基于瞬时频率的双曲调频信号距离估计误差分析

双曲调频信号的多普勒不变性可使运动目标匹配滤波输出的能量损失达到最小,从而可对运动目标有很高的检测能力,在运动目标检测与参数估计中具有独特优势,但同时也给目标距离的估计带来一定误差。在双曲调频信号模糊函数、多普勒不变性和匹配滤波特性的基础上,对距离分辨力和测距误差进行了分析,提出了基于瞬时频率的距离误差计算公式,可直接应用于目标距离的补偿以及目标跟踪中量测方程的校正,提高声呐的工作性能。     

基于升降HFM组合的高分辨抗混响波形设计

双曲调频（Hyperbolic Frequency Modulation, HFM）波形是传统主动声呐常用的信号波形，具有多普勒不变性。HFM信号虽然便于匹配，但无法进行准确的测速、测距。升降HFM组合的V型双曲调频（V-Hyperbolic Frequency Modulation, V-HFM）脉冲信号，可以解决HFM的距离-速度耦合模糊问题，但在多目标情况下会有虚假亮点干扰问题。受V-HFM组合方式启发，文章提出一种新的HFM组合方法：N型双曲调频（N-Hyperbolic Frequency Modulation,N-HFM）组合信号。该信号形式可以降低虚假亮点出现的概率。水池实验表明：在多目标情况下，N-HFM脉冲信号可以实现距离和速度二维检测的较高分辨力，以及较强的抑制虚假目标的能力。     

探测尾流自导鱼雷主动声呐的波形设计

为了实现对不同速度尾流自导鱼雷的稳定探测,建立尾流自导鱼雷典型弹道模型,对运动平台主动声呐混响和鱼雷目标回波的多普勒特性进行分析。研究结果表明对于探测尾流自导鱼雷的主动声呐来说,当鱼雷速度小于2倍平台速度时目标多普勒较小且不稳定,仅依靠多普勒滤波难以完全避开混响干扰并实现稳定探测。提出使用宽带多普勒敏感信号与CW信号的组合形式来探测尾流自导鱼雷。仿真给出了组合信号的距离、速度分辨力和混响抑制能力,证明了其性能良好。     

雷达光电测速无偏转换误差分析及数据融合

为改善雷达光电跟踪系统目标运动参数估计性能,提出了一种考虑测速无偏转换的数据融合算法。基于雷达多普勒径向速度量测与光电跟踪系统角速度信息,推导了测速信息在笛卡尔坐标系下的无偏转换量测,分析了转换后量测噪声的统计特性,给出了基于解耦序贯更新滤波的数据融合算法。仿真表明,本文方法改善了目标运动参数估计精度,提高了速度分量估计误差收敛速度,研究结果亦可为航迹起始、目标威胁度初判提供参考。     

机动小目标的时空联合检测技术

主动声呐信号处理中一般采用匹配滤波和背景均衡等算法检测回波信号,为提高信号的检测性能,还需利用信号与混响和环境噪声在时间、空间上的统计特征差异。文章在对信号的时、空特征算法进行简单描述的基础上,提出了频率能量统计特征和方位能量统计特征,将两种特征检测器的输出进行融合处理构成时、空联合检测器。仿真和试验数据处理结果证明,此方法可有效提高机动小目标在混响及环境噪声中的检测性能。     

水下高速目标航行参数遥测技术研究

对于高速、强机动的水下目标来说,其航行参数信息的实时遥测具有重要意义。水声信号的多普勒频移估计与补偿是水声遥测的关键技术之一,它直接影响着水声遥测的效果与性能。针对双曲线调频信号及线性调频信号进行仿真分析,对比在相同情况下的多普勒频偏可补偿性,仿真实验证明双曲线调频信号具备较高的多普勒容限,其时延值估计精度可达到1μs。结合工程实际,采用双曲调频信号与单频信号组合的方式进行水声遥测,充分发挥双曲线调频信号的多普勒不变性和单频信号对多普勒频移的敏感性,在获得较高定位精度的同时,也具备高精度的水声遥测功能。该组合信标信号经过湖上试验验证,具有遥测精度高、误码率低、易于实现等优点,可直接应用于相关水声工程中。     

基于BELLHOP模型的水下多目标跟踪算法研究

针对高频主动声呐的深海多目标跟踪问题,提出了基于BELLHOP模型的无迹卡尔曼滤波-高斯混合概率假设密度(Unscentesd Kalman Filter-Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, UKF-GM-PHD)水下多目标跟踪算法。该算法首先利用BELLHOP射线声学模型,计算出本征声线、目标信号的幅度、相位及时延信息,以此构造目标回波信号并叠加高斯白噪声。然后,由回波信号计算得到目标相对于观测站的距离、方位角和俯仰角信息,作为目标跟踪系统中的量测信息。最后利用提出的UKF-GM-PHD多目标跟踪算法,实现高频主动声呐非线性系统的多目标跟踪。仿真结果表明,在深海高频主动声呐条件下,文章提出的UKF-GM-PHD多目标跟踪算法较传统高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density, GM-PHD)方法,明显降低了目标丢失率,并且最优子模式指派统计量(Optimal Sub-Patter Assignment, OSPA)距离也更小,跟踪效果更好。     

测量雷达的距离多普勒耦合修正方法研究

线性调频脉冲压缩体制的测量雷达,在探测运动目标时,由于距离-多普勒耦合效应的影响,多普勒频移会使雷达产生测距误差,且该误差与目标径向速度成正比。针对该问题,文章在分析多普勒频移对线性调频脉压影响的基础上,给出了距离多普勒耦合修正方法,并利用雷达实测数据进行了验证,有效提高了测量雷达的测距精度。     

免疫粒子滤波在声呐图像目标跟踪中的应用

基于前视声呐图像序列,研究并实现了经免疫算法优化的粒子滤波水下目标跟踪。声呐图像分割成二值图后,提取目标的区域形状特征以构建观测模型,设计目标模板自适应更新方法;将免疫算法的克隆与变异思想引入到粒子滤波中以解决粒子退化问题。对两组水下运动物体的跟踪实验表明,即使目标存在一定形变与干扰,文中的免疫粒子滤波算法仍能以较高的精度跟踪到目标真实运动轨迹;相比于传统粒子滤波算法,稳定性也更强。     

一种自适应的主动声呐直达波干扰抑制算法

为了克服主动声呐编队作战条件下的直达波干扰,达到检测微弱目标回波信号的目的．提出了一种基于频域分块自适应滤波算法的直达波抑制方法。这种方法将自适应滤波理论和匹配相关技术相结合,首先对接收数据做频域分块自适应滤波,再利用已知发射信号副本进行匹配相关,最后提取目标回波信号。其中,频域分块自适应滤波算法相比基本最小均方算法,计算复杂度降低,收敛速度快,基本保证了主动声呐每个探测周期内的直达波抑制和目标回波的提取。通过数值仿真实验表明：在强直达波干扰存在条件下,该算法对目标回波的提取在精度和鲁棒性等方面均优于以往的直接匹配相关方法。     

基于YOLOv3检测和特征点匹配的多目标跟踪算法

针对传统多目标跟踪算法中行人检测速度慢、易受光照变化、行人快速移动及部分遮挡因素的影响造成行人目标跟踪性能差等问题,提出一种根据经典的Tracking-by-Detection模式,采用深度学习YOLOv3算法检测行人目标,然后利用FAST角点检测算法与BRISK特征点描述算法对相邻帧间的行人目标进行特征点匹配,实现多...     

Autonomous target tracking and following mobile robot

Tracking and following a moving target in real time is a very challenging task in autonomous mobile robot applications, due to the unstructured and unknown environment. In this article, a real time, autonomous, dynamic, whole-field target tracking system (360° coverage) is developed based on a pan/tilt/zoom CCD vision system. The vision system scans and locks the pose of the moving target and commands the tracking mobile robot to follow the target while avoiding obstacles. Bayes’ theorem-based foreground–background segmentation algorithm is applied for motion detection. The color-based particle filter algorithm is used to track the moving object. The system steers the tracking mobile robot toward the moving target based on the angular difference obtained from the tracking module. Fuzzy logic is applied and a sensor data fusion algorithm is developed to reduce the ultrasonic phantom effect of obstacle detection using eight ultrasonic sensors. Multiple behaviors are integrated through the proposed system. Experimental results show the proposed system can successfully track and follow a moving target and avoid obstacles in real time. The tracking accuracy is higher than 80%.     

改进的Mean Shift算法在前视声呐运动目标跟踪中的应用

多波束前视声呐具有成像速度快、分辨率高的优点,是进行水下目标探测、跟踪和监控的重要设备。针对多波束前视声呐运动目标的跟踪问题,提出了一种改进的MeanShift算法。该算法利用经典的MeanShift算法实现目标的帧间定位,通过基于图像序列的背景消减法实现运动目标分割,根据分割后目标的位置和大小对Mean Shift跟踪框进行更新,并重新建立跟踪模型来迭代实现目标的准确定位和跟踪。实验结果表明,改进后的算法可实现目标跟踪框随目标大小和形状的更新,对目标的定位更加准确。因此,该算法具有应用于水下目标精确跟踪和定位的潜力。     

基于YOLOv3和DeepSort的车流量检测

针对传统多目标跟踪算法的检测跟踪精度低、鲁棒性差的缺点,基于经典的Tracking-By-Detection模式,提出一种基于YOLOv3和DeepSort的车流量检测方法,实现了车辆视频监控端到端的车流量视频的实时监测与跟踪计数.采用深度学习YOLOv3算法检测视频车辆目标,然后利用深度学习DeepSort算法对检测...     

Approach for single channel SAR ground moving target imaging and motion parameter estimation

In recent years, ground moving target imaging in synthetic aperture radar (SAR) has attracted the attention of many researchers all over the world. A novel approach is proposed for the ground moving target imaging and motion parameter estimation using single channel SAR. First, a second-order generalised keystone formatting method is used to compensate for the range curvature. Secondly, the estimated slope of the target echo's envelope is used for the range walk compensation. Thirdly, Doppler parameters of moving targets obtained via spectral analysis are used for the imaging and positioning of ground moving targets. Finally, motion parameters of moving targets can be estimated on the basis of the relationship between Doppler and motion parameters. Both numerical and experimental results are provided to demonstrate the performance of the proposed approach     

基于ReInspect算法的多目标追踪

为了提高复杂场景下多目标检测的准确性,提出了一种基于ReInspect算法的对于多个运行目标的检测方法.该算法基于OverFeat算法和Faster R-CNN算法的思想,加入LSTM(long short-term memory)循环网络结构用于记录多个目标的特征序列;通过调整LSTM网络特征标签信息,预处理损失函数...     

多普勒效应对应用IMP算法估计目标方位的影响

ＩＭＰ算法用于运动目标线谱信号处理时,为了解运动目标多普勒效应对ＩＭＰ算法目标方位角估计的影响,本文利用水池试验数据进行了仿真研究。文中叙述了ＩＭＰ算法目标方位估计原理,给出运动目标在多普勒频移情况下,ＩＭＰ算法对目标方位估计的仿真结果。     

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.