排序方式： 共有12条查询结果，搜索用时 2 毫秒
11.
基于分层动态规划的红外弱小目标检测 总被引：2，自引：0，他引：2
为了检测低信噪比下的红外弱小目标,本文将方向中值滤波与分层动态规划算法相结合进行检测前跟踪。利用背景杂波在局部空间上的相关性,提取目标在四个方向的中值进行自适应加权滤波,抑制结构性杂波分量,改善信噪比。针对分割后的备选目标点,为了减少跟踪检测的计算量,根据真实目标运动轨迹的连续性与光滑性,利用分层动态规划算法进行多帧检测,进而对多层检测结果进行配准并做出决策。仿真实验表明方向中值滤波有效的提高了信噪比,分层动态规划算法进一步降低了虚警概率,同时大大提升了计算速度。 相似文献
12.
将空间邻近目标(Closely Spaced Objects,CSOs)整体建模为扩展目标(Extended Target,ET),用随机矢量和随机矩阵分别描述CSOs质心运动和扩散状态,并采用高斯逆Wishart(Gaussian inverse Wishart,GIW)概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波器实现杂波和漏检条件下CSOs的稳定跟踪.修正了原GIW-PHD滤波器量测模型和形状估计的缺陷,给出新的递推表达式,并在此基础上提出一种多(形变)模型GIW-PHD滤波器,以适应CSOs分裂和融合引起的形状变化.仿真结果表明,所提算法能够有效跟踪CSOs,状态估计比原GIW-PHD更加准确,对CSOs的变化更加敏感. 相似文献