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针对临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪问题,在分析目标运动特性的基础上提出了一种二阶时间相关的新型机动跟踪模型,该模型的核心是将加速度作为具有衰减振荡自相关的零均值随机过程,并据此构建了跟踪临近空间高超声速跳跃式滑翔目标的状态方程;为进一步分析模型的运动适应性,结合卡尔曼滤波算法推导了模型的系统动态误差稳态值,从模型参数取值的角度探讨了模型的适应性问题;为提高模型参数设计的合理性,分析了模型中两个参数的对应关系,并给出了参数设计的大致参考区间.理论分析表明,模型具备周期性与衰减性的统一,在短时间内主要表现为周期性,在长时间内主要表现为指数衰减性,这一特性提高了对临近空间高超声速跳跃式滑翔运动描述的合理性,此外,该模型跟踪临近空间高超声速跳跃式滑翔目标时的参数理论取值具有较低的系统动态误差稳态值.仿真实验表明与已有的临近空间高超声速目标单噪声机动模型相比,该模型具有较高的跟踪精度;并通过比较不同参数下的仿真结果一定程度说明了参数取值方法的合理性. 相似文献
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针对临近空间高超声速目标跟踪的问题,提出了一种ECEF坐标系下基于径向速度补偿和相邻时刻目标量测对消处理的高超声速目标跟踪算法.首先,充分分析了目标高超声速运动对雷达探测跟踪的影响,并在此基础上合理构建了目标高超声速运动下的量测模型,以避免模型失配所引起的滤波发散问题;其次,利用解模糊处理后的径向速度估计对目标高超声速运动引起的高动态偏差做近似补偿,以将问题转换为低系统偏差下的状态估计问题,最后,通过基于相邻时刻目标量测对消处理的单雷达量测方程构建,可有效回避低系统偏差存在下的航迹关联问题,进而实现临近空间高超声速目标的可靠跟踪.仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度. 相似文献
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临近空间目标探测分析 总被引:1,自引:0,他引:1
2010年美国在临近空间高超声速平台和武器研究领域获得了"里程碑"式的发展,高超声速飞行器具有突出的快速反应能力,使得"全球到达,全球作战"的作战理念成为可能。临近空间目标的出现对雷达预警探测系统的预警能力提出了挑战。文中在分析临近空间目标特征的基础上,研究了对临近空间目标预警探测的难点。 相似文献
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针对临近空间高超声速目标跟踪制导雷达的小搜 索空域波位编排问题,首先,分析了波位编排样式 和波束展宽效应对波位编排的影响,给出了跟踪制导雷达较为优化的波位编排样式以及波束 展宽效应补偿 方法;其次,在构建静态最优波位编排数学模型的基础上,利用遗传算法具有解决全局最优 问题的优势, 提出了基于遗传算法(GA)的静态最优波位编排模型确定方法;最后,利用预警系统的速度引 导信息完成波位编 排的动态匹配,给出了动态匹配的更新时间。仿真结果表明,本文方法实现了目标高超声速 运动条件下, 跟踪制导雷达对搜索空域的连续高概率覆盖,相应提高了雷达的截获性能,且避免了雷达搜 索资源的浪费。 相似文献
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防御方进行临近空间高超声速目标预警探测基础研究和工程研制需要对该领域形成系统全面的认识。为此详细总结与分析该领域最新研究进展:围绕该类目标的预警探测问题,在简要介绍目标类型及特点的基础上,从目标特性、预警装备体系构建与运用和预警探测关键技术等3个方面对国内外的研究进展情况进行归纳梳理。分析总结结果表明,该领域当前研究存在试验验证少、定性讨论多、体系运用探讨不足等问题,防御方需要据此开展针对性的研究。 相似文献
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随着临空高超武器陆续取得技术突破和试验成功,其对探测感知和系统防御带来的挑战也逐渐由概念设想转变为重大现实威胁。本文从临空高超目标轨道特性、运动特性、电磁散射特性对雷达探测带来的技术挑战出发,分析雷达探测临空高超目标需解决的关键技术问题,提出在临空高超目标的高速、大机动、等离子鞘套带来的目标检测、跟踪、鞘套目标识别等问题的技术解决路径。以体系化作战为核心,分析提出反临探测体系需重点解决覆盖性、时效性和协同性等关键问题,探索构建探测-跟踪-打击链闭环的探测体系需求和技术路径。 相似文献
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在目标跟踪过程中,目标在图像中的形状和大小常发生不同程度的变化,为了准确、有效地实现目标跟踪,采用多次迭代的连续自适应平均值移动算法。该算法是一种基于颜色跟踪的算法,根据多次迭代的计算结果,自适应调整图像序列中搜索窗口的大小和位置,从而得到当前图像中的目标中心,实现对运动目标的跟踪。最后分别在不同变形情况下和多个运动目标下进行实验。实验结果表明,当目标发生旋转、大小变化及存在多个目标的情况下,该算法仍能有效地对运动目标进行准确跟踪。 相似文献
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针对传统的Mean-shift运动目标跟踪算法中目标与背景颜色相近时,算法稳健性下降,且在高速运动目标跟踪应用中,如果目标下一位置超过Mean-shift适用的邻域范围时,算法失效的问题,提出了一种改进的运动目标跟踪算法.该算法融合了LBP(局部二值模式)纹理特征,建立色彩-纹理联合直方图用于搜索跟踪;同时该算法引入了卡尔曼滤波预测机制,提前对目标的位置进行预测,将搜索范围收敛到特定的区域内,以保证Mean-shift算法的有效性.实验结果表明该算法相对传统的Mean-shift跟踪算法,效果有明显改进. 相似文献
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Meanshift算法在对快速运动的目标进行跟踪时容易丢失目标,并且在目标被遮挡时,也容易造成跟踪失败,跟踪的过程中跟踪框不能随着运动目标的大小变化而变化.提出一种基于Meanshift运动目标跟踪算法的改进算法.该算法基本思想是采用改进的三帧差分法对运动目标区域进行提取,求得跟踪框轮廓,同时用Meanshift算法对运动目标进行跟踪,获得目标最大概率区域,将该区域中心作为跟踪框的中心.跟踪过程中通过巴氏系数判断是否目标被遮挡,若被遮挡则调用Kalman滤波进行预测跟踪.实验结果表明,该算法能够快速、准确地跟踪目标. 相似文献
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提出了一种基于扩展Kalman预测方法的多目标跟踪技术,首先寻找多个目标的主运动方向,并向其垂直方向进行灰度累积投影,将相邻两帧的灰度累积投影结果进行配准,就可得到多目标的整体位移估计量,为配准提供数据支撑.同时,对视频流中同一帧的目标进行提取并获取中心点坐标,针对这些坐标建立扩展Kalman预测模型,实现可靠的帧间目标位移量预测,再通过后续匹配定位处理进行目标的精确定位及跟踪.该方法适用于有较高实时性要求的大量单向运动目标跟踪应用中.在基于图像处理的棒材在线计数研究中,使用该方法,解决了在传送带上的多支棒材目标的定位和跟踪难题,在相邻帧棒材存在相对运动的极端情况下,跟踪成功率大于99%. 相似文献
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Tracking moving target from image or video sequence is a hot research topic in computer vision.An algorithm based on LogGabor wavelet and Mean-shift has been proposed for moving target tracking under fixed camera setting and complicated environment.Phase coherency of LogGabor wavelet facilitates to extract the edge of moving target and check noise.According to the edge detection,the starting location of Mean-shift can be estimated using the target center coordinate.Eventually,a real-time moving target can be extracted by doing iterative matching pursuit,and experimental results proved the effectiveness of the method proposed. 相似文献