基于GLMB滤波的复杂场景下红外弱小目标自适应跟踪算法

针对红外弱小目标在复杂场景下受到漏检和杂波影响,导致跟踪不连续甚至失效的问题,本文提出一种红外弱小目标自适应跟踪算法。在预处理阶段,为了减少不必要的计算,首先定义一种衡量图像复杂度的算法。然后该算法通过计算红外图像多个特征得到场景复杂度来确认场景类型,再根据场景类型选取对应的检测算法提取目标候选位置、灰度以及局部直方图等特征建立对应的量测模型与似然函数。在目标跟踪阶段,为了自适应地匹配广义标签多伯努利(Generalized Labeled Multi-Bernoulli,GLMB)滤波器的滤波参数,在GLMB的基础上提出一种适应视频图像的新生算法进行航迹起始;针对红外图像序列目标检测概率未知的情况,将未知检测概率的基数化概率假设密度(Cardinality Probability Hypothesis Density,CPHD)滤波器集成到GLMB中实时估计目标检测概率以提升跟踪精度。仿真结果表明,所提出算法能有效地排除量测漏检和虚警的干扰,跟踪不同红外复杂场景下的弱小目标。

弱目标箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪算法

针对红外弱目标跟踪问题,提出箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪(Box Particle Labeled Multi-Bernoulli Detection And Tracking,BOX-LMB-DT)算法,该算法首先通过使用均值滤波对获得的灰度图像进行降噪处理;其次,通过将所有像素处依强度大小进行排序,选出强度较大的区域作为当前时刻的区间量测;最后利用箱粒子标签多伯努利滤波(Box-Labeled Multi-Bernoulli Filter,Box-LMB)器对目标进行跟踪.仿真结果表明,所提箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪算法能够对多目标的航迹和状态进行稳定有效的跟踪,且在相同条件下,相较于区间量测下的LMB粒子滤波,达到相同的跟踪性能时BOX-LMB滤波运算效率提升了22. 59%.

多传感器箱粒子PHD滤波多目标跟踪算法

针对目标检测概率较低导致单个传感器无法对目标进行有效检测并跟踪的问题,本文提出了多传感器箱粒子概率假设密度(multi-sensor box particle probability hypothesis density filter,MS-BOX-PHD)滤波器。MS-BOX-PHD滤波器首先将多个传感器的量测转换、融合成为一个量测集合,并利用箱粒子概率假设密度(box particle probability hypothesis density filter,BOX-PHD)滤波器对多个目标的状态进行预测和更新。数值实验表明,相较于单传感器箱粒子概率假设密度(Single-BOX-PHD)滤波器,MS-BOX-PHD滤波器在目标检测概率较低时,能够有效地对多目标的状态和数目进行估计;相较于区间量测下多传感器标准PHD粒子(multi-sensor standard probability hypothesis density particle filter with interval measurement,IM-PHD-PF)滤波器,在达到相同的跟踪性能时,计算效率提升了38.57%。

工业用热辐射型光纤高温传感器的研究

在分析热辐射测温和光辐射与传输理论的基础上,采用“接触-非接触式”测温原理,研制成功了工业用热辐射型光纤高温传感器。它通过现场校准和工艺控制温度的方法,避开了确定辐射系数的难题。实验结果表明:该传感器可应用于指导批量生产,大大降低生产成本。

交互式箱粒子标签多伯努利机动目标跟踪算法

针对多机动目标追踪问题,将交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)思想与箱粒子标签多伯努利滤波器(Box-labeled multi-bernoulli filter,Box-LMB)相结合,提出交互式箱粒子标签多伯努利滤波器(IMM-Box-LMB)算法.该算法首先通过扩展多目标状态,引入模型匹配概率变量,并利用量测信息在预测阶段更新模型匹配概率,进而使用交互式多模型算法对每个箱粒子状态进行混合估计.其次,在更新阶段提出二次收缩算法,通过二次收缩算法使更新后的箱粒子具有更大的区间和存活概率,也更加接近真实目标位置,从而达到提升后续时刻箱粒子多样性的目的.仿真结果表明,二次收缩算法能够有效地提升箱粒子的多样性.将二次收缩算法应用于IMM-Box-LMB算法,能够在不同信噪比下稳定准确地估计机动目标的个数.相同条件下,与匀速直线运动(Constant velocity,CV)模型下的Box-LMB算法相比,IMM-Box-LMB算法能够对多机动目标的数目以及状态进行更加有效的估计.

热辐射波长测温法的理论研究

从黑体热辐射的普朗克定律出发 ,导出了热辐射光能量与波长关系中的峰值和拐点位移公式。根据这些公式 ,提出了热辐射测温技术中的波长测温方法 。

两淮煤田太原组蜓类生态环境的初步研究

本文概括地介绍了两淮地区太原组的岩性特征。根据所含 类动物群的垂直分布情况，该区太原组可建立Ｓｐｈａｅｒｏｃｈｗａｇｅｒｉｎａ带（可细分为下部的Ｑｕａｓｉｆｕｓｕｌｉｎａｇｒａｃｉｌｉｓ－Ｂｏｕｌｔｏｎｉａｗｉｌｌｓｉ亚带和上部的Ｓｐｈａｅｒｏｓｃｈｗａｇｅｒｉｎａｓｕｂｒｏｔｕｎｄａ亚带），其时代应属晚石炭世晚期。通过对太原组灰岩的沉积特征、 类分异度及其共生生物群保存情况等方面综合研究，较详细地讨论了海水盐度、温度、深度、浑浊度、水动力条件等生态因素对 类的限制作用。

普朗克函数的拐点光频率方程

基于普朗克公式,利用微分方法导出了普朗克函数的拐点光频率方程,并通过牛顿迭代法求出了这个方程的两个根,进而找到了可求任意温度下两个拐点光频率的普遍公式,为研制热辐射测温仪工作波长的选择提供了技术参考。

基于小波边缘检测的红外波长测温法研究

利用小波边缘检测的方法,通过对红外辐射能量与温度、波长关系的分析,推导出两个具有普适意义的拐点波长位移公式,提出并论证了红外波长测温理论。理论证明,利用红外波长测温法测得的三个温度值具有互校性,可用来校验绝对黑体,并为红外测温提供了一种全新的方法。

两淮煤田太原组的蜓类分带

本文研究的蜒类计有17属91种,包括1未定种。根据蜒类动物群的垂直分布情况,两淮煤田上石炭统太原组可建立Sphaeroschwagerina带,并自下而上进一步细分为2亚带:(1).Quasifusulina gracilis-Boultonia willsi亚带;(2).Sphaeroschwea-gerina subrotunda亚带。必须指出,山西太原组的Triticites simplex带在两淮地区未见到,两淮煤田太原组可能只相当于庙沟石灰岩至东大窑石灰岩的层位,其时代应属晚石炭世中。

基于小波变换的热辐射测温信号消噪处理

黑体腔透光是影响热辐射测温精度的主要因素之一,反映在测温信号中存在明显的高频噪声 和奇异性噪声。通过对黑体辐射功率密度与频率和温度的关系以及实际测温信号的频率特性的分析,利 用小波多分辨分解与重构去噪、非线性阈值法去噪和极大值法去噪相结合的方法,消除了因黑体腔透光 而引起的高频噪声和奇异性噪声,取得了与通过改进制作工艺来克服黑体腔透光问题一样的效果,从而 大大降低了热辐射温度传感器的生产成本。

选修课考查方法初探

本文就《古生态学》考查改革工作谈几点粗浅的看法。 一、考查方法的选择 近年来,地质系为了扩大高年级学生的知识面,开设了选修课《古生态学》。它是一门与生态学、古生物学、地史学、沉积岩石学、岩相古地理学、古气候学和沉积矿床学等都有着密切关系的综合性比较强的课程。其特点是,既有描述性资料,又有一般性的概念;既有较系统的理论,又有一定的分析方法。通过考查,如何考核学生的学习情况呢?其做法不一。以前有的考查课出几个概念和简单容易的试题,学生死记硬背教材的某些片段,就可轻而易举地得高分。

基于PHD滤波的雷达起伏目标检测前跟踪算法研究

针对雷达微弱起伏目标的检测和跟踪问题,研究了Swerling 0,1,3三类起伏目标模型,提出了概率假设密度滤波下幅度起伏的雷达微弱目标检测前跟踪算法.该算法建立了概率假设密度检测前跟踪算法下复似然比和幅度似然比两种跟踪模型,其中复似然比方法弥补了幅度似然比在计算过程中只考虑量测的幅度信息,而忽略相位信息的缺陷,从而更好地利用了目标原始信息.同时,为解决新生目标状态先验分布信息未知条件下的目标新生问题,提出一种场景划分下基于量测似然比的自适应目标新生算法.仿真实验结果表明,在目标幅度起伏的情况下,复似然比和幅度似然比相比,前者在目标位置和个数的估计性能上优于后者,且计算效率更高.在低信噪比下,复似然比仍然可以有效地检测并跟踪未知数量的微弱目标.

淮南新庄孜太原组的■类

本文系统描述了新庄孜太原组剖面,研究了灰岩中的(竹蜓)类动物群,计有13属41种,其中包含3个未定种。根据(竹蜓)类组合特征,可建立Pseudofusulina vulagris——Quasifusulinacayeuxi组合带,大致相当于江苏大屯太原组的Sphaeroschuagerina带,其时代应属晚石炭世晚期。

基于JMS-SMC-PHD滤波的检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下机动目标的检测与跟踪问题,提出跳跃马尔可夫系统下的序贯蒙特卡罗概率假设密度(JMS-SMC-PHD)滤波的检测前跟踪算法。该算法在机动目标数目和模型未知情况下,直接利用红外传感器量测数据,通过在目标状态矢量中增加模型变量并利用马尔可夫模型概率转移矩阵结合序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波,实现机动弱小目标的检测前跟踪。仿真结果表明所提方法可以有效地实现目标的检测与跟踪。

两淮煤田太原组的地质时代及所含蜓类的生境

本文介绍了两淮地区太原组的岩性特征、化石组合及与上覆或下伏地层间的接触关系。根据蜒类和牙形石组合特征的研究,确认本区太原组可能只相当于庙沟石灰岩至东大窑石灰岩的层位(见表1),其时代应属晚石炭世中、晚期。此外,详细讨论了太原组蜒类的生境。

一种空频域结合的多维混沌系统图像加密方案

研究了一种基于二维Logistic映射和三维混沌的图像加密系统.首先利用二维Logistic映射产生加密模板对小波分解的低频系数进行调整,接着由Chen系统对小波重构之后的图像进行异或操作,进一步使加密性能得到了很大的提高.通过试验比较分析,该方案不但密钥空间大,而且对密钥和明文相当敏感,具有更优良的扩散性和扰乱性能,并能抵抗各种攻击.

基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法

针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩展状态和质心状态的混合估计预测;通过引入强跟踪滤波(STF)中的渐消因子修正预测之后GGIW分量中的协方差矩阵,防止发生跟踪模型失配的现象;在PMBM更新阶段扩展目标外形和质心估计完成的基础上,利用似然函数完成模型概率的更新。仿真实验结果表明:MM-GGIW-PMBM算法能够对多机动扩展目标的数量和状态进行有效的估计。

宽带波达方向估计的辅助粒子滤波算法

针对粒子滤波宽带波达方向估计中因采样粒子权值不稳定导致估计误差较大的问题,提出了基于辅助粒子滤波的宽带波达方向估计算法。该算法利用贝叶斯重要性采样算法,在权值大的粒子基础上引入辅助粒子变量,重新定义重要性采样分布函数。经过两次加权计算,进而改善粒子退化问题,并引导粒子向高似然区域移动,使粒子在真实状态周围分布更均匀,粒子权值比仅用重采样的粒子权值变化更稳定。仿真实验表明,该算法在均方根误差和检测概率性能上优于粒子滤波算法。

基于PHD滤波的箱粒子划分多目标跟踪算法

针对现有箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波存在箱粒子冗余问题,提出一种箱粒子划分的概率假设密度滤波多目标跟踪算法。该算法在目标状态估计的更新阶段之前,将预测得到的每一个箱粒子划分成多个箱粒子,从而得到等价的箱粒子集,然后对这些箱粒子集的权值利用区间量测进行更新,从而估计目标的状态及数目。该划分由于将箱粒子划分更小,能更好地利用区间量测信息,可以有效避免箱粒子因压缩不足而导致的估计有偏情况。仿真结果表明所提方法可以有效地提高目标的跟踪性能。