复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

导航系统视觉快速跟踪方法

提出了一种图象搜索的方法 ,适用于变化的环境 ,通过灰度值偏移校正二维阈值化和噪声滤波的方法能有效排除由于光源所引起的各种干扰 .本方法处理速度快 ,满足自引导车实时跟踪和导航的需要     

探针式水位跟踪仪的设计与应用

介绍了水位跟踪原理,分析了一种新型的探针式水位跟踪仪及其构成。     

气象杂波环境下二维次序统计量恒虚警检测器

利用实际的气象杂波数据 ,研究了其CFAR处理问题。基于FFT处理技术 ,比较了CAGO -CFAR检测器、CLUTTERMAPPING -CFAR检测器和MX -OS -CFAR检测器的抑制气象杂波性能。针对存在的问题 ,提出了将通常在一维距离向进行的CFAR处理改为在R-Fd(距离 -多普勒频率 )二维平面进行 ,并利用次序统计量估计杂波幅度 ,形成新的稳健的 2D -OS -CFAR检测器。对实际杂波数据和仿真目标数据的处理结果表明所提出的 2D -OS -CFAR检测器具有良好的性能     

加速度观测器设计与仿真

介绍了利用状态反馈综合带加速度反馈的最优控制系统，利用系统所检测的位置量和速度量设计了加速度观测器，并对综合的最优控制系统进行仿真，包括系统幅频、相频特性及状态估计值与真实状态之间的误差，最后给出了有、无加速度观测器反馈时系统跟踪晃动误差曲线。带加速度观测器反馈系统使晃动误差减小84％，滤除噪声的效果也比较好。     

多目标跟踪

本文提出了一种多机动目标跟踪的方法。该方法用自适应门限获得二值图像，其中，自适应门限用边缘和灰度二重信息来建立，并对由此所获得的二值图像进行预处理。在此基础上，利用目标像素点的空间信息，使用标记电路，检测有效视场内的目标个数。同时利用目标形状特征和灰度信息对目标进行分类；利用目标运动信息，对各个目标进行识别，解决短时间的目标遮挡、重叠等问题。文章也给出了实时实现该方法的硬件框图和部分软件工作流程。该方法已应用于多模式电视跟踪器，取得了预期效果。     

多平台基于方位时延差的目标运动分析

以拖曳阵列与本舰所构成的声纳系统为例 ,从双平台观点考虑 ,利用对目标的两方位及时延的量测为依据 ,研究了该系统的目标运动分析 (targetmotionanalysis,TMA)问题。采用了最大似然估计、扩展Kalman滤波(EKF)方法 ,实现了对目标运动参数的估计 ,并给出了它们的Cramer Rao低界 (CRLB)。通过仿真考察了参数变化对估计精度的影响。仿真结果表明上述方法具有较高定位精度。该方法适合于主、被动形式的多平台系统 ,且容易实现。     

基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法

在应用NIFPAT算法对机动目标跟踪时存在计算量大和要求网络训练两个弱点。分析了截断正态概率模型和NIFPAT算法后 ,把截断正态概率模型与NIFPAT算法思想相结合 ,提出了基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法。该算法根据目标机动情况自动调整系统方差 ,在附加较小计算量的情况下 ,能取得较好的跟踪效果。仿真实验表明 ,该算法能有效地提高对机动目标的跟踪精度。     

基于推广卡尔曼滤波的多站被动式融合跟踪

将推广卡尔曼滤波(EKF)算法与集中式融合跟踪算法相结合，用于被动式多站跟踪，给出了基于EKF的被动式多站集中式融合跟踪算法。该算法可解决被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题。以三个站进行跟踪为例，进行了仿真研究，结果表明该算法具有满意的跟踪性能。     

双基阵纯方位水下被动目标跟踪性能仿真分析

研究了基于纯方位信息的双基阵声纳信息融合的跟踪性能，并进行了详细的仿真实验。仿真结果表明，在平台—目标相遇这种较为常见的态势下应用扩展卡尔曼滤波可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计，同时还揭示了平台与目标运动的几何态势对跟踪性能的影响，为工程应用提供了参考。