采用SRM准则对RLS-FIR滤波器的改进

针对自适应FIR滤波器在非平稳条件下跟踪性能差的问题,提出采用结构风险最小化(SRM)准则来改进FIR滤波器的方法,并进行了分析和仿真实验.仿真结果表明:在平稳条件下,采用SRM准则的FIR滤波器收敛于Wiener最优解;在非平稳条件下,采用SRM准则的FIR滤波器跟踪性能大幅提高,优于自适应递推最小二乘(RIS-FI...     

大攻角导弹非线性动态自动驾驶仪研究

以设计大攻角导弹非线性动态自动驾驶仪为目的,基于大攻角非线性弹体动力学模型,按过载跟踪误差渐进收敛为目标,建立了应满足舵机偏角的非线性动态方程。结合舵机动力学模型,并按照动态逆原理得到了期望的控制律表达式,然后进行了控制律简化。分别仿真验证了小攻角、大攻角和弹体模型参数摄动条件下控制律的性能,并与传统方法进行了比较。结果表明,非线性动态控制方法的指令跟踪和抗模型参数摄动的鲁棒性均优于传统方法。     

基于固有模态能量熵的微弱目标检测算法

该文分析了海杂波能量在各固有模态函数(IMF)间的分布特点,研究了目标对海杂波能量在各IMF间分布的影响。研究发现,无目标时,海杂波的能量主要集中于先分解出的3个IMF中,而当目标出现时,海杂波的能量将向后分解出的6个IMF扩散,且固有模态能量熵恰能描述目标出现引起的海杂波能量分布的这种变化,因此该文提出了采用固有模态能量熵检测微弱目标的算法。仿真结果表明,与基于盒维数的微弱目标检测算法、频域CFAR检测方法和多脉冲CA-CFAR(100个脉冲)检测算法相比,该算法的检测性能较好,有效增强了雷达对海杂波中微弱目标的检测能力。     

METHOD FOR ALONG-TRACK DUAL-ANTENNA AIRBORNE RADAR''''S GMTI WHEN THE ATENNA ERROR CHANGES PULSE TO PULSE

IntroductionIn recent years the key methods for the airborne radar's Ground Moving Target Indi-cation(GMTI) are Space Time Adaptive Processing (STAP)[1], Synthetic Aperture Radar-Moving Target Indication (SAR-MTI)[2], direct data domain method[3], and so on. Thecharacteristics of the methods are different, STAP needs some space and time degrees offreedom, SAR-MTI needs two precisely corrected SAR images, while direct data domainmethod works with data samples from a single range…     

基于稀疏恢复的自适应角度多普勒补偿方法

自适应角度多普勒补偿方法是补偿机载非正侧阵雷达杂波距离相关性的有效手段,该方法解决了角度多普勒补偿方法处理性能受系统误差影响较大的问题,可以实现杂波距离相关性的自适应补偿。但该方法利用子孔径平滑估计杂波协方差矩阵,存在孔径损失,系统自由度下降,估计准确度下降。此外,该方法还存在着运算量大的问题,不利于实时实现。本文提出了一种基于稀疏恢复的自适应角度多普勒补偿方法,并利用正交投影逼近子空间追踪方法对估计杂波协方差矩阵进行特征分解。与常规自适应角度多普勒补偿方法相比,本文方法运算量显著降低,杂波补偿性能更优。理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性。     

Novel CPG algorithm for tracking fast sudden changes based on tangent rule

ABSTRACT

This paper proposes a novel tracking method to deal with fast changes of solar irradiation and power limit change in order to increase tracking efficiency. This goal is achieved by estimating (i) next operating mode and (ii) next step point with the use of tangent rule in triangle. After every fast response to sudden changes, accurate response phase starts in order to track desired power in each operating mode by adaptive step size. Drift problem in defining next operating mode is eliminated in proposed method by estimating next operating mode, and settling time is decreased to about 25 percent of settling time of other methods by estimating next step point. Simulation and experimental results show the performance of proposed method.     

基于深度学习的目标跟踪技术的研究综述

深度学习技术在计算机视觉领域的应用日趋广泛,基于深度学习的目标跟踪技术是当前计算机视觉领域的一项重要研究课题。文章首先对国内外目标跟踪技术的发展历程进行了回顾和梳理,详细介绍并对比了部分典型的基于深度学习的目标跟踪方法;然后介绍了几种目标跟踪领域的典型数据集;最后对基于深度学习的目标跟踪技术的研究进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。     

改进的核相关滤波跟踪算法

针对核相关滤波算法在目标跟踪过程中尺度特定和遮挡判断失败的问题,文中提出一种利用自适应特征融合的位置滤波器来判断目标是否被遮挡的方法。该方法检测到峰值旁瓣比异常时,停止模型自适应更新,启动在线重检测;并结合尺度金字塔中的尺度滤波器来确定目标尺寸,从而得出精准的目标位置。实验通过复杂背景下的10组运动视频来评估改进算法的性能。与基础核相关滤波算法相比,改进算法的平均中心位置误差降低了36.683 pixel;在像素阈值设为20 pixel时,平均距离精度提升了44.632%;在边界框重叠阈值设为0.5时,重叠精度提升了46.453%。     

基于激光信息和射频识别的运动轨迹跟踪研究

为提高运动轨迹跟踪精度,设计了基于激光信息和射频识别的运动轨迹跟踪方法,首先将射频识别阅读器与激光传感器采集数据进行速度估算处理,并利用加权因子对激光传感器估算速度进行平滑处理,然后通过相似度对比方法匹配激光传感器与射频识别阅读器获取的运动目标速度,采用粒子滤波算法融合激光传感器与射频传感器获取的运动目标速度,通过粒子滤波的预测、更新与重采样三个阶段实现准确的运动目标轨迹跟踪,最后实验结果表明,该方法对目标的运动轨迹跟踪精确度高达99%。