基于视频的运动目标跟踪算法

为更加准确、 快速地检测与跟踪到运动目标, 将背景差分法和帧间差分法相融合对 CAMSHIFT (Continuously Adaptive Mean-SHIFT)算法进行改进。 首先, 通过背景差分法和帧间差分法相融合确定目标所在 区域, 然后结合 CAMSHIFT 迭代算法实现目标跟踪。 实验结果表明, 该方法改变了传统 CAMSHIFT 算法需手 动选定目标和跟踪窗容易发散的局限性, 并提高了跟踪的准确性与稳定性。     

基于只测向的机载单站定位技术

针对机载单站无源交叉定位技术中存在的虚假定位问题,提出一种新的关联方法.该算法先通过异面测向线距离进行测向粗关联,排除大部分虚假定位组合,减小运算量.再利用基于不变量的关联方法进行测向细关联,近一步排除虚假测向组合,提取出真实目标的测向线组合进行交叉定位.实验结果表明,文中算法可以满足三维空间下对目标准确、快速的定位需求.     

基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警目标检测算法

针对传统恒虚警目标检测算法在非均匀噪声环境下虚警率过高的问题,提出一种基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警(dual censoring threshold based on maximal reference cell-constant false alarm rate,DCT-MRC-CFAR)目标检测算法.基于参考窗最大值参考单元得到剔除比较门限,通过比较,剔除极大值参考单元,根据剩余参考单元的数量选择参考窗中剔除后剩余参考单元或者参考窗中全部参考单元来估计背景噪声功率,并得到功率检测门限.与其他算法进行仿真对比,DCT-MRC-CFAR算法在均匀噪声环境下,检测性能接近于单元平均恒虚警(cell averaging-constant false alarm rate,CA-CFAR)算法;在非均匀噪声环境下,检测性能较稳定,且优于自动删除单元平均恒虚警(automatic censored cell averaging-constant false alarm rate,ACCA-CFAR)和自动双删除单元平均恒虚警(automatic dual censored cell averaging-constant false alarm rate,ADCCA-CFAR)算法.结果表明,提出的DCT-MRC-CFAR目标检测算法在均匀和非均匀噪声环境下,均具有较优和较稳定的检测性能.     

一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

基于上下层MAS的SAR图像海洋分布目标检测

针对SAR图像中的海洋分布目标,从人的认知过程出发提出了一种基于上下层多Agent系统(top bottom multi Agent system, TBMAS)检测算法。该算法针对上下层Agent定义了不同的行为。下层Agent获得初步的视觉知觉,上层Agent加入联想分析等处理获得最终检测结果。算法从分布目标的局部统计特性考虑,不需要进行统计模型和参数的估计,利用局域直方图和Kullback Leibler散度进行差异度分析。实验表明,对于多种分布目标均有较好的检测效果。     

基于体系破击的联合火力打击目标价值评估

针对体系破击战法中的目标选择问题,设计了适用于多属性指标融合的熵权理想点法。并从超网络体系架构出发,设计了以信息流循环效率为评估标准的目标体系价值评估算法。针对联合火力打击多目标同步打击特点,设计了目标组合的体系价值评估算法。在上述算法基础上实现了目标多属性评估,以及基于单目标和目标组合的体系价值评估。实验分析表明,该方法能够快速实现联合火力打击目标的价值量化评估,并且用量化数据验证了联合火力打击中应遵循的3条基本原则,结合目标属性表和体系关联网络找到体系破击的关键目标或目标组合,输入条件简单易行,具备工程应用的基础条件。     

自适应高斯模型与多基地雷达机动目标跟踪

为改善多基地雷达系统对高机动目标的跟踪性能,提出了基于自适应高斯模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)的机动目标跟踪算法.将目标加速度的概率密度特性描述为一具有均值和方差的高斯分布,建立了系统的离散状态方程和非线性观测方程进行EKF滤波,并在每个采样周期实现对输入控制信号及过程噪声协方差的更新,使加速度符合目标的实际变化情况.Monte Carlo仿真结果显示,对目标的变加速轨迹,该算法在位置和加速度上的均方根误差均比Singer模型小,且误差曲线平滑,表明了该算法能对机动目标实现准确跟踪.     

多无人机协同目标分配仿真系统设计与实现

介绍了一种求解多无人机协同目标分配问题的方法,提出了多无人机协同目标分配仿真系统设计的总体思路.在此基础上,设计了层次化的体系结构和组织化的功能模块,并分析了系统计过程中涉及的关键技术及其实现方法.最后用面向对象语言实现了多无人机协同目标分配仿真系统,并对一个典型的分配问题进行了仿真实验,实验表明,仿真系统对该分配问题的求解提供了良好的支持.     

海杂波的非广延分布模型

传统上常使用统计模型为海杂波建模,发现虽然统计模型可以很好地拟合实际海杂波的幅度分布,但是由于它不能很好反映出海杂波的物理特性,因此获得的分布参数不能用来检测弱小目标.针对上述缺点,采用Tsallis分布模型对海杂波数据进行建模,发现Tsallis分布不仅能够很好地拟合实际海杂波数据,而且获得的分布参教可以有效检测海杂波背景下的弱小目标.最后通过对Tsallis分布中的非广延参数q进行分析,发现海杂波具有介于随机模型与混沌模型之间的幂率敏感性.