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针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。 相似文献
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检测前跟踪通过在连续多帧观测中对目标信号进行非相参积累以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标轨迹的准确估计和多帧迭代滤波。传统粒子滤波器过于依赖建议分布,对目标轨迹的估计不够准确。新提出的粒子流滤波器是一种很好的替代方法,但其过于依赖当前时刻的量测而弱化多帧迭代滤波。本文提出一种在粒子滤波框架下采用粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波器进行多帧迭代滤波,但在每一帧内,采用Localized Exact Daum-Huang粒子流进行滤波。为了应对目标量测的不确定性,本文改造了Localized Exact Daum-Huang滤波器,为每个粒子在其邻域内寻找最大似然量测,并利用该量测更新粒子状态。Rayleigh分布杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。 相似文献
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自2008年以来,智慧城市在我国发展非常迅速,呈现出典型的政策推动特点,2012年试点、2012—2014年探索、2014年成为国家战略、2016年成为国家重点工程,智慧城市建设的重要性日益突出。进入"十四五"时期以来,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》的提出,标志着我国经济迈入新的发展阶段。 相似文献
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为提高稀疏表示跟踪模型性能,提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法,将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题,构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰,选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明,在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下,所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。 相似文献
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条形码识别技术在日常工作中发挥着巨大作用,尤其是在智能物流包裹分拣领域。该技术主要分为三个部分:条形码检测、矫正和译码。目前条形码检测和译码技术较为成熟,而在条形码倾斜矫正技术上研究效果一般。为提升条形码矫正效果,设计一种矫正算法。先对条形码倾斜程度进行分类,再进行角度回归,有效降低条形码矫正任务难度;并将该算法与单阶段检测器融合构成多任务目标检测算法,协同促进发挥检测和矫正的作用。实验表明:余弦距离角度损失函数更加适合角度回归任务,针对条形码倾斜程度分类有助于提升条形码矫正效果。与其他相关算法对比,该算法在矫正准确率、实际译码率和速度上均取得最优的效果。 相似文献
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