一种粒子概率假设密度滤波新生粒子采样新方法

提出一种粒子概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)新生粒子采样新方法.以混合高斯分布和均匀分布分别对新生粒子位置和速度分量进行采样,将采样过程置于滤波更新之后,通过最大似然检验多目标状态估计技术提取源于已知目标的量测,避免对这些量测进行新生粒子采样,有效降低粒子数和滤波计算量.结果表明:基于新生粒子采样新机制的粒子PHD滤波,相比于标准方法,在降低计算量的同时提高了多目标状态估计精度.     

卫星红外图像中单帧目标检测算法研究

在有复杂云层背景的卫星红外图像中准确地检测出存在的运动目标是目前图像处理的研究热点。DBT类的运动目标检测算法有单帧目标检测和多帧轨迹关联两大步骤。为更好抑制起伏背景和背景结构边缘,文章提出一种新的单帧内背景抑制算法——邻域最小差值滤波,该算法与典型的背景预测算法（中值滤波和高通线性模版滤波）相比具有更好效果;最后针对高斯噪声条件下,利用统计分割方法对抑制背景结果进行阈值分割得到候选目标,从而形成一套针对卫星红外图像的快速有效的单帧目标检测算法。     

低轨卫星对空间目标的三维定位精度分析

建立了低轨卫星对空间目标的三维观测模型和定位方法，并对采用该方法时，各种因素对定位精度的影响进行了理论分析，给出了三维空间中不同高度的定位精度几何稀释（GDOP），得出了有意义的结论，可为低轨卫星星座设计和传感器调度提供参考依据。     

时空谱点源目标自适应滤波检测算法

针对复杂背景下的点源弱目标检测问题,根据Wiener-Hopf方程在自适应滤波算法中的应用原理,提出了一种新的利用时间/空间/谱段的多维信息融合自适应滤波算法(ASTS filter).该方法的研究主要有3个步骤:首先研究时域、空域突出和多谱段融合的性质,然后构造出针对运动弱点目标的滤波模板,最后将自适应RLS滤波器应用于有缓动背景下的多谱红外图像检测中.由于普通的RLS滤波器应用于图像处理采用的是像素点信息作为输入参数,其造成矩阵运算计算量过大、处理时间长等缺点,而将点目标进行空间、时间、谱段特征提取后的信息作为输入参数,不仅避免了大型矩阵的运算,还可获得更高的信杂比增益.通过大量实验数据,证明本算法具有优良的滤波性能,同时突破了点目标运动的轨迹限制.与其它算法的效果和计算量进行比较,证明文中算法更为快捷、有效和灵活.