新生参数未知的ET-GM-PHD编队目标跟踪方法

为了解决多个编队在新生目标参数不明确背景下的目标跟踪问题,提出了一种新生目标相关参数未知的编队目标跟踪算法,它可以有效地提高跟踪性能,从而更好地满足需求。通过采用高斯混合概率假设密度(ET-GM-PHD)滤波框架,对PHD参数进行预测,进而分析各个高斯分量之间的相关性,从而筛选出最优的量测集合,最终消除大多数的噪声干扰。再利用在编队目标运动区域内量测分布密集的特性,通过目标检测方法找到其位置并跟踪。最后,仿真实验表明,在新生目标相关参数未知的情况下,提出的方法能够快速有效地跟踪编队目标,具有较好的跟踪性能。

基于多维特征的战场实体目标分群方法

目标分群问题也称为群形成过程,是态势估计中的一个重点和难点问题,属于信息融合中的高层融合范畴。现有的目标分群方法大多是将空间位置相近的目标聚为一类,极少有分群方法考虑到进行战场态势分析所需的位置、速度、航向、属性和类型等多维特征。为此,首先根据海战场态势分析需求,基于目标的特征属性定义了多维度欧式距离;然后综合利用分类与密度聚类两种分析方法,提出了一种战场实体目标分群方法,以综合实现战场实体目标的实时分群处理;最后,将该算法应用于一个军用场景的数据集上进行仿真实验。仿真结果表明了该方法在海战场环境中实现目标分群处理的可行性和有效性。

一种基于循环阈值的海上固定目标清洗方法

针对海上电磁环境复杂、数据量巨大等问题,在进行态势分析时,将目标海域内对态势分析影响较小的固定目标进行清洗,可有效缩短数据处理的时间、降低复杂度,提高态势分析的效率和直观性。现有的固定目标清洗方法鲁棒性较低,不能排除异常跳变数据的干扰,对数据集中信息的准确性要求较高,不适用于海上复杂环境的数据处理。因此,文章提出了一种基于循环阈值的海上固定目标清洗方法,并在仿真军事场景上进行了实验分析,所提方法通过循环阈值过程能够排除自然因素、量测误差和异常跳变数据的干扰,有效检测出样本数据集中的固定目标。

一种基于多维航迹特征的目标轨迹聚类方法

复杂海洋环境下,随着目标探测手段的不断丰富和发展,海量的目标航迹数据在数据库中存储和积累,这些数据中蕴含着大量的信息和知识,可以利用目标轨迹聚类方法对其行为规律进行挖掘和分析。现有目标轨迹聚类方法没有充分利用目标的位置、速度、航向和属性等多维特征,只能反映目标空间位置变化的规律,在挖掘目标行为规律时具有局限性。因此,文章基于目标的多维航迹特征,利用改进的DBSCAN密度聚类算法,提出一种目标轨迹聚类方法,并在仿真军事场景上进行了实验分析。结果表明,所提方法能够从海量的历史数据中高效、准确地完成目标的轨迹聚类。

基于暗通道先验的靶场视频图像去雾算法

为解决基于计算机视觉的自动报靶系统在雾等稳态不良天气条件下的实际应用问题,提出一种基于暗通道先验的靶场视频图像去雾算法。该算法改进暗通道图求取方式,采用Fast Guided Filter优化暗通道图,基于候选场景分割改进大气光值估计方法,提出基于亮度和边缘融合的精细化分割算法,分区域求取透射率。实验表明,该算法有效解决白色靶面去雾后色彩失真问题和耗时缺陷,实现靶场视频图像的快速去雾.具有很好的鲁棒性和时效性。

基于优化导向滤波算法的遥感图像预处理仿真

针对无人机遥感影像拼接中因图像噪声大、光照差异大、视野中景物存在畸变、图像不清晰等因素影响而导致的图像特征点提取数量少、特征点误匹配率高、拼接效果不理想甚至拼接错误等问题,提出了一种基于优化导向滤波算法的遥感图像预处理算法。上述优化算法包括对原始图像的几何校正、辐射校正、噪声平滑与细节增强等步骤。在仿真阶段,应用上述算法对优化SIFT匹配算法进行改进后发现,改进后的匹配算法在特征提取数目上比起为原算法平均增加了约16%,且图像细节明显增强。实验表明,所提出的优化算法,能够有效减小图像噪声、校正畸变、增强图像细节,使后续的配准拼接工作更加高效准确。

一种复杂环境下的胸环靶图分割方法

提高基于计算机视觉的自动报靶系统对靶场环境的适应性,提出了一种基于深度学习的胸环靶图分割方法。利用金字塔场景解析网络,创建胸环靶图数据集,设置训练参数,完成胸环靶图分割模型的训练。训练好带有全局上下文像素级特征先验的模型,实现靶场视频图像中胸环靶的准确分割。实验证明,该方法精确实现靶场视频图像中胸环靶的像素级分割,mAcc指标平均达到98.76%,mIoU指标平均达到97.84%,有效提高了自动报靶系统的环境适应性。

一种基于区域标记的弹孔环值判定方法

在总结现有自动报靶系统弹孔环值判定研究成果基础上,提出一种基于区域标记的弹孔环值准确判定方法。在靶面区域分割部分,提出基于灰度值统计特性的阈值分割方法,实现靶场实际环境下的环线、环区分割;在靶面区域标记部分,进行区域二次标记,有效获得具有精确标记值的靶面图像;在弹孔坐标确定部分,基于弹孔边界的距离判定,快速实现弹孔坐标位置的精准定位。实验表明:该方法能够准确有效的实现弹孔的环值判定,较传统环值判定方式具有明显的优越性。

海杂波谱的机理及时变特性分析

针对海杂波背景下目标检测问题的实际需求,在机理分析的基础上,利用实测数据对海杂波谱的时变特性进行了分析。首先,分析了波束照射区域内由海表面波浪运动引起的多普勒频移和展宽现象,以及随雷达工作参数之间的依赖关系;然后,对已有海杂波谱机理研究结果进行了分析和总结。在此基础上,利用加窗的周期图法估计得到海杂波的时间-多普勒谱,进而从相关时间的统计特性、谱宽与时域海杂波拖尾程度的依赖关系两个层面对海杂波谱的时变特性进行了分析。分析结果可为海杂波谱建模、海杂波抑制及目标检测方法设计提供理论指导。

一种海上非作战目标实时清洗方法

在进行海上作战态势分析时,通常需要剔除目标海域内对态势分析影响较小的非作战目标,只保留参考价值较高、作战相关的目标航迹数据。现有的行为规律挖掘方法大多是基于聚类的思想,作用于非作战目标清洗问题时工作步骤较为复杂、效果较差。结合态势分析需求,基于相似重复记录检测的思想,通过定义多维度记录匹配相似度(multi-dimension record similarity,MDRS),提出了一种海上非作战目标实时清洗方法。通过对多维航迹数据的相似重复检测,实现对非作战目标的实时清洗。在仿真军事场景上进行实验分析,结果表明所提方法能够实时、有效地检测出海上非作战目标。