自适应尺度目标跟踪算法

针对复杂情况下变尺度目标跟踪问题,提出一种基于粒子滤波的自适应尺度目标跟踪算法.根据参考目标的颜色分布,将参考目标分为多个区域,每个区域的颜色分布用高斯模型表示,区域的位置关系构成了对参考目标的空间约束;根据目标分割区域的颜色分布和空间约束关系构造目标外观模型,结合粒子滤波搜索目标位置并检测目标的尺度变化.目标外观模型同时包含了空间及颜色信息,提高了跟踪算法在复杂情况下检测目标尺度变化的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法在目标具有明显尺度变化、姿态改变和部分遮挡的情况下,可以获得准确和鲁棒的跟踪结果.     

一种基于多分类器融合的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别传统方法只使用一个分类器进行分类,对于类别数较大、输入样本受噪声污染严重的情况很难获得好的识别效果.首先分析了雷达特定辐射源识别的可行性,分别提取信号的包络和双谱用来作为个体特征.然后将概率SVM引入雷达辐射源识别,得到分类识别的概率输出,并结合灰关联分析得到的灰关联度,采用D-S证据推理方法对两个分类器结果进行融合.仿真实验针对10种同类型雷达的脉冲数据,结果证明多分类器融合较之单个分类器能获得更高的识别率,提高了分类置信度.     

基于联合似然函数的多扩展目标广义标签多伯努利滤波器

高分辨率雷达监视系统可观测到区域内不同形状的多个扩展目标,可靠的形状估计有利于提高扩展目标跟踪性能,并可作为战场态势评估的重要依据。该文针对不同形状多扩展目标跟踪问题,提出一种基于联合似然函数的广义标签多伯努利(JL-GLMB)滤波器,可实现目标数目、航迹以及形状的精确估计。首先,将目标形状建模为星凸集,并利用非线性量测变换滤波器更新GLMB分布中的高斯分量,有效提高扩展目标状态估计精度。然后,通过对数加权融合策略,构造联合似然函数,综合衡量扩展目标和量测单元之间的相似程度。最后,基于吉布斯采样,提出快速计算扩展目标状态后验概率密度的方法,有效提高数据关联的准确率和计算效率。仿真实验结果表明,所提滤波器能够有效估计不同形状的多扩展目标状态,且在杂波环境下具有稳定的势估计。     

脉冲噪声下基于压缩变换函数的LFM信号参数估计

针对现有线性调频(LFM)信号参数估计方法在脉冲噪声下性能退化甚至完全失效的问题,该文提出一种脉冲噪声下估计LFM信号参数的新方法.该文构造了一种新的压缩变换(CT)函数,分析了该函数在零点附近的近线性,推导了任意随机变量经该函数变换后的2阶矩有界,证明了函数变换前后LFM信号的初始频率和调频斜率信息不变.将经过函数变换后的信号进行分数阶傅里叶变换(FrFT),根据FrFT域中峰值坐标和信号参数的关系,寻找变换域中的峰值点,实现信号参数的估计.仿真实验表明,该方法可有效抑制脉冲噪声且能准确估计出信号的参数信息,实现简单,不需要噪声的先验信息,具有良好的稳健性.     

脉冲噪声下基于循环相关熵的PSK信号码速率估计

针对现有相移键控(PSK)信号码速率估计方法在脉冲噪声下性能退化甚至失效的问题,提出一种循环平稳理论框架下基于相关熵的码速率估计新方法.构造信号的循环相关熵函数,并理论推导给出在二相相移键控(BPSK)信号下的循环相关熵函数.该方法可通过检测PSK信号循环相关熵函数的离散谱线实现码速率估计,不需要噪声的先验信息,且能够直接利用FFT计算信号的循环相关熵函数的延迟切片,实现简单.仿真结果表明,所提出方法能有效抑制脉冲噪声,尤其在强脉冲噪声环境下,具有良好的PSK信号码速率估计性能.     

采用激活区域场景分析的红外目标跟踪算法

针对红外图像中目标易受杂波干扰的问题,利用协方差算子提取表观特征,在粒子滤波框架下提出一种基于激活区域场景分析的跟踪算法.首先通过建立激活区域划分出有效范围,降低计算量;其次分析目标所处场景并制定更新策略,避免了干扰对模板的影响;最后引入空间信息与表观特征融合对候选目标进行筛选,实现了跟踪窗的自适应调整,提高了跟踪精度.此外,提出一种正规化误差评价指标,改进了对跟踪效果的评价.实验结果表明,该算法对强杂波干扰环境下红外目标的跟踪具有良好的有效性和稳健性.     

基于箱粒子的多扩展目标PHD滤波

在高斯混合多扩展目标PHD 滤波的基础上, 结合最新兴起的箱粒子滤波, 提出一种基于区间分析的多扩展目标PHD 滤波算法. 采用大小可控的非零矩形区域来代替传统的多个点量测, 这样可降低权值计算中对量测分布的要求. 仿真对比实验表明, 采用区间分析方法在保证近似于传统滤波精度的同时可降低计算复杂度, 在目标数目估计及抗杂波干扰方面也具有较为突出的优势, 并且可解决在目标靠近时由于不能正确给出子划分而造成的漏检问题.

     

一种AVS压缩域视频语义鲁棒水印方法

为了大幅度提高水印方法的鲁棒性,提出了一种视频语义水印方法,利用高级语义稳定且不易受攻击的特点,将视频语义与水印相结合.该方法将关联规则挖掘看作约束优化问题,使用改进的克隆选择算法进行模糊关联规则挖掘,以提取运动语义和纹理语义,并在线生成动态视频语义水印;根据运动语义自适应确定感兴趣镜头,根据纹理语义自适应确定感兴趣Ⅰ帧,根据人眼视觉掩蔽特性,选择运动剧烈和运动缓慢区域作为感兴趣区域,将水印嵌入在感兴趣Ⅰ帧的亮度子块预测残差离散余弦变换中频系数上;利用视频纹理特征,自适应控制水印嵌入强度.实验和分析表明,该方法不仅对各种常规攻击鲁棒,而且对帧重组、帧内裁剪和帧删除等视频特有攻击表现出强的鲁棒性.     

基于最大熵模糊聚类的快速数据关联算法

提出了一种新颖的快速数据关联算法,减少了滤波中关联概率的计算量．该算法利用多个并行改进的最大熵模糊聚类对各个目标的有效观测进行聚类,采用聚类得到的模糊隶属度来重建滤波中的联合关联概率,并在联合关联概率中引入了比例因子避免航迹的合并;此外,分析了算法中差异因子的特性,考虑了杂波密度对它的影响,使得能够有效剔除无效观测,进一步减少计算量．仿真实验结果表明,提出的方法是一种有效的快速数据关联算法,跟踪性能要优于现有的数据关联算法．     

高纬极区D、E层等离子体非相干散射谱研究

针对高纬极区D、E层中粒子与中性成份碰撞剧烈的问题,根据Sheffield碰撞等离子体功率谱理论,分别采用离子分布函数的13、16矩近似对非相干散射谱进行了模拟。仿真实验对比分析了不同碰撞频率、电场强度以及不同碰撞频率与回旋频率比值下的功率谱。由于在计算中考虑了碰撞项的影响,所得功率谱更加符合实际情况,相关结论对于高纬极区中低高度电离层的等离子体散射谱研究具有一定的借鉴意义。