基于DSP的雷达目标检测和跟踪方法研究

基于专用DSP检测与跟踪处理器，研究了相应的雷达目标检测与跟踪方法。考虑到数字信号处理器较强的数学处理能力，研究了基于位置相关的雷达目标检测算法，结合雷达目标运动特性，研究了基于目标运动相关的多目标跟踪技术，并在DSP上实现了相应的检测、跟踪算法。实验室仿真结果表明，该检测算法具有好的检测性能；该跟踪算法实现对多目标的跟踪。     

一种适于工程应用的杂波环境中机动多目标的跟踪方法

针对已有杂波环境中机动多目标跟踪算法运算量大的不足,提出了一种基于有机动检测和机动转稳态判断的自适应α-β滤波和改进的模糊数据关联的新方法,并利用滤波过程中的机动指标实时地调整波门的大小。该方法计算量小,易于工程实现。Monte Carlo仿真结果表明了该方法良好的跟踪性能。     

基于多核DSP平台的交通视频运动目标检测跟踪实现

为解决实际交通智能监控系统中视频传感器平台因移动或外部因素的影响发生晃动,导致视频运动目标检测跟踪性能下降的问题,文章提出了基于改进SIFT算法的精确配准动目标检测跟踪方法。该算法采用经典SIFT特征对图像配准,以此为基础实现高效、高精度的图像帧间差分运动目标检测,并采用自适应阈值分割算法完成对差分图像的分割,且通过区域合并策略解决分割产生的断裂及空洞问题,同时采用目标局部邻域特征和置信度判定准则,实现对运动目标的检测和持续稳定的跟踪。最后,基于多核DSP处理平台,通过实验验证了该算法应用于智能交通视频动目标检测跟踪的有效性。     

基于DSP+FPGA平台的复杂背景目标检测与跟踪

研究了图像匹配算法原理,并分析了不同匹配算法类型。根据灰度特征编码的原理,给出了编码流程以及匹配算法FPGA实现,在试验中进行了FPGA编码并实现了改进的中值滤波算法和灰度特征编码匹配算法。在各种背景环境条件下,利用该算法对可见光视频图像和红外图像的匹配效果进行了试验,实验证明,该匹配跟踪算法容易进行硬件实现,能够达到提高系统实时性的要求。     

基于嵌入式多核DSP 系统的并行粒子滤波目标跟踪

目标跟踪中的伺服系统需要极低的跟踪延时,由于粒子滤波跟踪算法固有的庞大计算量使得目标跟踪的精度大受影响。提出了一种粒子滤波跟踪算法在多核DSP 系统中的快速实现方法。首先,利用DSP 片上的包加速器来降低以太网相机的采集延时以及CPU 占用率,CPU 占用率从31%降低到10%;其次,通过手动操作高速缓存的刷新和实效,解决了多核同时共享图像数据带来的存储器一致性问题,多个核能通过高速缓存快速获取图像数据;最后,通过在多核核心上设置代理任务的方法,建立了一种多核并行计算的机制。粒子滤波算法中计算复杂度高的运算阶段被分配到多个核心上同时运算,实现了算法的低延时。实验结果显示8 核加速比达到7 倍以上,优于开放多处理标准 OpenMP 的并行优化效果。     

基于Kalman和GMM-PBAS融合的红外视频目标检测与跟踪

红外成像系统已被广泛地应用于红外精确制导、视频监控、搜索和跟踪等领域。基于红外视频的目标检测与跟踪是上述领域中的一项重要技术,文中通过结合GMM和PBAS算法的优点进行背景提取,再结合Kalman滤波进行目标检测与跟踪。实验证明该方法能够在多种外部扰动情况下准确地提取背景并抑制阴影对真实运动目标的影响。     

基于DSP的海上目标跟踪系统

设计了一个以TMS320C6711数字信号处理器为主处理器,以FPGA为协处理器,并辅以采集、输出功能的系统.给出了系统中各部分的原理框图,分析了各部分的工作原理及信号流向.提出了一种基于阈值分割的目标跟踪方法,并应用于该系统当中.实验表明,该系统能够很好的对海上目标进行跟踪,并且实时性好、工作稳定可靠.     

基于非线性量化概率模型的弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪问题,提出一种基于非线性量化概率密度模型匹配的快速跟踪方法。首先分析了红外弱小目标的灰度特性和多帧运动相关特性,引入α-β滤波对红外目标进行运动相关跟踪,并预测下一帧图像中目标的质心位置,然后提出一种适合红外弱小目标的非线性量化概率密度模型,通过在预测邻域内进行模板匹配来跟踪真实目标。实验结果表明该方法用于红外弱小目标的跟踪精度和处理速度明显优于现有算法,工程意义显著。     

基于变系数α-β-γ滤波的目标跟踪仿真研究

针对目标跟踪中联合数据关联算法计算量大,随目标数目增多呈几何增长而导致跟踪效率低下的问题,主要介绍了顺序数据关联快速算法（MSFAFDA）,建立了基于变系数α-β-γ滤波和顺序数据关联快速算法的模型,并进行了模拟战场实际目标的仿真试验。仿真结果表明该算法能较好的跟踪目标,其跟踪精度符合要求,提高了跟踪实时性。     

一种基于DSP的弱小目标实时检测算法研究

针对天文CCD图像的特点,讨论了天文图像处理中小目标检测算法,采用DSP＋FPGA的硬件架构来实现低信噪比情况下小目标的实时检测与跟踪.针对系统不同的工作状态提出了在引导状态下使用基于图像对称差分运算的方法来检测跟踪目标,而在定位状态下使用基于形态学滤波的检测方法实现多目标的检测,同时保存感兴趣的目标图像,实验的结果表明可以实时有效地检测到SNR≈2的运动小目标.     

机载雷达对地动目标跟踪研究

雷达对目标的跟踪过程中,往往利用α-β滤波器对目标航迹进行滤波以得到更高的跟踪精度。试验发现机载雷达对地动目标跟踪的过程中,若目标突然发生运动状态的改变如加/减速等,则滤波误差容易发散。工程上往往利用衰减记忆滤波器来维持滤波器的稳定性,但对于匀速运动目标,随跟踪步数的累积该滤波器跟踪精度无法得到持续改善。本文提出一种结合利用α-β滤波器和衰减记忆滤波器的目标跟踪算法,使其兼顾跟踪精度和滤波稳定性。通过仿真试验证明了该滤波方法的有效性。     

一种低精度传感器跟踪算法

针对低精度雷达的数据关联和目标机动跟踪问题,在此介绍了一种改进的邢滤波算法,该方法通过引入隶属度函数,很好地解决了该体制雷达下的数据关联和目标机动判断问题,提升了数据关联及目标机动判断的准确性。工程实践证明,该方法应用于航迹起始和争动目标跟踪中,大大提高了跟踪的性能,具有很好的实用性。     

一种基于自适应滤波的雷达目标跟踪算法

针对在复杂环境下基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪中存在的鲁棒性和自适应性较差的问题,研究了一种新的雷达目标自适应鲁棒跟踪算法;通过引入自适应渐消因子,对估计误差协方差和滤波增益矩阵进行在线自适应调整,从而使得滤波算法具备良好的鲁棒性和自适应性,提高雷达目标跟踪的精度。最后,通过仿真对所研究的方法进行了验证。     

基于外辐射源的雷达目标探测与跟踪技术研究

利用外部辐射源探测与跟踪雷达系统，由于自身不发射电磁波，因而不容易被敌方侦察系统所发现，可免受反辐射导弹的攻击，具有很强的系统生存能力，这种系统正在成为防空情报系统的一种重要探测手段，文中介绍了基于调频广播信号的雷达目标探测与跟踪系统特性和研究实例。结合实际的雷达试验系统，描述并分析了调频广播信号的波形和频谱特点、雷达布站、雷达系统探测目标距离速度模糊图、恒虚警处理、目标航迹图，分析了雷达关键技术和本雷达系统的探测威力。     

红外目标检测的形态滤波改进算法及其DSP实现

基于数学形态滤波,提出了一种红外小目标实时检测的算法及其DSP硬件实现技术。首先分析了小目标检测过程,并论述了改进的形态滤波检测算法原理,然后根据算法特点提出了在DSP64X的实现方法和过程,最后给出并分析了该算法在红外探测系统中的运行结果。实验结果表明:该方法可以快速、可靠的检测出极低信噪比下的小目标,满足了系统性能指标。     

基于Kalman滤波的机动目标跟踪方法研究

飞行器的机动性大,在运动过程中随时会出现转弯、跃升俯冲等现象。雷达跟踪系统能否对这种机动进行有效捕获,成为检验其可靠性的关键。在传统Kalman滤波方法基础上,对目标的运动状态进行检测,一旦检测到机动,滤波器就进行不同维数的转换,使跟踪结果快速收敛,从而实现对机动小目标的精确跟踪。仿真结果证明该方法正确有效,计算简便。     

基于多普勒雷达组网的机动目标跟踪

非轨道飞行器跟踪需要大型的跟踪网,跟踪设备包括大型测距、测速雷达,光学经纬仪等,系统庞大,建设、维护成本高。多普勒雷达测量精度高,结构简单,易于小型化,成本较低,但一直只是被作为跟踪网的测速辅助设备,还没有被单独用来组建跟踪网。文中针对非轨道飞行器,提出了采用多台多普勒雷达构建高精度、低成本的飞行器跟踪网的思路和算法。跟踪算法采用"当前"统计模型和自适应Kalman滤波。仿真结果表明,采用多台多普勒雷达构建高精度、低成本的机动目标跟踪网是可行的。     

基于模糊相似度的地面目标跟踪算法研究

研究了基于Dempster-Shafer证据理论和模糊相似度的地面运动目标识别与跟踪问题。应用Dempster-Shafer证据理论对地面运动目标进行身份识别,用目标的类型、速度和数量等属性构造目标的模糊相似度,利用模糊相似度作为目标跟踪的主要依据。详细地分析了地理信息,提出了基于证据推理的地面运动目标识别与跟踪算法,并且用α-β滤波器更新目标位置和速度。经过实际外场试验运行表明,该算法是有效的。     

基于双核的视频侦测与跟踪系统硬件设计

设计了一种基于DSP和ARM单片机双核的视频移动侦测与快速跟踪系统,DSP负责视频图像的采集、数据提取与分析处理;ARM负责视频数据历史记录的存储,以及对云台和镜头的实时控制,并且通过触摸屏、LCD及网络接口的扩展,实现了人机交互与网络化监控的管理。DSP和ARM的并行工作解决了视频移动侦测的实时性与跟踪系统的及时性之间的矛盾。