基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法

针对红外目标跟踪获得的目标特征鲁棒性差以及模型漂移易导致跟踪失败等问题,提出基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法,即利用预训练孪生网络提取红外目标多卷积层特征,以获取红外对象的空间及语义信息.通过相对熵滤波网络进行响应图融合,并以融合后的响应图为基础设计自适应模板的更新策略.在具有挑战性的红外跟踪数据集VOT-TIR20...     

基于IR/MMW复合导引头信息融合的目标模拟器设计

我们设计了一种旨在评估凝视红外和毫米波雷达信息融合处理器硬件设计方案的正确性及目标跟踪滤波算法的抗干扰性能和对机动目标跟踪的稳定适应性能的目标模拟器;结合红外和雷达探测目标的原理介绍,详细阐述了红外成像和毫米渡雷达前端信号检测获得的目标状态信息的模拟方法及动态攻击仿真软件的结构框架设计和具体编程实现方法;最后通过动态攻击仿真实例和单双模跟踪精度对比,说明了目标模拟器设计的有效性.     

传感器自适应跟踪算法研究及仿真系统实现

雷达和红外作为目标跟踪常用的两种探测手段,各有其优缺点,利用雷达高精度的距离测量和红外高精度的角度测量,通过信息融合技术充分实现二者的优势互补,并结合交互式多模型(IMM)跟踪思想,给出对目标位置的精确估计;设计基于雷达/红外多传感器跟踪平台的自适应融合跟踪算法,实现根据目标不同运动特性进行跟踪模型灵活、合理切换的自适应目标跟踪,改善对目标的综合识别,达到更好的跟踪效果;选取当前工程实践中广泛应用的目标运动模型,设计基于VC++环境的目标跟踪仿真系统软件,并利用MFC界面制作技术创建可视化目标跟踪仿真软件平台,对跟踪算法性能进行验证。     

一种基于多特征聚类的粒子滤波跟踪算法

提出了一种基于多特征聚类的粒子滤波目标跟踪算法.针对目标描述特征的多样性、特征分布描述方法的差异性及特征空间结构的任意性,提出将目标模型多特征表示统一在聚类计算框架下.算法利用基于均值移动的特征空间分析方法来自适应地计算任意结构特征空间中的聚类,在聚类的基础上提出了一种高效准确的目标概率密度估计方法来表示目标模型.利用核密度估计相似度量方法计算参考目标与候选目标的距离,作为粒子滤波系统观测的重要信息.提出了改进的粒子传播模型,有效提高粒子利用率.在大量真实序列图像上,使用LUV颜色特征与LBP纹理特征进行了目标跟踪实验.实验结果表明,提出的算法能获得较高的跟踪精度、鲁棒性强且满足实时性要求,与一些其它典型的算法相比,整体跟踪性能更好.     

基于雷达/红外成像的机动目标加速度估计

研究机动目标跟踪精度优化问题,需获取机动目标加速度准确信息。由于空间外界干扰造成雷达提供信息不准确,为此提出了基于雷达/红外成像的机动目标跟踪信息融合算法。建立了机动目标与空空导弹的相对运动目标机动数学模型,引入了雷达/红外成像导引头联合观测方法,并对两者的观测信息在时间上进行同步配准。采用雷达/红外成像信息融合跟踪扩展自适应卡尔曼滤波算法进行仿真。仿真结果表明,改进算法能够对机动目标加速度信息进行有效的、实时准确的估计,验证了所设计的跟踪算法的正确性,实现了以直接碰撞方式达到毁伤目标的目的。     

基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下机动目标的检测跟踪问题,提出了一种改进型的基于多模型的粒子滤波检测前跟踪算法.由于粒子退化问题,在目标信号微弱、目标发生机动或者信号幅值波动较强势,粒子滤波的TBD算法的检测概率和跟踪精度将会下降.本算法在粒子滤波的基础之上改进,即在每次循环之前加入新粒子,新粒子的分布是由平均法和前一时刻的目标估计结果进行确定.给出了粒子滤波的TBD算法推导以及数值计算过程.仿真实验表明:基于改进型粒子滤波检测前跟踪算法能够检测低信噪比的目标.     

海天背景下三维目标红外成像仿真方法研究

通过建立的目标三维模型和场景数学模型,利用光线跟踪技术与图像融合算法,实现了海天背景下指定场景信息的目标红外成像仿真.首先,介绍仿真的主要流程,然后对建立三维目标信息、实现光线跟踪算法、目标红外图像与背景红外图像融合三部分分别进行了讨论,最后给出了实验生成的海天背景下指定位置的三维目标的仿真红外图像.     

基于多模态背景模型和霍夫森林的红外目标跟踪

针对红外目标跟踪过程中目标和背景耦合性强和目标形变带来的表观特征变化的问题,提出了基于多模态背景模型和霍夫森林的红外目标跟踪算法,将目标和背景的特征信息整体融入跟踪框架,并引入霍夫森林对目标部件表征信息进行训练更新;通过特征描述和模式列表建立多模态背景模型,在观测序列中记录匹配的背景模式列表,根据匹配结果进行权重和模态参数更新;以背景建模获得的区域信息为采样基础,将前景区域和背景区域分别作为正负样本集代入决策树进行训练;根据叶节点存储的图像块信息对目标位置进行投票决策,从图像特征空间映射到霍夫参数空间,生成目标区域概率分布图,获取高置信度区作为目标跟踪区。在红外公开测试集上实验结果表明,在背景杂波和目标形变对跟踪造成干扰的情况下,所提算法仍能保持跟踪的稳定性。     

一种WSN下的Mean Shift跟踪算法*

为有效地利用无线传感器网络跟踪移动目标,提出了一种基于高斯混合模型的Mean Shift跟踪算法。该算法运用高斯混合模型描述网络区域内目标信号分布的统计特征,利用Mean Shift区分目标信号与环境噪声,并对目标进行定位与跟踪。仿真实验结果表明,该算法在网络存在较大噪声,特别是网络存在大量异常传感器节点读数的情况下,定位精度高、受异常传感器节点读数影响较小。较之以往无线传感器网络目标跟踪算法,该算法具有更好的鲁棒性。     

基于记忆梯度追踪的高效稀疏跟踪算法

为了实现快速稳定的L1稀疏跟踪,提出一种基于记忆梯度追踪的优化稀疏表示目标跟踪算法.首先采用整合后的分块协方差特征对目标外观建模,构建出更有效的适于稀疏跟踪框架的观测模型,结合模板更新策略可提高对复杂场景干扰和漂移模板的鲁棒性;然后采用更低计算成本的自适应比例无迹变化方法近似协方差特征,将流形空间特征相似度量转为欧氏空间度量;最后利用快速记忆梯度追踪方法重构信号性快速稳定的优点减少L1目标跟踪算法稀疏系数的重建时间,计算目标的稀疏解.在各种场景下与5种算法比较的实验结果表明,该算法具有更好的性能.     

雷达半物理仿真系统中的目标角度跟踪

雷达半物理仿真系统对雷达性能研究具有重要作用.在雷达半物理仿真系统中,用数字方法实现了角度跟踪.将雷达接收到的信号转换成数字信号,根据等信号法的振幅和差法,结合相位法,对数据进行分析和处理,模拟雷达的搜索跟踪过程.结果证明,用该方法实现角度跟踪满足精度要求.     

基于HLA信号级火控雷达目标跟踪系统仿真

目标跟踪作为火控雷达的一种重要工作模式,同时是火控系统的首要任务.本文基于HLA构建了可扩展、可重用的火控雷达信号级目标跟踪仿真系统.依据火控雷达闭环、连续跟踪与自动测量特点,从信号级仿真出发,通过火控雷达跟踪系统中天线模块、接收机与信号处理模块、控制系统模块的有机结合,完成动态目标跟踪仿真过程.结果表明仿真系统能逼真有效完成火控雷达目标跟踪仿真,对火控雷达训练模拟系统设计与雷达电子战系统评估研究中有一定的参考价值.     

高精度伺服系统的ZPETC控制仿真研究

为满足数控伺服系统高精度和快速响应的性能要求,设计了一种新型零相位误差跟踪控制器,实现对象的零相位和单位幅值跟踪控制.分析了零相位误差跟踪控制算法的工作原理,证明了其控制效果的无差性.结合数控伺服系统的特性,介绍了控制系统的设计方法和控制过程.MATLAB仿真结果表明,系统具有更宽的输入频率带宽,更低的输入输出幅度和相位误差,输出信号可十分精确地跟踪正弦和随机输入信号.对于数控伺服系统及其它具有快速响应和高精度性能要求的系统,ZPETC具有很好的控制效果和广泛的应用前景.     

水下目标多亮点回波仿真及应用研究

水下目标回波的亮点结构是重要的目标特征,因此,水下目标亮点特征的提取也是主动探测系统进行目标识别与跟踪的主要内容.该文研究了水下目标亮点的结构模型及亮点回波信号模型,重点分析了窄带系统中目标亮点回波信号的幅度、时延、频移以及相位的仿真计算方法.配合波束形成、参数估计及弹道逻辑,实现了对水下目标进行动态跟踪的仿真弹道,并给出了仿真实例.该仿真方法已经在水下武器仿真系统中得到了很好的应用,具有重要的使用价值.     

基于微分观测器的飞行模拟转台伺服系统非线性控制

飞行模拟器转台伺服系统是导弹飞行的重要模拟设备,用于获取实验数据。针对飞行模拟转台伺服系统在跟踪控制过程中存在参数不确定性、非线性摩擦等不确定性问题,提出了一种基于微分观测器的飞行模拟转台伺服系统非线性控制方法;考虑系统在跟踪控制过程中存在不确定性问题,设计了微分观测器来估计复合不确定扰动;设计非线性控制器来控制飞行模拟转台伺服系统,使得系统可以收敛到期望位置转角信号;通过李雅普洛夫稳定性证明控制器作用在系统条件下的鲁棒性;通过MATLAB/Simulink仿真试验平台验证了文中提出的控制策略能够使系统有效跟踪期望位置转角,具有一定工程应用价值;     

高精度快速非线性离散跟踪微分器

对二阶连续系统最速控制设计中采用的综合函数作了分析, 得到了一种新的高精度、快速离散非线性跟踪微分器, 并对其滤波特性、微分提取特性进行了初步分析. 分析表明, 这种跟踪微分器对输入信号具有很好的跟踪能力, 能够滤除噪声和提取微分信号. 相位延迟小, 幅值衰减小, 因而具有跟踪的快速性、准确性. 最后, 给出了数值仿真例子来验证该算法; 并给出了一个实验结果, 证实了算法的可行性.     

联合估计稳态算法及其在过程辨识中的应用

时滞和滤波联合估计问题是自适应系统建模和时滞估计两方面的交叉.本文针对 先时滞后滤波的串联模型.提出基于快速横向滤波器的递推最小二乘算法,并以合成氨生产 过程现场数据为例进行模型预测.仿真结果表明,这种结合时滞跟踪的自适应滤波器适于变 时滞低阶系统建模.     

Optimal signal tracking algorithm for GNSS signal using moving set-point LQG system

This paper proposes moving set-point state feedback for a LQG control system. In contrast to the independent code and carrier tracking loop of a conventional receiver algorithm, the code and carrier tracking variables are correlated in the LQG system. Not only are the multiple states correlated with each other, but also the control inputs are formulated from a combination of the states and the optimal LQG controller gain. In addition, this paper develops a moving set point to estimate the GNSS signal more accurately. To analyze the advantage of the proposed method, a signal tracking simulation using hardware GNSS simulator is performed and the simulation results show that the tracking performance of the moving set-point LQG system is better than that of a conventional loop filter, especially in terms of the code tracking performance.     

基于CMOS工艺的自动增益控制电路研究

在无线接收机中,天线接收的信号强度往往变化很大,自动增益控制环路(automatic gain control,AGC)根据这个信号强度来动态调节控制放大器的增益,向后级基带电路(如ADC)提供幅度恒定的信号,使得接受到的不同强度信号均能被正确接收和解调;为了达到通过识别接收机接收信号的强度动态调节放大器的增益,以实现输出信号幅度恒定的目的,文章基于TSMC90nm CMOS工艺着重论述了针对70 MHz中频信号的AGC电路设计过程,详细设计了AGC各模块电路,并从提高线性度、降低直流失调和提高稳定性等方面对电路进行了优化,主要介绍AGC芯片的版图设计并进行了后仿,给出了整个AGC系统的工作特性和各项指标;在电路设计过程中,针对线性度、输出信号幅度、增益控制范围等进行改进与优化,得到符合设计指标的电路结构;最后对AGC环路的性能进行仿真验证,得到该AGC在满足输出信号幅度和线性度的基础上达到了30 dB的动态范围,满足了接收机系统的要求。     

Estimation of brainstem auditory evoked potentials using a nonlinear adaptive filtering algorithm

In this study, we introduce a novel nonlinear system not only for tracking of both the latency and amplitude variations in brainstem auditory evoked potential (BAEP), but also for reduction of single-trial numbers in BAEP pattern extraction process. Trial-to-trial variations in auditory evoked potential (AEP) are very important in quantifying dynamical properties of the nervous system and in specifying the group-specific effects in clinical applications. Due to the nonlinear dynamics of the AEP, a nonlinear adaptive filtering technique is considered as a powerful tool for tracking such variations. Therefore, we have designed a wavelet network-based nonlinear adaptive filter (WaNe-NAF) satisfying asymptotic stability in the sense of Lyapunov. The simulation results are verified that the proposed WaNe-NAF can effectively track the trial-to-trial variations. We have also compared the WaNe-NAF with the most widely used ensemble averaging technique using real measured human BAEP data. The WaNe-NAF shows promise for requiring less number of ensembles than conventional ensemble averaging method to attain adequate signal quality. As a result, the proposed filtering system is suggested as a powerful tool in AEP acquisition and processing systems.