多传感器系统动态性能指标的研究

文章在对多传感器数据融合系统的性能评价与多目标跟踪系统的性能评估技术进行探讨的基础上，给了了多传感器系统动态性能指标的建立方法，最后给出这些指标的设计和应用，取得了令人满意的仿真结果。     

以一种新的距离度量作为反馈的相关跟踪方法

基于相关的模板匹配方法在图像跟踪中得到了广泛的应用,但是这种方法的主要缺点是对图像噪声非常敏感,而且由这种方法得出的相关曲面比较平坦。为了有效抑制噪声和局部遮挡对图像的影响,提出用鲁棒统计中的一个值代替相关值作为距离度量。它不是计算两幅图像的对应像素差值,而是计算两幅图像中差别不大的对应像素对的个数。实验证明这样得到的曲面相对　　收稿日期:2003 08 31;　修订日期:2003 10 28作者简介:张桂林(1944 ),男,天津人,教授,博士生导师,主要研究方向为自动识别、人体生物统计特征识别、图像处理算法与系统性能评估等。　　　　　　　要尖锐得多。当上述的距离度量应用于跟踪过程中时,模板的合理更新对跟踪非常重要。基于上述的距离度量方法,提出了一种新的模板更新策略。利用两幅图像中近似像素在整修匹配模板像素中所占的比例大小决定加权系数。这种加权策略可以自适应地根据图像序列的变化选择更新相关模板,同时在一定程度上减小模板漂移的危险。     

星间激光通信技术进展与趋势

较详细地评述了目前国外卫星间光通信技术研究的现状．根据关键单元技术的进展情况，总结了未来星间光通信系统的发展趋势。     

道路约束在Kalman滤波中的应用

研究把道路约束引入Kalman滤波的新方法,分析了道路对过程噪声和目标速度的约束,给出了道路约束条件下目标的运动方程以及过程噪声方差调整的方法;将道路对目标速度的约束以伪测量的形式引入测量方程并给出了对应的滤波方程。两个不同场景的蒙特卡罗仿真结果验证了上述新算法带来的性能改善。     

多波段红外目标跟踪与辐射特性测量系统

介绍了一种对动态目标进行红外成像跟踪与辐射特性测量的系统.该系统采用大口径红外成像镜头,图像信号经放大、A/D转换和图像非均匀性校正,输出与目标辐射量成正比关系的数字图像信号.红外成像跟踪采用FPGA结合软件处理方法实现对目标的实时自动识别,进行形心、边缘与相关跟踪的计算.红外辐射特性测量采用基于PCI总线的高速图像采集板进行实时图像采集与显示.红外定标建立输出信号和标准黑体绝对辐射量的关系曲线,将原始的图像灰度数据换算为辐射通量密度.经外场试验证明该系统稳定可靠.     

超低空目标定高跟踪处理算法的研究

对超低空目标的稳定跟踪一直是舰载三坐标雷达的一个难点。本文提出的利用定高跟踪的算法实现对超低空目标的跟踪是一个全新的方法,在工程实践中具有一定的实用价值。本文主要介绍了定高跟踪的基本原理、实现方法和仿真结果,并对今后研究重点作了展望。     

基于二阶伏特拉级数模型的心脏运动信号快速最小二乘估计

心脏手术辅助机器人动态地消除心脏表面手术点与手术工具之间的相对运动,帮助医生在心脏不停跳的情况下完成手术并且极大减小病人术后并发症的影响。由于心脏运动的高带宽、非平稳、非线性的特点,机器人很难快速准确跟踪心脏运动。针对这一问题,该文首先通过双谱分析了解到心脏信号具有明显的源于心跳与呼吸运动相互耦合的非线性特征。接着提出基于非线性二阶伏特拉(Volterra)级数模型心脏运动快速预测算法,为控制算法提供参考信号的超前预测值。采用非线性模型描述心脏运动更加精确地表达了心脏运动的物理本质,快速最小二乘算法保证了系统的实时性。对比实验结果表明,非线性预测算法在均方误差方面优于以往的线性预测算法,大大减小了预测误差,提高了手术机器人相对运动消除能力。     

一种新的带序贯滤波的PN码跟踪环性能分析

该文提出了一种新的带序贯滤波的全数字PN码跟踪环,并通过建立环路跟踪过程的等效数学模型,分析了瑞利信道下环路的非线性跟踪性能,并对理论数值结果和仿真结果进行了比较分析。结果表明,该跟踪环在衰落信道下能获得满意的跟踪性能。     

随机集理论及其在信息融合中的应用

多源信息融合经过近20年的发展已经取得了丰富的理论成果和应用成果,但是其理论框架尚未建立。近几年由Mahler提出的有限集合统计学(FISST)理论随机集理论的特例,从概率论角度统一表述了信息融合技术的主要方面。该文对近十几年随机集信息融合技术的发展加以回顾,主要包括随机集理论的产生背景、基本的思想和理论框架,以及当前的应用领域。最后指出了随机集理论将来可能的发展方向。     

基于模板修正和自适应Kalman预测的刚性目标跟踪

目前在远景刚性目标的跟踪中,由于长序列图像具有亮度动态范围大及背景噪声大的特点,当前模板的尺寸和位置往往不能有效代表目标,从而使目标的预测和相关搜索产生误差累积;另外,Kalman预测常因过程噪声与模型不匹配使其对机动目标跟踪适应性差.对上述问题进行研究提出了一种基于区域增长的模板修正方法,并对Kalman预测中过程噪声自适应的方法进行了仿真.结果表明,这种新的模板修正方法具有良好的尺寸及位置自适应能力和抗背景噪声能力,而且过程噪声的自适应也有效提高了Kalman预测的准确度,对目标跟踪具有指导作用.