水下机动目标跟踪技术研究

水下目标跟踪是海洋国土监视、反潜战等环境下的关键技术。以往的跟踪滤波算法主要基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法,这些方法实现比较复杂,滤波精度不高。最近出现了不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、转换瑞利滤波、双多基地跟踪算法等,需要研究这些算法在水下目标跟踪中的性能。总结对比了国内外学者在此领域的研究成果,得出了这些滤波算法在水下目标跟踪中的优缺点。重点论述了纯角度跟踪和非线性滤波算法的发展、在水下目标跟踪中的应用以及多基地声纳跟踪水下目标技术的发展,回顾了机动目标跟踪和多目标数据互联算法。研究表明,非卡尔曼滤波算法能够更高精度地跟踪水下目标,双多基地声纳是今后发展的重点。为今后的研究提供参考。     

一种多目标自动跟踪的逻辑关联方法

目标跟踪是被动声纳系统的主要功能之一,跟踪器为目标运动分析和目标识别等后置处理提供输入数据。声纳操作员利用人脑独特的认知模式、先验知识和视觉的迹迹相关效应,能够很好地在声纳显示方位历程图上发现目标并录取跟踪。但实际应用中由于低信噪比、航迹交叉和转向等复杂多目标情形,声纳系统实现多目标自动跟踪十分困难。给出一种多目标自动跟踪的逻辑关联方法,利用被动声纳宽带波束输出数据,通过点迹与航迹关联、航迹评价管理和交叉处理等过程,可以较好实现多目标自动跟踪。试验数据的处理结果验证了所提方法的有效性,能够在声纳装备中得到工程应用。     

多坐标系下目标跟踪的联合滤波

针对雷达目标观测和处理在不同的坐标系下完成，本文提出了联合滤波算法来跟踪机动目标。该算法以卡尔曼滤波器为基础，直角坐标系下和极坐标系下的算法相联合，不仅克服了两种坐标系下滤波算法的不足，而且对机动目标有很好的跟踪效果。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于数据融合和多重智能模型的目标识别和跟踪

考虑到单传感器的系统存在着局限性,提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统,以利用数据的互补和冗余。特征层融合能利用各传感器提供的特征为提高目标识别能力;对于点目标和面目标分别提出了智能规则推理和神经网分类器的目标识别方法。决策层融合能提高目标跟踪的精度并提高抗干扰性;提出了可信度决策的目标跟踪方法。     

被动定向浮标阵卡尔曼滤波目标跟踪研究

文章研究利用被动定向浮标阵定位跟踪水下机动目标的方法,基于卡尔曼滤波(Kalman Filter, KF)原理提出一种定位跟踪滤波器的具体实现方法。该方法能够整合多枚浮标现在及过去有误差的测量数据,提高定位精度,同时连续输出水下目标运动参数估计从而锁定目标运动轨迹。该方法实现的关键在于建立水下目标与浮标阵的数学迭代运算模型,包括状态空间的动态与观测过程。由于被动定向浮标阵目标跟踪是一个非线性估计问题,而卡尔曼滤波器是线性的,因此文章设计了近似的线性观测方程以利用卡尔曼滤波来解决这个问题。通过计算机仿真研究该滤波器的跟踪效果并与最小二乘法进行比较,估计精度明显高于最小二乘法。同时通过仿真验证该滤波器可以自适应跟踪目标的非稳态运动过程。该方法在工程实践上具有一定应用前景与指导意义。     

声呐目标跟踪关联中的模糊关联方法

声呐目标跟踪关联是为了获得精确的状态和属性估计、完全和实时的态势和威胁评估。在多台声呐系统联合探测中,根据相同目标、不同观测具有相似特征,提出了声呐目标模糊关联算法。模糊关联能够处理模糊性和不确定性信息,求解具有相似特征目标的关联值。通过将探测目标的方位数据模糊化,利用观测的模糊量和模糊隶属度函数进行数据关联,计算关联时长内两台声呐探测目标方位的关联值,仿真分析验证了上述算法的有效性并取得了较好的实验效果。     

适用于快速扩展目标的跟踪算法

提出了一种算法──偏移质心算法,阐述了偏移质心算法的原理及实现过程。该算法适用于对高速运动扩展目标的跟踪,已成功地用于ＯＦＤ－６３０电视跟踪器,并通过了连云港动态打靶试验。由于这种算法快速简捷、方便易行,且能实时稳定的对目标进行跟踪,在图象跟踪系统中不失为一种简单实用的跟踪算法。     

热点跟踪中目标特性的仿真研究

主要对强激光武器系统中热点跟踪方式进行了分析，建立了真实边界的三维复合传热模型，通过控制容积法用Ｃ语言编制了分析软件，对几种典型靶材的目标特性进行了仿真分析，包括热辐射质心飘移情况和靶材在随机噪声影响下的热点稳定性等。探讨了热点闭环问题，最后给出了结论。     

弱小目标跟踪算法性能评估的研究

本文提出了弱小目标检测和跟踪算法的性能评估框架,并针对弱小目标检测和跟踪的特点,从背景特性、目标特性和跟踪干扰特性等方面对弱小目标序列图像的仿真进行了分析.通过分析弱小目标跟踪中可能遇到的不同的目标情况和由此产生的正确跟踪轨迹、正常轨迹消失、错误跟踪轨迹、遗漏轨迹和虚假跟踪轨迹等目标跟踪状况,以弱小目标仿真模块提供的目标原始真值为基础,采用了有效跟踪评价和有效跟踪精度评价的方法对跟踪算法进行评估.试验表明,该方法能够有效地评估弱小目标跟踪算法.     

空间目标跟踪技术中应用小波变换的探讨

介绍了小波变换的特点及其在图像边缘提取中的意义,说明了扩展目标用小波变换进行目的形心计算的详细步骤,并以收音机图像为目标在不同图像模糊程度及背景噪音情况下用小波变换进行了目标形心坐标提取,比较了不同图象模糊程度及背景噪音情况下目标形心坐标提取的精度,展示了小波变换在扩展目标跟踪技术中应用的前景。     

基于随机有限集的目标跟踪方法研究及最新进展

本文概述了基于随机有限集的目标跟踪方法的产生、发展和研究现状.论文概要总结了基于随机有限集的目标跟踪方法的基础理论,主要包括随机有限集的理论基础,概率假设密度滤波器的理论基础,概率假设密度滤波器的实现方式以及基于随机有限集的目标跟踪算法的性能评价指标.文中同时简要介绍了概率假设密度滤波器在目标跟踪领域的应用,并对在该领域未来的发展提出了自己的看法.     

雨流循环均值-幅值二维联合概率密度的实用算法

在实际工程结构疲劳损伤计算中，经常忽略雨流循环均值，而只考虑幅值的影响。这对计算结果会带来一定的误差，尤其是那些对均值影响比较敏感的材料来说更是如此。若考虑雨流循环均值的影响，在时域计算中可以很方便地实现，但在频域中则必须得到雨流循环均值-幅值二维联合概率密度。本文针对工程中常常遇到的平稳Gauss随机过程，提出由结构响应的PSD得到雨流循环均值-幅值条件概率的简便计算公式，进而结合Dirlik经验公式直接计算出雨流循环均值-幅值二维联合概率密度函数的实用方法。     

一种基于小波变换的目标融合跟踪方法

本文在分析小波变换的基础上，将小波分析应用到目标图像的融合跟踪技术上，利用小波的多尺度和多分辨特性，不仅能够获得不同分辨力下的图像序列，进行目标图像融合；还能有效地从信号中提取突变信号。对函数或信号进行多尺度的细化分析。图像边缘用小波变换进行处理和提取并对图像形心进行计算。能够得到较好的轮廓提取效果和形心定位精度，进而说明了小波变换可能成为目标跟踪中较好的数学方法。     

仅有角度观测信息情况下目标机动自适应跟踪算法研究

针对光电目标跟踪问题中纯角度跟踪的特点,提出了纯角度目标的机动自适应跟踪算法.该算法采用机动目标“当前”统计模型描述目标的运动特性,根据强跟踪滤波器的思想通过实时检测滤波器的残差信息确定目标的机动变化情况,进而调整“当前”统计模型中表征目标机动特性的参数(机动频率和随机加速度分布的极值),使得运动模型更加符合目标的机动...     

基于LabVIEW的红外人体目标跟踪

针对红外图像序列信噪比低,缺少边缘及纹理信息,以及人体目标运动自主性强且姿态复杂多变的特点,选用Mean Shift目标跟踪算法,对红外人体目标进行跟踪.针对传统Mean Shift目标跟踪算法不能对尺度变化的红外目标进行有效跟踪的问题,对原有算法进行改进,使用边缘加权直方图与模板中心加权直方图计算Bhattacharyya系数的方式,实现核函数带宽的自适应,并利用界面友好的LabVIEW2011平台进行实现.通过两组实验证明了改进后算法的可行性和有效性.     

多传感器静态数据分配问题的匈牙利解法

多目标多传感器数据关联中的分配问题一直是数据融合领域中的一个关键问题，众多的研究都提出了一系列不同的方法来解决这个NP-hard问题，本文提出了用2维分配问题的匈牙利解法来解决该问题，给出求解2－D，3－D分配的方法，经仿真计算表明，该法能较大程度地降低计算量，是一种实用性很好的方法，同时也值得向更高维的情况作进一步的研究和仿真比较。     

高密度氧化铟锡(ITO)靶材制备工艺的研究进展

ITO靶材是导电玻璃、LED、太阳能电池等行业的核心材料之一.综合评述了高密度ITO靶材的研究现状.介绍了ITO粉末的制备方法如机械混合法、喷雾热分解法、喷雾燃烧法、化学共沉淀法、金属醇盐水解法、水热合成法等以及ITO靶材的制备工艺.比较和分析了ITO粉体和靶材各制备工艺的优缺点.最后提出了制备高品质ITO靶材的研究方向.     

红外弱小目标检测跟踪并行处理系统

针对红外弱小目标的实时检测与跟踪,本文设计了一套基于4×ADSP TS201S-600处理器的多DSP并行处理系统.该系统拥有LVDS数字视频输入输出接口,利用TS201S的链路口构建了松耦合并行处理系统,支持多DSP间的两两交叉互联和板级互联,定点运算的峰值速度可达19.2 GMAC@16 bit/s,浮点运算的峰值速度可达14.4 GFLOPS.实验结果表明,该并行处理系统具有高实时性、良好的适用性和扩展性等特点,可以实现对大画面,高帧频的红外弱小目标实时检测跟踪.