UKF和KF两级滤波的雷达与红外配准算法

针对雷达与红外传感器的时间和空间偏差配准问题,给出时空偏差配准模型,提出了一种时空偏差实时估计算法.该算法将目标的运动状态和传感器偏差组合在同一状态方程中,构建扩维状态的系统动态方程和量测方程,并通过对量测方程的非线性分析,采用UKF和KF两级滤波的方法进行目标状态和配准偏差的联合估计.仿真结果表明,与采用UKF滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度,而且减小了计算量.     

基于互信息的低分辨率对海雷达视频信号配准

从低分辨率对海雷达在视频信号融合后的探测性能取决于视频信号配准效果这一结论出发,研究了两部对海雷达视频信号的配准.首先研究了视频信号配准空间特性及其影响因素,针对海上目标的运动随机性给出了线性配准的时间约束;然后分析了雷达之间的包络异同,给出了基于互信息的配准原理,提出了配准方法;最后基于S波段和C波段的实装数据进行了验证,给出了目标密集区和海杂波区的配准效果.试验结果表明,配准后的视频信号对后期的融合检测性能有较大提升.     

多传感信息融合机器人标定方法

该文提出一种基于多传感信息融合技术进行机器人运动学标定的方法。首先通过对机器人的指数积(POE)正向运动学模型取微分的方式建立末端执行器的误差模型,利用ROMER-RA7520绝对关节臂测量机和安装在末端工具上的多个传感器分别采集末端执行器的位置和姿态信息;随后根据坐标统一原理将测量机的位置测量数据和多传感器的姿态量测数据转换到机器人基础坐标系下,实现位姿数据的空间配准;接着运用自适应加权融合算法融合处理经过空间配准后的位姿数据,得到末端执行器位姿测量值;最后应用迭代最小二乘法求解出参数偏差。KR5arc机器人标定仿真实验表明:该方法可大幅度提升机器人在任意位姿下的定位、定姿精度。     

空中交通管制系统中多雷达数据的配准法

现代化的空中交通管制系统在保障飞机习行安全和提高空域利用率等方面起着十分重要的作用。本文研究了现代化的空中交通管制中心系统中多雷达数据处理的几个关键问题。多雷达数据处理系统能够获得比单雷达数据处理系统更加准确和全面的目标状态信息。本文主要介绍了利用“最小平方配准法”对有配准误差的多雷达数据进行配准误差的估计和补偿，为多雷达数据的互联和融合奠定了基础。     

改进小波序贯极限学习机的光电经纬仪空间配准算法研究

针对光电经纬仪数据融合系统中的空间配准问题,提出复合函数小波神经网络序贯极限学习机光电经纬仪空间配准算法。该算法将小波理论引入到极限学习机中,利用小波函数和任意分段连续非线性函数构造极限学习机隐层节点激励函数,小波函数的伸缩因子和平移因子根据输入数据范围进行初始化,并结合极限学习机在线学习方法进行训练。实验结果表明:改进小波序贯极限学习机的光电经纬仪空间配准算法可以使光电经纬仪的测量精度提高到3″以内,与标准极限学习机空间配准算法相比,该算法能够实现在线增量式快速学习,具有更好的泛化性能。     

基于标志点的多视角三维测量数据配准技术的研究

本文通过引入标志点 ,提出了一种在三维测量系统中对三维测量数据进行配准的方法。该方法通过对标志点的提取 ,首先得到一组匹配点对 ,然后运用SVD奇异值矩阵分解算法求出转换参数R和T ,进而以此作为所有三维测量数据的旋转矩阵R和平移向量T从而实现配准。本文论述了该方法的基本原理 ,并通过实例证明了该方法的有效性     

融合几何特征的ICP改进算法在数字化测量评价中的应用

针对ICP算法对初值依赖程度高、在配准过程中可能陷入局部最优解的问题,提出了一种融合几何特征的ICP改进算法。利用零件具有丰富几何参数的特点,首先对实测点云进行基于曲率的体素采样,尽可能保留几何特征,再将点云的曲率差值和法向量夹角差值引入算法的目标误差函数中进行迭代计算,当目标误差函数达到设定阈值时迭代结束,得到最终配准结果。利用复杂曲面标准件进行了点云配准实验验证,结果表明：相较ICP算法,融合几何特征的ICP改进算法的收敛速度更快、误差更低;相较快速全局配准加ICP配准算法,融合几何特征的ICP改进算法在保证配准准确性的同时,减弱了对初值的需求,简化了点云配准过程。融合几何特征的ICP改进算法为促进零件的准确数字化测量评价提供了有力支撑,具有技术借鉴价值。     

基于固定目标的传感器方位偏差配准方法

在已知固定目标方位的前提下 ,本文提出了—种根据固定目标回波的方位测量 ,建立状态方程和观测方程 ,利用稳态卡尔曼算法进行传感器方位偏差的配准方法。仿真实验结果表明这种方法是有效的     

双处理器实时视频拼接系统

当一些视频系统需更大观测范围,同时获得完整场景是一个问题.针对这种情况,提出一套基于FPGA和DSP双处理器协同工作的视频拼接系统,设计了包括双处理器、FLASH程序存储器、SDRAM数据存储器、SRAM数据存储器、视频AD和视频解码器等硬件结构.系统采集两路视频信号输入,对其进行数字视频转换,然后由FPGA做基本图像处理,并将其送入SDRAM进行存储.DSP将初步处理后的图像数据取出,并对其进行图像配准和图像融合.为了保证图像的实时性,系统采用实时高效易实现的改进的PSO算法实现图像配准,采用平均加权法实现图像融合.实验结果表明,此系统可对两幅720×576分辨率、25帧/秒的视频图像进行实时拼接,满足所需大视场视频图像要求.     

基于二阶转换测量Kalman滤波的目标跟踪算法(英文)

为了减小传统跟踪滤波算法线性化误差,提高光电跟踪系统的跟踪速度和跟踪精度,本文在三维空间中,提出了二阶去偏转换测量卡尔曼滤波算法.该算法利用二阶泰勒展开的方法,推导出了光电跟踪系统观测方程的转换测量值误差的均值和协方差矩阵表达式,并对测量误差进行去偏差补偿处理,再经过转换测量卡尔曼滤波,可显著减小传统滤波算法的线性化误差.仿真结果表明,二阶去偏转换测量卡尔曼滤波(SCMKF)算法的跟踪精度优于非去偏转换测量卡尔曼滤波(CMKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF),以及unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,并且具 有更快的收敛速度,和采用统计方法的去偏转换测量卡尔曼滤波(DCMKF)的跟踪精度相当,但计算简单,提高了跟踪速度.     

组网雷达的交会定位方法

单台雷达的定位精度低,致使多台雷达的融合定位精度较低．在多台雷达实时跟踪目标过程中,雷达的测角误差随距离的增加而增大,而测距误差变化较小．为了提高远距离目标的跟踪定位精度,本文提出了组网雷达的交会定位方法．利用至少3台雷达的测距信息,依据雷达与目标的空间几何关系,推导出该方法的数学模型,分析了定位精度的影响因素．利用组网雷达的实际测量数据进行试验,仿真结果表明,距离目标较近时交会法与融合法的定位精度相当,距离目标较远时交会法优于融合法．     

基于HLA的火控雷达网融合控制系统仿真研究

为提高火控雷达的战场生存能力,研究通过组网技术降低雷达信号截获概率的方法。根据设定作战场景,介绍火控雷达网的工作过程,给出融合控制系统的结构及动态执行过程,设计基于高层体系结构的火控雷达网融合控制系统仿真软件,以此作为平台验证火控雷达组网理论的正确性。最后,通过RTI平台进行仿真实验,结果表明:仿真系统可以有效模拟火控雷达网的数据融合处理和雷达参数控制,组网系统能够延长火控雷达被敌方侦察系统的截获时间。     

汽车防撞雷达多目标识别测量算法研究

针对目前汽车防撞系统中常用的调频连续波测距雷达对多目标识别的不足,基于频移键控雷达的联合作用,提出一种新型的测量方法,该算法采用一种类梯形调频波形,利用调制频率的周期性变化特征分别对单目标和多目标实现有效检测,使雷达不仅可测量单目标在不同运动状态下的距离和速度,同时也可识别多目标,并对其完成测距与测速。利用Matlab对所提出的算法进行了仿真与验证,表明该算法不仅能准确捕捉所探测目标,并且在测量中有着较高的精度,适用于毫米波汽车防撞雷达在行驶中的目标测量。     

雷达-光电经纬仪联合定位模型及误差分析

在现代靶场测量系统中,将不同测量设备测量数据进行融合处理以提高系统的综合测量水平和设备的使用效率。利用部署在光电经纬仪附近的雷达,建立雷达-光电经纬仪联合定位模型,将测角信息和部署在其附近雷达的测距信息进行数据融合,可以得到目标相对于经纬仪的距离,从而确定目标的空间三维位置;分析了定位模型的主要误差来源和典型情况下的误差情况。其结果表明,在典型情况下雷达经纬仪联合定位模型距离定位误差与雷达测距误差基本相当。     

未知输入干扰下异构多传感器分布式两级信息滤波与偏差联合估计

针对目标跟踪过程中受未知输入影响的多传感器网络,提出一种局部单传感器抗干扰信息滤波算法并根据此算法实现分布式一致性多传感器融合滤波估计实现目标的精确跟踪。首先,建立包含未知输入的系统模型;其次,消除未知输入影响并设计局部单传感器两级信息滤波算法实现状态和广义偏差的同时估计;最后,根据提出的单传感器两级信息滤波算法进行分布式加权数据融合。仿真结果表明,该方法及其融合算法的系统偏差、状态估计误差和均方根误差均明显降低,目标跟踪精度有所提高,并且具有较低的运算量和较高的一致性。     

A stretching transform‐based automatic nonrigid registration system for cerebrovascular digital subtraction angiography images

In the cerebrovascular digital subtraction angiography (DSA), patient motion is the primary cause of image quality degradation. In this article, we describe a nonrigid image registration system for motion artifact reduction in DSA which is fully automatic, effective, and computationally very efficient. In this system, the mask image is partitioned to generate the appropriate control points. The energy of histogram of differences method is adopted as similarity measurement, and the Powell algorithm is utilized for acceleration. A forward stretching transformation is used to complete the motion estimation, and an inverse stretching transformation is used to generate the target image by pixel mapping strategy. The method of this system is effective to maintain the topological relationships of the gray value before and after the image deformation. Preliminary experiments on the cerebrovascular DSA images illustrate the applicability of the system. After the deformation, the mask image remains clear and accurate contours, and the quality of the subtraction image after the registration is favorable. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 23, 171–187, 2013     

相似度距离耦合角度径向变换的图像配准算法

目的为了解决当前图像配准算法因利用l1距离或l2距离相似度测量手段来完成图像特征点匹配,使其忽略了相位信息,难以有效消除高斯噪声的影响,使其配准精度与效率不佳不足的问题。方法提出最优相似度距离耦合角度径向变换的抗噪图像配准算法。首先引入角度径向变换,以降低算法复杂度,快速提取图像的特征点。然后联合图像的幅度和相位信息,基于欧式距离测度,定义最优相似度距离测量模型,通过求解其全局最小值,对特征点完成匹配,提高算法的抗噪性能。最后将图像分割为内点与外点,择取6个内点,通过计算其变换矩的几何配准误差,改进随机样本一致策略,对匹配进行提纯,消除误配。结果仿真实验结果显示,与当前基于l1距离或l2距离相似度测量的图像配准技术相比,该算法具有更强的抗高斯噪声性能和更高的匹配精度,且算法时耗最短。结论所提算法能够精确完成图像特征配准。     

基于DNSS与点到平面的ICP结合的点云配准算法

针对现有点云配准算法众多、配准速度和配准精度不尽相同的问题,本文提出了一种将DNSS与点到平面的ICP相结合的配准算法,利用DNSS提取源点云数据的关键点,利用关键点约束查找对应匹配点对,结合点到平面的误差度量方法计算最优刚体变换矩阵,从而完成点云配准。对配准后的结果进行误差分析,实验结果证明,基于DNSS与点到平面ICP结合的点云配准算法配准精度高于点到点的ICP算法和点到平面的ICP算法,且该方法处理几何特征复杂、特征明显的点云数据优势显著。     

Experimental verification of a radar target discrimination technique using multiple‐frequency amplitude returns

Abstract

An experimental study of radar target discrimination using multiple‐frequency scattering amplitude without phase data is presented. Based on the concept of natural resonance frequencies, the technique is aspect‐angle independent so that a priori information of the aspect‐angle is not necessary. The radar cross sections of a spheroid and a thin wire are measured at different aspect ‐ and bistatic‐angles to distinguish different spheroids and wires in the resonance frequency range. The results show that the discrimination algorithm works well and can be applied to both monostatic and bistatic radars.     

Superresolution for high-frequency radar

High-frequency (HF) radars require large-array antennas to achieve narrow beamwidths and are required to discriminate targets with low Doppler shifts compared with microwave radar. Superresolution processing can discriminate signals at separations much less than the beamwidth or conventional Doppler bin width (or conversely, achieve a given minimum resolvable separation with a smaller array or less time-on-target). Simulation results and analysis of real radar data presented here show at least a 2-fold improvement compared with conventional processing, assuming simple theoretical gain manifolds. A novel polarisation-sensitive superresolution algorithm applicable to skywave HF radar is also discussed.