非线性系统中多传感器滤波跟踪型数据融合算法的研究

在非线性系统中，常用的跟踪滤波算法是基于扩展的卡尔曼滤波算法的融合算法，但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高。本文根据对滤波器跟踪型数据融合的研究，提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法。研究表明，在利用激光干涉仪进行目标跟踪时，这种基于融合算法的集中式融合算法的跟踪性能优于分布式融合算法，但是，从仿真结果可以看出，两种融合算法的差别不大，结果基本相同，因此，在非线性系统中，基于转换测量值卡尔曼滤波算法的分布融合算法可以重构集中式融合算法。     

基于新最速下降法的目标跟踪算法

雷达目标跟踪滤波算法是雷达信号处理的重要组成部分, 在空防预警、战场监视、导弹制导等领域起着重要的作用。本文提出了基于一种新最速下降法的目标跟踪算法。首先建立一种基于改进多项式拟合模型的运动描述模型, 接着用一种新最速下降法来求解运动模型的最优参数, 通过实时的最优运动模型对运动目标航迹进行预测跟踪, 并采用正则化思想去除噪声影响。将本文算法与目前常用的交互多模型跟踪滤波算法进行对比, 仿真结果表明在目标机动和非机动的情况下, 本文算法的精度更高、计算量更小、实时性更好。     

空基无源相干定位系统的机动目标跟踪算法

针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响, 提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法。首先建立了机动目标跟踪的系统模型, 并确定了多模型集。然后基于多模型思想, 将模型交互步骤增加到状态预测步骤之后, 对状态预测值进行交互融合, 得到最优的状态预测值。为解决固定的马尔可夫转移概率导致系统跟踪性能下降的问题, 采用“感知记忆”嵌入的时变转移概率, 降低不匹配模型的竞争影响; 最后利用双变量容积卡尔曼滤波算法同时对目标和外辐射源进行状态估计。仿真对比实验验证了算法的有效性。     

基于EKF及弹道方程的弹道目标跟踪滤波器设计

针对地面跟踪雷达多目标、低数据率、高跟踪精度要求, 提出了基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法。建立了导弹被动段精确的质心运动方程, 改进了EKF算法, 经过与传统的基于常加速模型的EKF算法和基于弹道运动方程的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法比较, 验证了基于弹道运动方程的EKF具有低数据率下滤波精度高、计算量小等优点, 解决了地面跟踪雷达实际中遇到的问题。     

融合常规运动目标和突然机动目标的图像跟踪系统

当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差分法进行背景差分,然后再利用卡尔曼滤波给出目标的预测位置,在以此为中心的搜索区域内用Mean shift跟踪方法寻找目标的最佳匹配,同时逐帧根据卡尔曼滤波的先验预测误差协方差判断目标是否出现机动。在检测到目标机动后,利用基于显著密度的高效子窗口搜索方法快速检测视场内的所有可疑目标,最后利用SURF算法进行特征匹配筛选出原始跟踪目标并返回目标位置,实现突然机动目标的自动可靠跟踪。仿真实验表明,新系统无论针对常规运动目标还是突然机动目标都能保证又快又准的跟踪效果。     

基于算法融合的红外成像目标稳健跟踪方法

针对复杂背景下的红外图像机动目标跟踪问题,在对现有的多种红外成像目标跟踪算法进行分析与比较的基础上,提出了一种基于算法融合的红外成像目标稳健跟踪方法。该方法在对各跟踪器输出的目标位置测量值序列采用基于“当前”统计模型的模糊交互多模方法进行处理的基础上,采用基于总均方误差最小规则的自适应加权融合方法对目标状态的多个滤波与预测值进行综合处理,较大程度上提高了系统的跟踪精度与稳定性。仿真结果显示了该方法的有效性与稳健性。     

改进的均值漂移算法在运动目标跟踪中的研究

以智能交通系统中运动目标跟踪为背景,研究采用均值漂移算法,实现对快速移动的单目标事物准确实时跟踪。首先,分析了均值漂移算法的基本原理。其次,分析了均值漂移算法在目标跟踪中存在的问题及解决方法:针对目标遮挡情况下目标跟踪的准确性问题,采用将均值漂移算法与卡尔曼滤波算法相结合的自适应均值漂移目标跟踪算法;针对大小不变的带宽窗口可能导致跟踪丢失的问题,采用了自动调节带宽窗口的方法。最后进行了仿真实验。     

光电成像制导中地面运动目标检测与跟踪

地面运动目标的自动检测与跟踪是对地精确打击光电成像制导中的核心任务。针对地面运动目标自动检测问题,提出了由粗到精的迭代全局运动补偿算法以补偿动平台引起的背景图像像素位移,基于变化能量测度的独立运动目标检测算法以及基于三帧序列图像的运动目标定位算法。针对地面运动目标跟踪问题,提出了融合运动特征和灰度直方图特征的粒子滤波器目标跟踪算法,实现可靠、稳定跟踪地面运动目标。利用实际航拍视频进行算法验证实验,比较了基于傅里叶-梅林变换 (Fourier-Mellin transform, FMT)、Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 特征跟踪、Harris角点和迭代全局运动补偿算法,验证了基于变化能量测度的独立运动目标检测算法和融合多特征的粒子滤波器跟踪算法的有效性。     

组网雷达系统对于高加速机动目标的精确跟踪研究

针对多基地雷达系统跟踪近距离高加速机动目标的场合,提出了一种并行扩展卡尔曼滤波算法。该算法首先建立起组网雷达群跟踪目标运动形态的观测模型,然后将三维加速度矢量引入到目标的运动模型中,通过并行计算的方式,在对加速度进行合理估计的基础上对量测数据进行卡尔曼滤波跟踪分析,获得目标的精确轨迹。仿真结果表明,该算法不仅能快速精确计算目标的位置和速度,而且具有很好的瞬态特性和稳态特性。     

距离速度跟踪在矢量脱靶量测量中的应用

提出了一种基于距离速度跟踪的空间目标运动轨迹提取的矢量脱靶量参数估计新方法。该方法利用发射距离高分辨信号获得较为精确的瞬时距离信息和径向速度信息,通过建立目标运动模型,采用距离速度目标跟踪定位的扩展卡尔曼滤波算法,获得目标运动的精确轨迹,利用跟踪得到的空间位置点,通过对一组线性方程求解得到矢量脱靶量参数的估计。仿真结果表明该方法可以得到满意的脱靶量估计结果。     

Method of moving target detection based on sub-image cancellation for single-antenna airborne synthetic aperture radar

The method of moving target detection based on subimage cancellation for single-antenna airborne SAR is presented.First the subimage is obtained through frequency processing is pointed out.The imaging difference of a stationary objects and moving object in the subimage based on the frequency division is analyzed from the fundamental principle.Then the developed method combines the shear averaging algorithm to focus on the moving target in the subimage,after the clutter suppression and the focusing position in each subimage is obtained.Next the observation model and the relative movement of the moving targets between the subimages estimate the moving targets.The theoretical analysis and simulation results demonstrate that the method is effective and can not only detect the moving targets,but also estimate their motion parameters precisely.     

单天线SAR动目标的检测和聚焦

单天线SAR运动目标检测系统具有结构简单、算法容易实现等特点,它的运动目标检测性能的完善很有应用意义.首先建立了运动目标SAR回波模型,结合单天线SAR运动目标检测系统,提出了一种基于频域对称扰动的能够对具有方位向速度的运动目标检测的新方法,在详细分析运动目标散焦程度和方位向速度关系的基础上,给出了检测原理以及实现检测的方法.对检测到运动目标的距离门单元,提出了用基于图像域的偏移自聚焦算法估计动目标的调频率,进而完成运动目标在SAR图像上的聚焦成像.并用计算机仿真结果和实测数据验证了算法的有效性.     

密集虚假运动目标生成方法

传统的合成孔径雷达地面运动目标指示(synthetic aperture radar ground moving target indication, SAR-GMTI)欺骗干扰技术, 使用两台协同干扰机, 能够生成逼真的虚假运动目标, 但当生成密集虚假运动目标时, 干扰机所需计算量太大, 无法满足电子战中实时生成干扰信号的要求。因此, 本文提出了一种密集虚假运动目标快速生成算法。该算法通过对双干扰机生成的虚假静止目标干扰信号进行复系数调制以控制虚假目标相位, 使其能够被双通道SAR-GMTI系统检测为运动目标; 然后结合SAR大场景欺骗干扰生成技术来生成密集虚假运动目标以降低运算量, 使其具备一定的工程可实现性。仿真实验验证了文中所提方法的有效性。     

机载SAR的地面运动目标成像处理

基于先进的高分辨率机载SAR数据,研究了地面单个和多个运动目标的高分辨率成像问题。利用频域滤波法将地面运动目标信号从杂波中分离出来,在距离频率-方位时间域进行距离走动和距离弯曲校正,并在距离-多普勒域完成运动目标成像。PGA方法被用来对单个运动目标作进一步的聚焦处理。在多目标环境下,提出一种改进的距离弯曲校正方法,并利用时频分析方法有效地解决了多个地面运动目标的成像问题。给出了SAR实际数据成像处理结果。     

天基稀疏阵运动目标检测模糊

针对利用天基稀疏孔径实现地面运动目标指示时带来运动目标检测模糊的问题,分析了稀疏阵产生运动检测模糊的机理,研究了利用频率正交信号解模糊的方法,从理论上推导了解模糊对信号频率的约束条件,提出了稳健、有效的解模糊方法——二级检测法。仿真结果验证了理论分析的正确性和解模糊方法的有效性。     

捷联惯导行进间对准位置更新与误差分析

针对车载捷联惯导行进间初始对准抗干扰能力差、自主测速设备难以获取位置信息的问题，提出一种基于位置更新的行进间惯性系对准算法，并分析位置误差影响。利用惯性凝固思想建立了行进间惯性系双矢量和多矢量对准模型，提出了一种行进间对准位置更新算法，即由自主测速设备获得的载体速度可解算出量测矢量，进而通过姿态变换和积分迭代可以得到地理位置信息，同时分析位置误差对惯性系对准的影响。通过实验验证，相比于惯性系双矢量对准，多矢量对准方法更加充分利用了量测矢量信息，抗干扰能力强；位置误差将引入行进间对准误差，采用位置更新算法能够得到更高的行进间对准精度，还可在初始对准结束时刻为后续导航提供位置信息。     

基于模糊函数代表性切片的运动雷达辐射源识别

针对运动雷达辐射源的信号特性,提出了一种基于模糊函数代表性切片特征优化的个体识别算法。首先抽取模糊函数的“近零”频偏切片作为辐射源的代表性特征子集,从而保留了运动雷达辐射源信号的稳定个性特征,然后利用直接判别比准则在代表性切片上进行核点排序,以选择最具有判别力的特征。对美国海军实验室仿真雷达数据和实测运动雷达辐射源数据的实验均表明,本文算法不仅有效地解决了现有的模糊函数全平面优化法的计算问题,而且显著提高了对运动雷达辐射源的个体识别性能。     

视频监视中运动目标的检测与跟踪算法

提出一种视频监视中运动目标的精确检测、提取以及跟踪算法。该算法采用基于自适应背景图像估计与当前多帧图像的混合差实现快速精确地检测和提取目标 ,使用扩展的Kalman滤波器预测运动目标下一时刻可能处于的区域 ,缩小了目标跟踪时的搜索范围。充分利用运动目标检测的结果 ,提高了目标的匹配效率及跟踪速度。     

非凸运动辅助低秩稀疏分解目标检测算法

针对传统低秩稀疏分解(low rank and sparse decomposition, LRSD)用于视频运动目标检测时检测精度较低的问题,提出了一种鲁棒非凸运动辅助LRSD(robust nonconvex motion-assisted LRSD, RNMALRSD)的运动目标检测算法。该算法首先考虑到视频背景的低秩特性,采用非凸γ范数对秩函数进行逼近,考虑视频背景在变换域上仍然具有稀疏性,引入背景在变换域的稀疏先验。其次,引入运动辅助信息矩阵,使其融入前景的运动信息,表示每个像素属于背景的可能性,提高视频运动目标检测的准确度。然后,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)对提出的模型进行求解。最后,将提出的方法应用到视频运动目标检测上进行仿真实验。对实验结果的分析表明，提出的RNMALRSD方法比其他基于LRSD的运动目标检测方法具有更高的检测精度。     

基于运动信息和相位一致性的运动目标提取

提出一种新的时空结合的运动目标分割方法。该算法首先在累积帧差图像上使用改进的高阶统计(HOS)算法检测出运动区域,用最大连通区域表示初始运动目标模板,利用基于Log-Gabor复小波变换的相位一致性边缘检测算法提取出每一帧的单边缘信息,结合初始运动模板与空域边缘图像得到更精确的运动目标模板,最后结合原图像分割出运动对象。实验结果表明该算法能从对比度较小和噪声较大的视频序列中精确地提取出运动目标,且不受光照变化的影响。