A High Speed Detection Scheme for Point Targets in a Multitarget Environment

The purpose of this paper is to develop a high speed detection scheme for moving and / or stationary point targets in a multitarget environment as registered in an IR image sequence. An iterative approximate 3-D line searching algorithm based upon the geometric representation of lines (for non-maneuvering targets in space) in a 3-D space is derived. The convergency of the algorithm is proved. An analysis is performed of the theoretical detection performance of the algorithm. The statistical experiment results show high effectiveness and computational efficiency of the algorithm in the case of low SNR. The idea may be employed to satisfy the real-time processing requirement of an IR system.

基于TEASER算法的空间非合作目标位姿估计

基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation,TEASER)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节:在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation,SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明:在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.

融合点线特征的空间失效目标双目视觉位姿测量

提出了一种融合点线特征的双目视觉位姿估计方法,该方法基于视频的图像帧,先分别通过ORB算法和LSD算法提取图像帧的点、线特征,并采用LBD描述子实现帧间匹配;然后基于极线搜索方法获得右图像中与左图像对应的特征,从而获得匹配特征的空间坐标;最后基于点线特征融合的重投影模型,利用Levenberg-Marquardt法迭代获得失效目标的相对位姿。仿真实验表明,融合点线特征的视觉位姿估计方法相比单纯点特征的位姿估计具有更好的鲁棒性,尤其针对高速旋转目标,能更好地进行位姿跟踪测量。

基于AHP-理想点法的空间目标监视资源调度效能评估

在空间目标日益增多和监视资源有限的背景下,为了寻找合理的空间监视资源调度策略从而提高调度效能,提出了基于层次分析(AHP)-理想点法的空间目标监视资源调度效能评估方法。该方法在编目维持任务场景中,建立了空间目标监视资源调度效能评估指标体系,基于AHP法和理想点法评估编目最大化、重点任务优先、重点目标优先和搜索优先四种策略下的调度效能并进行排序。仿真结果表明,编目最大化策略在编目维持任务场景中实现了调度效能最大化。该方法相比传统的AHP指标综合法更加客观,对实际调度和装备应用具有指导意义。

基于点目标测量的空间目标特性识别技术

空间目标识别有利于掌握空间目标的运行状态和在轨行为。点目标测量是获取空间目标数据源的主要手段。针对从多种特性参数融合后的点目标测量信息解算空间目标特性难度大的问题,分析了空间目标的基本属性,包括几何特性、材料特性、光度特性等,研究了国外几种基于点目标测量信息的空间目标识别方法的基本原理和实现途径。研究结果表明:通过合理的解算算法设计,可以对点目标测量信息进行深度挖掘,识别出有效信息。

空间目标激光瞄准偏差的测量评估方法研究

针对光电系统对空间目标激光瞄准偏差测量评估难题,从激光瞄准偏差基本概念入手,提出了一种测量评估光电系统对空间目标激光瞄准偏差的可行方法,给出了激光瞄准偏差的计算公式,并对影响评估准确性的主要误差进行了分析。该测量评估方法可用于光电系统对空间目标激光跟瞄能力评价等方面。

采用尺度空间特征点匹配的红外目标跟踪

针对红外图像信噪比低,对比度不高,目标跟踪困难等复杂情况,提出了一种基于尺度空间特征点匹配的红外目标跟踪算法。设计出一种基于尺度因子变化的高斯卷积模板尺寸自适应调整以及连续帧目标区域双向配准的办法,前帧目标区域特征点匹配出后续帧目标区域特征点,以后者特征点集质心坐标去建立目标跟踪搜索窗,完成在视觉效果差的背景下的红外目标跟踪。实验表明,基于尺度空间特征点匹配的红外目标跟踪算法鲁棒性强,实时性高,能快速而有效地完成对红外目标跟踪。

基于多片前方交会的工业摄影测量自动匹配

针对数字工业摄影测量中的人工标志点的快速自动匹配问题,根据从物方空间角度描述核线的原理,提出了一种基于空间前方交会的匹配算法。该算法首先通过计算投影线间的最短距离来确定一组初始匹配像点;然后通过双片空间前方交会来确定一组潜在的物方点,并将其按距离分组;最后,将每一个潜在的物方点的坐标残差过大及属于同一张像片的像点剔除,同时通过判断与各物方点对应的像点数来确定同名像点。两组实验均证明,该算法不仅计算速度快,而且具有高匹配率和低误匹配率,能为数字工业摄影测量自检校光束法平差提供高精度的初值。

对空间目标成像的伴随小卫星系统设计

对空间目标(神舟七号飞船)动态成像的伴随卫星系统的有关技术条件和参数进行了分析和设计。设计双焦距光学系统适应大纵深范围成像,利用偏置动量稳定减小释放后初始姿态扰动度,配合章动特点扩大观测视场,采用姿态导引律实现对观测目标的姿态指向跟踪,并给出满足清晰观测的相机参数设计。该卫星系统设计成功应用于神舟七号载人飞行任务,并成功完成了首次对飞船在轨运行的全景照相观测,在轨试验结果表明伴星系统各项技术条件和参数的设计是合理的,可以很好的完成对目标的清晰成像。

基于参考点选择策略的改进型NSGA-Ⅲ算法

针对多目标进化算法忽视种群在决策空间的分布信息,未考虑待优化问题Pareto前沿形状的问题,文中提出基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法.首先,根据种群在决策空间的分布特征,借助信息论中的熵思想,计算相邻两代种群的熵差,判定种群的进化阶段.然后,根据种群在目标空间的分布特征,借助参考点关联个体数目的统计信息,评估参考点的重要性.最后,在种群进化的中后期,依据参考点的重要性特征剔除冗余的无效参考点,使保留的参考点适应种群规模与Pareto前沿面,利用筛选后的参考点引导种群进化方向,加快算法收敛及优化效率.在测试函数集上的对比实验表明,文中算法在收敛性和分布性上均较优.

基于空间分布特征的阵群目标数据关联算法

在低数据率条件下,对监视区域内的每个目标进行有效分析是非常困难的。针对该问题,将阵群目标作为研究对象,并给出了一种基于空间分布特征的阵群目标数据关联算法。首先,在近邻点集聚合的基础上,从传感器给出的单目标观测集合中提取出阵群目标观测(简称阵群观测);其次,按照自顶向下的方式逐次计算各个阵群观测不同子集空间分布的距离度量,并以此为基础计算阵群观测之间的关联度量;最后,通过在关联代价矩阵上应用二维分配算法得到不同时刻各个阵群观测之间的对应关系。仿真结果证实了该算法的有效性。

空间小目标动态规划检测

为了从序列图像中检测出空间小目标,提出了一种改进的动态规划算法。介绍了动态规划小目标检测算法的发展过程。针对工程应用中为了获取亚像素质心而对图像散焦处理的情况,对原算法的评价函数递归方程进行改进,提出用方向加权的多点能量累积代替原算法的单点累积,并将多速度平面分别计算的方式简化为速度初始化与历史速度修正方式。最后,针对算法实现过程中遇到的初始状态计算、恒虚警阈值以及轨迹数据结构等关键问题进行了说明。在实验参数条件下,计算量比原算法减少了约50%。实摄图实验结果表明,方向加权的多点累积算法5帧即可检测出目标,而原算法在第10帧时仍有大量虚假轨迹;在第5帧的20条最大评价值轨迹中,多点法的评价值信噪比比原算法提高42%。方向加权的多点累积算法可以有效抑制孤立噪声点产生的虚警,提高算法的检测能力。

基于旋转投影二进制描述符的空间目标位姿估计

为了实现基于点云的空间目标相对位姿快速估计,提出一种旋转投影二进制描述符(BRoPH)。该描述符首先建立特征点处的局部参考坐标系,然后通过旋转投影局部点云生成不同视角下的密度图像块和深度图像块,最后根据图像块生成特征点的多尺度二进制字符串。针对位姿估计对实时性的要求,在分析BRoPH Hamming距离分布的基础上,提出了基于Hamming距离阈值的特征匹配策略,用于剔除潜在的错误配对,加快位姿估计收敛速度。最后,在基于局部特征描述符位姿估计框架下分别与SHOT描述符和FPFH描述符进行了比较。结果表明:BRoPH描述符在仅需要SHOT和FPFH平均内存1/80的基础上,得到了远高于SHOT和FPFH的平均位姿估计精度,其平均姿态误差小于0.1°,平均位置误差小于1/180 R。此外,基于Hamming距离阈值的特征匹配策略使得BRoPH的位姿粗估计速度加快了7倍,总体位姿估计频率超过7Hz,比SHOT和FPFH分别快3~6.8倍。该方法具有占用内存小、计算速度快、位姿估计精度高和抗干扰能力强等优点,满足基于点云的空间目标位姿估计实时性要求。

深空背景下运动点目标探测距离模型研究

红外相机探测运动点目标时,探测能力主要指标为探测距离,而影响探测距离的因素很多,如光学系统工作温度、红外探测器像元尺寸、目标特性等。文章从红外相机点源目标探测基本理论出发,建立了运动点目标红外相机探测距离估算模型,分析了影响探测距离的各相关因素,为深空背景下运动点目标红外相机的指标设计提供理论参考。

基于恒星配准的空间点目标检测算法

针对以往文献在处理空间目标图像时使用的配准帧差方法,存在不能配准旋转背景以及没有充分利用目标运动特征等问题,提出了一种基于恒星配准的检测方法。该方法以恒星为控制点,利用刚体变换模型配准相邻帧,再通过帧差分离出可疑目标,最后通过最近邻航迹关联法确认真实目标,其中为了有效区分相邻帧中的目标点,对原始帧差法做了一些改进。最后利用增加了人工仿真点的实摄观测图像对算法进行实验,结果表明,该方法能较好地配准旋转背景序列图像,可以有效检测出空间点目标。

高炮实装训练中雷达点迹航迹数据模拟分析

实装训练是高炮系统非战斗状态下的一项重要内容,主要目的是模拟高炮与空中飞行目标的对抗训练,实现对炮兵战斗过程的操作训练,而雷达点迹、航迹模拟是此训练平台的关键技术。讨论了雷达扫描扇面点迹无重复生成算法和三维航迹的建模方式。经实践证明该模拟方式灵活、可操作性强,有效地呈现了雷达扫描空中目标所给出的目标特性,具有一定的工程应用价值。

基于极化-空间谱特征的雷达目标检测方法

主瓣压制干扰是当前雷达界面临的重大威胁,具有接收增益大与目标时-频-空域差异小的主要特点而难以抑制,近年来利用极化滤波技术抑制主瓣干扰获得了重要的理论与实践进展,但对于主瓣多点源干扰、主瓣变极化干扰,现有方法仍然难以应对。采用"特征鉴别"的思路,提出一种基于极化-空间联合谱特征的目标检测方法,立足于发射极化分集体制,利用目标回波与干扰信号的极化散射特性差异,将目标检测问题转化为联合谱特征鉴别问题,能够有力提升雷达在主瓣多点源干扰、主瓣变极化干扰环境下的目标检测能力。

融合GA的三点定位夜间苹果目标的识别算法研究

针对苹果采摘机器人不能准确定位夜间苹果目标的问题,提出一种融合GA的三点定位算法。该算法首先利用a-Cb-R融合空间分类将夜间苹果目标与背景分离,然后采用Canny算法和凸壳理论获取夜间苹果目标的真实轮廓,最后采用融合GA的三点定圆算法实现夜间苹果目标的准确定位。试验结果表明,针对枝叶遮挡率小于50%、大于50%和重叠果实三种情况,融合GA的三点定圆算法平均假阳性率分别为1.272%、2.728%和3.052%,平均重叠系数分别为92.199%、80.188%和82.02%,平均假阳性率分别较三点定圆算法降低1.328%、2.349%和2.273%,比Hough变换算法分别降低5.829%、7.731%和4.344%,平均重叠系数分别较三点定圆算法提高6.069%、8.887%和12.278%,比Hough变换算法分别提高30.738%、27.853%和34.778%,表明融合GA的三点定圆算法提高定位精度,可以较精确的实现夜间苹果目标的定位。

基于聚类技术的三维舰船模型特征库研究

存贮目标所有的视点图像,建立完备的特征库,或者提取能够抵抗视点变化的不变特征,是三维目标识别的常用方法。这两种方案都存在不足:要么特征库规模庞大,识别过程计算量大,识别效率低;要么难以找到鲁棒的识别特征。结合两种方案研究了基于聚类技术建立三维舰船模型特征库的方法。利用仿射传播聚类方法无需事先指定聚类中心的优点,将其应用于两型舰船模型的视点空间聚类。通过提取视点图像的Hu矩特征,进行了仿真实验,给出了聚类结果的有效性分析。

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量,基于特征建模的思想,提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先,针对空间目标姿态测量的需求,寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着,应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习,通过建立合理的神经网络模型和训练数据,实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后,利用目标点云仿真数据集,对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明:利用特征建模的思想,提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征,实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩,为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用,提供了可行的智能化工程实现方案.