精确计算飞行目标速度的几种方法

概述了无测速因素的设备对飞行目标跟踪测量时，用位置数据计算速度参数的３种方法，着重讨论了影响速度估值精度的几个主要因素；通过用弹道仿真测量数据对每种方法的实际运算，给出了不同测量误差条件下每种方法的估值精度，从而为精确测定飞行目标运动参数提供了实践依据。     

两站对运动目标无源定位算法研究

提出的算法是利用两个观测站测得的信息,应用三角交叉定位法,对运动目标辐射源位置的估计算法进行了研究.该算法在处理测量数据时,不是采用传统上对目标位置进行估计的方法,而是直接对目标的每一次位置的估计偏差进行估计和滤波,以达到定位跟踪的目的.具体运用加权最小二乘估计,为提高估计精度,将估计的结果送入卡尔曼滤波器进一步进行处理,经过一定次数的迭代处理,可以实现对目标快速的定位和跟踪,给出了算法结构框图及仿真结果.     

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.     

一种图像抖动下的目标位置测量方法

根据舰载摄像机获取的图像序列抖动现象,提出了一种基于单目视觉测量技术的运动目标位置测量方法.该方法利用数字图像处理算法提取目标的质心,以灰度投影差值作为特征量估计图像当前帧的抖动矢量,结合摄像机的二维运动模型,计算目标去除抖动后的坐标.将此方法应用于运动轨迹已知的运动目标图像序列,能够去除舰船抖动的影响,获取目标的实际位置,具有很好的稳定性.     

捷联成像导引头相关跟踪算法研究

捷联式成像导引头的光学探测基准随弹体姿态运动而动态变化,其目标图像的运动形式呈现复杂的非线性时变特性,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法难以有效地针对目标运动模型进行波门设置及视线估计。为此,本文首先建立了以目标机动在惯性成像坐标系内的投影为输入,弹体姿态信息作为时变参数的目标帧间运动模型,并在此基础上提出了一种新的相关跟踪算法。该算法通过应用中心差分卡尔曼滤波( CDKF)理论有效解决了成像跟踪中的波门设置问题,提高了目标位置的估值精度,同时提出一种改进的变尺寸模板更新策略,抑制了目标图像的形变和模板漂移对匹配精度的影响,进一岁提高了系统的跟踪的精度,并通过仿真验证了算法的良好跟踪性能。     

Projectile＇s Speed and Attitude Measured by Linear Camera

为测定弹丸的瞬时速度与姿态,利用标定过的线阵像机,在镜面摄像法下从2个视角对运动中的弹丸进行扫描成像.在研究了线阵像机的动态成像方程后,利用若干个目标特征点和对应的图像点,建立测量问题数学模型;通过两步法求解出弹丸的速度、姿态和初始位置8个参数.对不同像机参数下的不同弹丸几何尺寸和不同的运动姿态参数进行了图像仿真和测量实验,结果表明算法的姿态测量误差优于0.4°,合速度的相对测量误差优于2%.利用线阵像机成像模型和最优化算法测量弹丸速度与姿态参数具有较高的精度.     

基于线阵像机的弹丸速度与姿态测量

为测定弹丸的瞬时速度与姿态,利用标定过的线阵像机,在镜面摄像法下从2个视角对运动中的弹丸进行扫描成像.在研究了线阵像机的动态成像方程后,利用若干个目标特征点和对应的图像点,建立测量问题数学模型;通过两步法求解出弹丸的速度、姿态和初始位置8个参数.对不同像机参数下的不同弹丸几何尺寸和不同的运动姿态参数进行了图像仿真和测量实验,结果表明算法的姿态测量误差优于0.4°,合速度的相对测量误差优于2%.利用线阵像机成像模型和最优化算法测量弹丸速度与姿态参数具有较高的精度.     

小视场条件下武器分离影像测量技术

针对某型飞机上高速摄像机安装位置受限,安装在不同位置的摄像机画面不能重叠,无法采用常规影像测量交会方法计算武器分离过程的轨迹、姿态运动参数的问题,提出多视角非交叠影像测量方法.通过增加刚体目标上标志点之间相对空间关系不变约束条件,使得秩亏影像测量方程组达到满秩条件,实现了武器运动参数的测量.实验结果表明,轨迹测量精度可达到2 cm,姿态测量精度可达到0.6.,满足飞行试验测试要求.     

修正极坐标系纯方位跟踪算法分析与改进

通过修正极坐标系(MP)的广义卡尔曼滤波,提出了一种探测水中目标位置及其他各项运动参数的估计方法.基于广义卡尔曼滤波算法,设计了舰船以"Z"形路线追踪目标的纯方位跟踪模式;根据舰船的运动特点,改进算法实现了对存在机动行为的目标进行有效跟踪.仿真结果表明该方法稳定性强,对测量精度要求低并可用于跟踪机动目标.     

基于数字图像处理的经纬仪对心测量方法

以经纬仪对心为研究对象,使用CCD传感器采集位置图像并经图像处理测量出经纬仪对心偏差,驱动二维高精度电控位移台移动来实现自动对心。对经纬仪原光学对心镜系统进行了改造,研究了图像处理的方法,包括图像预处理和圆标记中心定位算法,采用了混合滤波和Sobel-Zernike亚像素边缘检测方法。仿真实验表明：基于图像处理的经纬仪对心测量方法弥补了对心需要反复操作的缺点,大大缩短了测量时间,测量精度也可以达到5.5μm。     

基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法

研究低信噪比复杂背景下的红外弱小目标检测和跟踪问题.基于多特征融合的小目标检测算法具有较好的检测性能和适应性,而粒子滤波则是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效方法.结合两种算法的优点,提出了一种基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法.仿真试验表明,与单特征跟踪算法相比,该算法对复杂背景下的红外弱小目标具有更好的跟踪与检测性能.     

红外成像制导末端局部图像识别跟踪研究

针对红外成像制导末端目标图像充满导引头视场影响目标识别跟踪的问题,提出一种红外成像制导末端局部图像识别跟踪的方法。分析了红外成像制导原理;选取了高亮区比例、灰度标准偏差、长宽比、紧凑度和复杂度等5个特征量作为特征提取和目标识别的依据,提出适合导弹的目标快速识别算法;通过计算红外成像制导末端目标图像,在导引头焦平面上的投影面积的变化情况,分析了弹目距离与相对速度对目标图像变化情况的影响,研究了形心跟踪到局部图像跟踪的转换时机。综合考虑了可靠性和实时性要求,选取飞机机头作为局部图形跟踪的跟踪点;搭建红外成像制导仿真场景,对所提出的方法进行仿真分析。仿真结果表明：该方法能够有效地识别图像中的目标,减小红外成像导引头跟踪盲区,实现红外成像制导末端的平稳跟踪。     

基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标GM-PHD滤波器

针对扩展目标联合估计运动状态和目标外形的问题,提出一种基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标高斯混合概率密度滤波算法.该算法利用星-凸随机超曲面模型对量测的扩散程度进行建模,在高斯混合概率假设密度的框架下,通过求解、更新递推量测模型下的量测似然、新息等参数来实现对扩展目标的跟踪.仿真实验表明,该算法在保证跟踪有效性和可行性的同时,提高了对扩展目标运动状态和目标外形的估计精度.     

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。     

引入角加速度测量的柔性飞行器姿态控制方法

讨论大气层外细长型柔性飞行器的姿态控制问题,该问题的本质是在测量器件附加柔性影响的情况下控制刚体姿态跟踪指令。提出动态面姿态控制方法,以实现姿态指令跟踪。建立柔性形变的2阶动态模型,结合刚体角速度与柔性形变的关系建立非线性模型并设计卡尔曼滤波器。针对轨控发动机质心偏移等因素产生的干扰力矩,引入角加速度计的测量,经过陷波滤波器处理后得到各轴向的估计力矩,将其作为卡尔曼滤波器的输入。仿真结果表明,对于柔性飞行器,采用所提出的状态估计及控制方法,可以保证姿态跟踪误差在0.5°以内。     

低检测概率条件下的多传感器机动多目标跟踪方法研究

为解决低检测概率条件下的多传感器非线性、机动、多目标检测、数据关联及滤波问题,首先对目标数量进行随机过程建模,其次应用模型参数以及目标数量对目标状态进行了增广,最后应用多模型粒子滤波器（MMPF）对多传感器在低检测概率条件下的机动多目标跟踪进行了仿真。仿真结果表明：基于MMPF的低检测概率目标跟踪方法能够有效检测目标数量,同时对机动多目标具有良好的跟踪性能。     

一种提高雷达导引头对机动目标跟踪性能的自适应滤波算法

为了提高地空拦截弹雷达导引头对机动目标状态估计的精度,在增加系统观测量的基础上,提出了一种针对机动目标跟踪的自适应滤波算法。利用量测残差统计值估计目标的机动状态,自适应的调整状态方程机动频率和加速度极限值;同时利用观测噪声统计估值器,调整观测值方差大小。仿真试验结果表明该算法具有良好的机动目标跟踪性能,并能自适应变化较大的观测噪声。     

红外目标测量图像高精度定位方法

为解决红外目标图像定位算法易受干扰而影响定位精度的问题,根据红外目标测量图像的灰度分布特性,依据测量目标定位的要求,利用红外目标图像中每层灰度质心位置恒定的特点,提出了一种基于多质心的红外目标图像高精度定位方法.通过对每层灰度质心的聚类处理,成功地避开了测量图像噪声及背景灰度非均衡的影响,有效地提高了质心算法的定位精度.实验结果表明:该方法定位精度高,抗噪声能力强,算法效率高,易于实现,已在实际图像测量中得到充分应用.     

基于模糊逻辑的交互式多模型网络化弹药多节点目标跟踪算法

针对地面网络化弹药系统多节点目标跟踪问题,提出了基于模糊逻辑的交互式多模型（FL-IMM）多节点目标跟踪算法。在多模型交互输出阶段,利用测量误差协方差矩阵的理论值与估计值之间的差值自适应调整测量误差方差;在多节点融合阶段,建立模糊融合系统（FFS）将来自不同节点的目标状态估计数据融合,进而得到网络目标状态估计。通过一个具有3个主探测节点的网络验证了该算法的可行性。实验结果表明,该算法在传感器失效、系统测量误差未知等情况下仍能很好地跟踪机动目标;该算法在地面网络化弹药多节点目标跟踪方面具有较大的实用性。     

一种具有角速度量测的多站无源目标跟踪方法

为提高多站无源目标跟踪系统的跟踪性能,将无源目标跟踪系统获取的目标角速度测量表示为目标在笛卡尔坐标系下位置与速度的非线性形式,进而提出了一种同时利用目标角度和角速度量测来提高被动跟踪精度的方法。结合Cramer-Rao下界理论,分析了在利用角速度量测信息后无源目标跟踪系统跟踪性能的改善情况。基于不敏卡尔曼非线性状态估计方法,给出了具有角速度多站无源跟踪方法的一种具体实现流程。仿真与试验结果表明,具有角速度量测的无源跟踪系统具有更优目标运动参数的估计精度。