效,整体跟踪效果提升显著。     

基于FPGA的零飞仪动目标检测及跟踪

动目标的检测及跟踪是实现“零飞”测试的核心内容之一。采用FPGA为平台,利用其独特的并行处理机制和强大的运算能力以提高系统性能,通过背景相减法获得动目标的参数信息,实现动目标检测,并利用粒子滤波算法实现目标的跟踪。     

基于滑模变结构控制的光电稳定平台控制策略研究

光电跟踪系统在载体运动的过程中会受到各种扰动,对系统的跟踪性能产生不利影响。滑模控制拥有较好的鲁棒性,在工程上容易实现,可考虑运用在这类系统中。使用摩擦反馈并将速度环滑模控制与跟踪环PID控制相结合,可得到一种应用于光电跟踪系统的滑模变结构控制策略,它提升了光电稳定平台的稳定精度,同时具有一定的鲁棒性,能使运行中的系统在外界环境变化时对变化的扰动有一定的适应能力。以二维伺服转台为被控对象设计了滑模控制器,进行仿真实验并与现有基于PID方法的控制方案对比。对比结果表明：在给定扰动下,基于滑模变结构控制策略的光电稳定平台将速度环稳定误差从72″/s降低到了12″/s,均方根从37.0″/s降低到了1.46″/s,提出的滑模变结构控制器对提升光电稳定平台的稳定精度有一定作用。     

复杂背景下弱小目标的稳定跟踪控制

复杂背景下弱小目标的稳定跟踪控制,利用自适应阈值跟踪波门和鼠标导引来实现.该控制通过电视/红外成像和激光测距以及视频处理技术,结合编码器测量角度值,得到目标偏离视场中心的偏差值,然后将偏差值作为负反馈送给光电跟踪伺服,驱动转台朝着减小偏差量的方向转动,从而实现对目标的稳定跟踪.     

闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种强跟踪粒子滤波(STUPF)算法.该算法将无迹卡尔曼滤波器(UKF)与强跟踪滤波器(STF)相结合作为粒子滤波提议分布,具有在线调节滤波增益阵,提高滤波器跟踪突变状态的能力.在给出闪烁噪声统计模型的基础上,将STUPF应用在几种典型目标运动模型跟踪系统中,并同UKF和...     

栓系无人机光电侦察任务载荷控制系统

为实现栓系无人机快速精准地完成光电侦察任务,设计一套以数字信号处理器(digital signal processor,DSP)为控制核心,以三轴光纤陀螺实现视轴稳定的光电侦察任务载荷控制系统.介绍该系统的组成、工作原理、硬件原理框图以及电机选型计算方法,采用双速度环的控制模型实现高精度稳定控制.结果表明,该任务载荷控制系统的控制方法对提高无人机稳定瞄准和跟踪具有一定的工程参考价值.     

矢量水听器与Kalman滤波在水雷引信中的应用

将基于声压振速的矢量水听器应用于水雷上,可以实现对水面运动目标的精确测向,获得方位角和俯仰角。根据水雷定深、方位角、俯仰角3个观测量,利用Kalman滤波算法实现对水面运动目标航迹估计与跟踪,提高水雷的精确打击能力。     

基于旋转反射镜光学成像的动态目标跟踪方法

为完善军事靶场实验中精准获得动态目标参数,针对现有目标跟踪方法无法快速跟踪高速运动目标的问题,提出了一种基于反射镜光学成像的动态目标跟踪方法。利用光反射原理,采用高速相机与反射镜结合的方式采集动态目标的多图像信息,建立目标运动数学模型;依据反射镜角度偏移量,研究反射镜转动参数与目标运动参数的匹配关系;采用嵌入式控制器、反射镜、光学相机等搭建系统硬件平台,并结合目标运动数学模型和图像处理算法,实现目标跟踪系统多参量的调控与优化。系统测试结果表明,在变速运动状态下所建立的目标跟踪模型能够获得清晰的目标图像,达到了跟踪的目的。     

FPGA+DSP在空中背景下运动目标实时跟踪系统中的应用

针对电视跟踪系统对飞行目标的检测与跟踪受到速度瓶颈的限制,设计出在TMs320c6416DSP的配合下,以Altera公司的EP2C70F672C6FPGA为核心处理器的实时电视跟踪系统。该系统利用FPGA强大的并行流水处理能力,实现视频图像的采集、预处理、运动目标检测、波门叠加功能,并利用具有快速运算能力的DSP实现模板匹配算法,以确认跟踪目标。结果表明,该系统能实时高效地完成目标检测与跟踪任务。     

复杂场景中目标抗遮挡跟踪算法研究

针对复杂场景中目标被干扰、遮挡等情况,提出了一种基于遮挡判断和运动轨迹预测的抗遮挡跟踪算法,可实现对被干扰或遮挡的目标进行有效跟踪,给出仿真结果,表明了算法的有效性和实用性。