闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种强跟踪粒子滤波(STUPF)算法.该算法将无迹卡尔曼滤波器(UKF)与强跟踪滤波器(STF)相结合作为粒子滤波提议分布,具有在线调节滤波增益阵,提高滤波器跟踪突变状态的能力.在给出闪烁噪声统计模型的基础上,将STUPF应用在几种典型目标运动模型跟踪系统中,并同UKF和...     

激光导向伺服系统中满意PID调节器的LMI设计

利用带有图像处理功能的小型激光导向伺服系统,可以大大降低目标坐标测定仪操作手跟踪动态飞行目标的操作难度,从而提高激光回波率.与经典的矩阵分解方法不同,本文以线性矩阵不等式方法,研究了激光导向伺服系统的满意PID调节器设计问题.首先从约束指标的相容性出发,给出满足与给定圆形极点约束相容的输出方差的取值范围.然后,在此取值范围内,得到了求取同时满足上述两种约束的PID调节器参数的方法.靶场试验结果证明了其有效性.     

基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法

研究了序列图像中红外弱小目标的检测跟踪问题.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,提出了一种基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法.从红外序列图像中提取了局部灰度均值对比度、局部梯度均值对比度、局部熵和灰度分布四个典型特征,根据各个特征对弱小目标检测的贡献,自适应地进行特征融合.在粒子滤波的框架下,将融合后的特征信息转化为粒子的权值,对红外弱小目标进行跟踪.仿真试验表明,该算法有着良好的检测与跟踪性能.     

基于高速球的运动目标自适应PTZ跟踪

研究运动目标PTZ跟踪技术,以HSI加权彩色直方图作为目标模型,通过均值偏移算法实现运动目标的定位。设计自适应波门,通过边缘检测保证核窗宽和模板更新的实时性。根据高速球的云台转动参数,提出自动变焦跟踪算法,实现目标跟踪过程中的自动镜头缩放,由此提高跟踪稳定性。最后搭建系统,验证整个算法的可行性。     

一类不确定线性离散时间系统的鲁棒H2滤波

研究凸多面体不确定线性离散时间系统的鲁棒H2滤波问题。借助于线性矩阵不等式(LMI)技术,提出了一种新的扩展离散时间系统H2性能准则,在此基础上,推导出放宽的鲁棒H2滤波器存在的充分条件,能够为滤波器的设计提供更多的自由度。理论分析和仿真结果表明,与现有方法相比,该方法具有较低的保守性。     

基于数学形态学的红外小目标跟踪研究

为了提高红外小目标跟踪算法的性能和实用性,根据红外小目标的特性,选用数学形态学方法先对目标进行波门检测,依据检测结果来实现对目标的跟踪。在具体计算时,提出了一种新的形态学算子使膨胀运算和阈值分割合为一步,节约了计算时间。考虑到波门内可能出现虚警或漏警的情况,提出了有效的解决方法。最后通过实际拍摄的不同情况下的红外图像,进行了红外小目标的跟踪实验,实验结果表明了算法在实时性和准确性上都达到了很好的效果。     

基于粒子滤波的组合定位系统目标跟踪算法

因GPS技术在楼群密集的城市不能单独完成定位,文中采用GPS/DTMB组合导航新方案,又针对传统二维机动模型的不足,研究三维下的平面变速转弯模型,并作为运动目标的机动模型,同时仿真对比分析不同粒子数目下的粒子滤波算法(PF)跟踪效果,结果表明,200个粒子的误差均值为4.590 6 m,400个粒子误差均值为2.377 6 m,滤波后的轨迹与真实轨迹基本重合,定位跟踪效果好,且粒子数目越多,误差均值、标准差、方差越小,即定位跟踪精度越高。证明了GPS/DTMB组合导航新方案的可行性。     

基于改进粒子滤波的静电目标跟踪算法

针对静电探测的数学模型结构复杂、强非线性以及实验测量数据存在极大不确定性的特点和传统粒子滤波(PF)算法存在的缺陷,提出了一种改进的粒子滤波(UPF)算法。该算法以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法生成替代分布并从中采样,理论分析与仿真结果均表明,UPF算法能够提高静电探测系统目标跟踪的稳定性和精确性,解决了传统PF算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的各种问题,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

导弹鲁棒H∞输出反馈姿态跟踪控制器设计

针对导弹姿态跟踪系统,设计了一种基于线性矩阵不等式( LMI)的鲁棒H∞ 输出反馈姿态跟踪控制器。在被控对象参数变化剧烈的情况下,基于H∞准则,通过求解LMI,得到只运用输出进行反馈控制的鲁棒控制器参数。为使鲁棒控制器达到实际应用的要求,对控制器进行了改进,并采用导弹6自由度非线性数学模型进行了验证仿真。仿真结果表明,这种鲁棒输出反馈控制器在具有良好的姿态跟踪特性的同时,还具有良好的抗干扰性能。     

基于粒子滤波的非线性目标跟踪算法研究

针对非线性非高斯的目标跟踪,传统的卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等算法将会出现滤波精度下降甚至发散的现象,提出了采用粒子滤波算法来解决非线性滤波问题;粒子滤波方法作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤波算法,在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状态滤波问题方面有独到的优势,但是存在运算量大和实时性差的问题,因此提出了基于EKF的扩展粒子滤波;仿真结果表明：在强非线性非高斯环境下,PF算法的跟踪性能优于EKF算法,基于EKF的扩展粒子滤波能够取得较好的跟踪精度,并且能够有效的减少粒子滤波的运算量。     

多频采样系统航迹的周期滤波算法

本文根据Kalman滤波思想,针对多频采样系统航迹辨识中存在部分点缺少信息问题,提出了一种新的航迹辨识方法.该方法假设在目标作匀速直线运动下,利用平滑滤波及状态变量的相关性特征,采用周期多频Kalman滤波算法充分利用目标航路部分点仅含角度的新息,保证航迹滤波的精确性与滤波方差的最优性.某直升机航路滤波结果表明,新方法比传统的Kalman滤波算法精度更高,验证了相关结论.     

一种分形图像编码的快速算法

分形图像编码是近年来研究十分活跃的一种图像压缩编码方法.在分形图像编码中,由于值块与域块的匹配搜索计算量很大,导致分形编码速度较慢,不能适应图像实时传输的场合.本文分析了值块、域块之间的距离与值块的和值、域块的和值之间的关系,并由此提出了一种分形编码的快速算法.仿真结果表明,使用这种快速分形编码方法,可以减小搜索时间,较大程度地提高分形编码的速度,且解码图像的质量受影响甚少.     

基于三阶相关量的目标图像不变性识别技术

重点在于应用基于三阶相关量的人工神经网络方法解决目标图像的平移,尺度变换,旋转不变性识别问题。该方法通过计算“零片”三阶相关量,对数级坐标变换和计算Ｆｏｕｒｉｅｒ变换幅度谱,得到ＴＳＲＩ特征,并作为模式分类器的输入信号;模式分类器采用单层感知机。理论分析和对３类飞机目标的实验结果表明,该法具有抗噪声,高识别率,处理速度快,结构２简单等特点是一种有效的ＴＳＲＩ识别方法。     

基于卡尔曼滤波水下弹道测量系统研究

水下弹道测量系统利用多传感器完成对鱼雷、靶标的跟踪定位．针对通常的几何定位方法,其算法复杂且定位精度不高的问题,研究了用于水下弹道测量系统的纯距离目标跟踪定位卡尔曼滤波算法,推导了相应的滤波公式．通过系统的仿真结果表明：该算法在收敛速度和估计精度方面都比较令人满意．     

激光雷达-维距离像的特征提取与目标识别算法研究

针对激光雷达一维距离像的目标识别,提出了利用最小二乘估计器和线性滑动更新器构造滤波器的算法.并根据目标本身形态的总体尺度范围特征,设定滤波窗口,很好地实现了对目标的识别过程.利用该算法,在信噪比为1.6:1时,目标识别的正确率达到86%.     

利用遗传算法的垂直命中导引律研究

导引问题是鱼雷实现精确制导,完成对目标有效攻击的关键.本文主要研究了将遗传算法用于鱼雷垂直命中导引问题.首先研究了遗传算法用于鱼雷导引的可行性和优势,在研究了遗传算法特性的基础上,提出了一种基于遗传算法的逐次变提前角自导导引算法,并且进行了相应的仿真试验研究.仿真结果表明,本文提出的基于遗传算法的垂直命中导引律具有响应速度快、鲁棒性强的优点,很好地解决了鱼雷导引过程中导引律的收敛性问题,具有工程实用价值.     

一种基于小波变换的卫星SAR海洋图像舰船目标检测方法

本文依据SAR图像海洋背景和舰船目标特点分析,提出了基于小波交换的卫星SAR海洋图像船舶目标检测方法,仿真分析结果表明该方法实用、有效.     

采用DSP和小波变换的战场声目标快速识别系统

根据战场典型目标声信号的特性，提出运用小波理论和FOBW编码对其进行特征提取，用数字信号处理(DSP)作为系统核心处理器件，辅以必要的外围电路，实现声目标快速识别的方法。将此系统应用于战场典型目标的快速识别，取得了满意的识别效果。