Nonlinear Principal Component Analysis Using Strong Tracking Filter

The paper analyzes the problem of blind source separation (BSS) based on the nonlinear principal component analysis (NPCA) criterion. An adaptive strong tracking filter (STF) based algorithm was devel- oped, which is immune to system model mismatches. Simulations demonstrate that the algorithm converges quickly and has satisfactory steady-state accuracy. The Kalman filtering algorithm and the recursive least- squares type algorithm are shown to be special cases of the STF algorithm. Since the forgetting factor is adaptively updated by adjustment of the Kalman gain, the STF scheme provides more powerful tracking ca- pability than the Kalman filtering algorithm and recursive least-squares algorithm.     

双光电探头的光伏电源自动跟踪装置的研制

采用地平坐标系跟踪系统,方位角采用自动跟踪,高度角采用手动调节;控制系统采用紫外线传感器和光敏电阻组成对太阳光线的探测器,实现了太阳电池组件对太阳的跟踪。     

基于最优划分的多传感器多目标跟踪NNJPDA算法

传统的最邻近联合概率数据关联算法(NNJPDA)不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的最邻近联合概率数据关联算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优划分,然后采用NNJPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加计算量小等优点。     

短波单站定位中电离层的模型选择与修正

短波单站定位实现了仅用一个测向站就能确定短波发射台的方向及位置,在短波单站定位中,影响单站定位精度的主要因素来源于电离层模型及电离层参数是否与实际情况相符.作者介绍了短波单站定位机理和两种实用的电离层模型,并对基于这两种电离层模型的射线反跟踪算法进行了分析比较.为了进一步提高单站定位精度,还提出了利用已知台修正电离层模型,并设计实现了该模型.     

空域管理与评估系统设计与实现

我国迫切需要科学的空域管理与设计决策,因此空域管理与评估系统作为我国首套自主研发的完整的空域管理设计系统应运而生.本文从该系统的设计思路出发,阐述了系统的总体架构;探讨了系统开发中的若干特色,如使用项目管理网页进行项目管理、基于框架/插件的层模式软件构架、基于ArcGIS AO的GIS中间件、基于Oracle的海量数据处理优化、航迹融合等;最后总结了系统的实际应用效果和设计经验,展望了系统的应用前景.     

复杂条件下非刚体运动目标的局部跟踪实现

在公交车背景的环境中,对连续均值平移算法进行了改进,以颜色概率分布和轨迹验证来过滤伪目标,保证了跟踪的可靠性;通过对跟踪搜索的区域进行有效的设计,对目标做出运动预测,减少匹配搜索范围,提高了速度．     

救生衣-人系统漂浮运动测量中的标志点识别

以曲率尺度空间技术为基础,提出了一种快速、高精度的圆形目标鲁棒识别算法。从边缘图像中提取目标轮廓的关键点作为轮廓的分割点,从中筛选出在一定准则下可接受的圆弧。经过两次聚类和两次拟合得到圆形目标的准确参数。对比实验表明,只要目标边缘的局部连续弧段足够长,该算法就可获得比Hough变换更高的精度,时间复杂度大大降低且不受目标尺寸的制约。该算法已用于人体水中漂浮运动跟踪,在复杂背景、光照不稳定和标志点被部分遮挡的情况下求取了人体运动的时间历程,获得了满意的效果。     

基于自适应DBSCAN的雷达目标跟踪算法

直接对三坐标航管一次雷达点迹录取器中录取到的点迹进行航迹起始、跟踪等处理后,会形成大量虚警,运算量大。进行目标跟踪时,候选点迹集合数量庞大是造成目标跟踪过程运算量大的主要原因。文中基于动态自适应DBSCAN聚类算法,结合经典卡尔曼滤波跟踪算法,提出了动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,来减少候选点迹集合数量。实验结果证明,本文提出的算法实现了无效点迹数的减少、航迹质量的提高以及运算时间的下降。通过动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,能迅速跟踪到三坐标航管一次雷达探测到的目标并形成目标航迹,可以及时发现黑飞目标,将对正常民航飞机飞行的干扰降到最低。     

基于子空间跟踪的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的MC-CDMA上行链路系统,在深入研究基于子空间的MMSE半盲多用户检测算法的基础上,针对原算法引入子空间误差导致检测性能下降的问题,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪的线性共轭MMSE半盲多用户检测算法.将子空间方法和线性共轭的思想相结合,应用新定义的信号子空间设计了基于子空间方法的线性共轭MMSE检测器,采用OPAST子空间算法实现了信号子空间的自适应跟踪.仿真结果表明,与以往的基于子空间的MMSE半盲多用户检测相比,此算法有效地提高了信干噪比,降低了系统的误比特率.     

基于序列复杂度的空中红外目标跟踪算法评估

近年来,基于深度学习的红外空中目标跟踪算法不断涌现,如何对其性能进行评估已经成为一个亟待解决的问题。利用单帧图像混淆度和遮隐度对图像复杂度进行计算,并结合目标运动复杂度,建立了融合图像复杂度和运动复杂度的序列复杂度计算模型。构建了包含420个序列的红外序列样本库,利用序列复杂度对样本库测试结果进行加权评分,提出了一种新的红外空中目标跟踪算法性能评估方法。实验结果表明,所提出的评估方法能全面评估算法在不同态势下的性能。