宽带雷达目标散射分布特征融合的检测跟踪方法

宽带雷达目标回波信号由于距离扩展和低信噪比,导致传统宽带检测器对目标分布特性先验要求较高,在目标散射分布特性未知的情况下存在检测跟踪性能快速退化问题。针对此问题提出了一种利用多检测特征融合的宽带检测方法,在无需目标散射分布先验特征的情况下,将多参数径向积累与顺序统计量检测融合判决,有效提高宽带雷达目标检测的稳健性。根据多特征融合检测结果,采用宽带包络相关测距和单脉冲测角技术实现高精度的目标跟踪处理。仿真实验验证了该方法的有效性。

分布场的多特征融合目标跟踪方法

针对分布场目标跟踪算法中使用分布场的目标模型估计鲁棒性较弱的问题,提出一种将分布场与其他特征有效融合的方法,来提高分布场特征表示的有效性.在对每个像素点进行分布场估计时,原始算法仅通过该点的灰度直方图来估计其在灰度空间上的分布,并没有考虑该点的位置与结构信息.为了实现在分布场中对目标结构信息的有效表示,通过对目标中包含结构信息的特殊点进行特殊编码以实现结构信息的融合.实验表明,对于一些复杂环境下的挑战视频序列,融合了结构信息的分布场比原始分布场在目标跟踪的成功率上具有显著优势,且优于当前流行的4种目标跟踪方法.

随机分布多目标电磁散射特性的特征基函数法研究

本文介绍了特征基函数法的基本原理,且应用特征基函数法分析了随机分布介质目标的电磁散射特性。本文的研究工作为今后进一步开展复杂随机分布目标电磁散射特性和宽带电磁散射特性的研究奠定了基础,而且对宽带和超宽带雷达的设计与开发,新型隐身材料的研究也都具有重要的参考价值。

基于电磁散射特征参数提取与数据分布分析的非线性目标识别

非线性目标的探测与识别在国防、反恐、安保、救援、交通安全等领域均具有重要意义.为提高上述场景下对非线性目标的探测识别能力,文中以典型的非线性器件——肖特基二极管为例,构建了非线性目标的谐波散射模型,并在此基础上利用不同类型非线性目标散射的各次谐波强度与变化趋势不同的特性,提出了一种利用数理方法提取分析目标散射特征参数进而实现对非线性目标探测识别的方法.实验结果显示,本次提出的方法在小样本下对未知非线性目标的识别率在81%左右,证明了该方法对非线性器件有较好的探测与识别能力.

基于特征融合的配电网源-荷-储完全分布式协调控制方法

为解决电能供不应求难题,优化削峰填谷效果,控制配电网功率,提出基于特征融合的配电网源-荷-储完全分布式协调控制方法。通过改进K-均值聚类方法融合配电网特征,以有功功率波动及配电系统网损最小为目标函数,以节点潮流和负荷转化平衡等为约束条件,构建配电网源-荷-储完全分布式协调控制模型。试验结果表明:削峰填谷效果突出,且配电网功率曲线更加平缓。完成配电网源-荷-储完全分布式协调控制,为相关领域的研究提供参考。

基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪

在光照和目标形变等外部条件变化的情况下,仅利用目标的单一特征难以鲁棒的跟踪目标。提出了一种基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪算法,在粒子滤波跟踪框架下,用直方图模型表征目标的颜色和边缘特征,通过两种特征后验概率之间的"协作"与"学习"实现特征融合,各种场景的试验结果比较表明,新的融合跟踪算法比仅用单一特征跟踪、现有的多特征融合算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对环境光照和目标背景变化较大的情况更具有优势。

分布式多目标自动跟踪和特征管理算法

一种可扩展的分布式多目标跟踪和特征管理的算法(DMTIM),适用于对多目标进行跟踪的传感器网络。DMTIM由数据关联、多目标跟踪、特征管理,以及信息融合所组成。数据关联和未知数量多目标的跟踪通过马尔科夫蒙特卡罗数据关联实现。通过信息融合来获取所有相邻传感器的本地一致性,实现特征管理。试验证明,DMTIM算法能够通过传感器网络实现对多目标有效的跟踪和特征管理。

基于时空特征融合的水下目标波束形成方法

针对水下探测设备的方位分辨力在物理上受限于阵列有效孔径的约束,导致探测精度较低的问题,提出一种基于时空特征融合的水下目标波束形成算法。首先,以目标声散射回波产生机理为基础,建立走航声呐回波数据动态数学模型;其次,通过对目标声散射回波数据的时空域转换得到等效空间阵列,融合空域多快拍数据实现阵元基阵孔径的物理扩展。最后,分析干扰信混比、探测平台移动速度等对回波增强的影响。数据仿真结果表明所提方法能够有效抑制干扰,获得主瓣更窄的波束。孔径扩展后的波束形成能够准确地分辨出非常相近的目标。此外,实验结果测得探测平台运动速度大小对目标分辨的效果影响不明显。

分布式多频带雷达数据融合目标高分辨分析方法

宽带雷达接收的目标散射回波提供了目标散射点的散射类型及距离高分辨。由于条件限制,很难获得宽带及超宽带回波数据。采用状态空间法融合不同频带下的雷达回波数据得到目标高分辨分析。仿真证明,该方法能够有效地利用多部不同频带雷达的回波来获得目标的散射特征,明显优于同条件下单部雷达所得到的结果。该方法提供了一种以多部窄带雷达等效获得宽带、超宽带雷达的可行方法。

复杂环境下的多特征融合船舶目标检测算法

船舶目标检测作为机器视觉的研究领域之一,对海洋运输业和搜救智能化具有基础性现实意义。但在实际检测中由于复杂的天气环境存在准确率低、定位不准确等问题,本文提出一种复杂环境下的多特征融合船舶目标检测算法。新增侧边融合路径网络,减少特征前向传播丢失,加强信息融合,通过高斯分布以及采用方差投票方法,改进定位损失函数提升滤除重复框效果,使边框定位更加准确从而改善漏检、误检等情况。实验结果表明,在不同天气环境下,该算法的平均准确率(mAP)达到88.01%,与传统YOLOv3和Faster RCNN算法相比分别提高了19.70和15.13个百分点,平均交并比(IoU)增加了6.49个百分点,在复杂环境下的船舶检测应用上具有很好的实用性。

一种基于信息融合的分布式目标类型综合识别方法

本文针对分布式处理与决策需求,设计了一种编队分布式目标类型综合识别系统,提出了基于目标运动特征和多平台多周期信息融合的目标类型综合识别方法,为编队处理与决策系统提供了一套较好的目标类型识别解决方案。经过仿真测试,证明该识别方法能对目标类型进行合格有效的判定。

基于时频分布的空间锥体目标微动形式分类

空间锥体目标的微动形式分类对空间目标识别、参数估计等有着重要意义。针对这一问题,提出了一种从雷达回波时频分布中提取特征对微动形式进行分类的方法。首先分析了空间锥体目标的散射特性,在此基础上建立了等效散射点模型,并与传统的一般散射点模型比较,电磁计算结果进一步证明了提出模型的正确性;在特征提取阶段,基于能量强弱提取了回波时频分布中包含微动信息的区域,并针对自旋、进动、章动3种微动形式下瞬时频率变化的差别提取了4种特征;最后基于等效散射点模型仿真产生训练数据集、电磁计算产生测试数据集的模式,使用支持矢量机(support vector machine,SVM)分类器的分类实验结果表明新方法在一定信噪比条件下可有效实现对微动形式的分类。

基于分形特征和导引滤波的可见光与红外图像融合算法

为充分利用红外图像的目标指示信息,本文提出了一种基于分形特征和导引滤波的可见光与红外图像融合算法。该算法首先采用分形特征对红外图像中的人造目标进行增强,通过阈值分割得到目标分布图。待融合图像经过一层分解得到近似图像和细节图像,基于目标分布图利用导引滤波分别得到可见光与红外近似图像与细节图像的融合系数。实验结果表明,融合后图像充分结合了可见光图像的背景信息与红外图像中的目标信息,有利于后续的目标识别任务。

雷达目标特征数据库在雷达组网仿真上的应用

传统雷达组网仿真中,认为目标为点目标,目标的RCS(Radar Cross Section)是一个常数;实际上目标的RCS是随雷达频率、目标相对雷达姿态变化的函数。该文通过对复杂雷达目标进行电磁建模,计算其在各姿态和各频点的RCS数据,把计算结果存储在数据库中建立雷达目标特征数据库。建立了雷达组网仿真系统,系统由主控计算机、雷达目标特征数据库、若干雷达站组成。仿真结果表明:利用雷达目标特征数据库获得雷达在每个时刻观察的RCS比传统的把飞行器RCS当成常数,进行雷达组网仿真,仿真结果更接近实际的情况;通过多个雷达组成雷达网进行数据融合共同探测目标,可以大大提高雷达对目标的检测概率。

一种度量目标散射相似性的新参数

针对目标相似性参数度量分布式目标与典型目标散射相似程度不准确的问题,本文利用规范散射Pau li基矢量和分布式目标相干矩阵,定义了一个度量目标散射相似性程度的新参数——目标散射相似性。由于该参数综合考虑了分布式目标主散射机制、次要散射机制与规范散射的相似性,以及不同散射机制对应的发生概率,因而它能准确反映分布式目标与规范目标散射的平均近似程度。与相似性参数一样,新参数具有目标旋转不变性、尺度无关性等特性。作为一种实际应用,给出了分布式目标与金属球、角反射器等典型目标的散射相似性。结合旧金山地区AIRSAR极化数据,讨论了这些相似性测度在地物分类方面的应用。

面向对象的分布交互式仿真技术在电磁散射中的应用

电磁散射理论中对雷达目标特征信号的研究方法有很多 ,也相应地提出了很多算法。针对目前在这一领域中的应用软件开发中存在的模块重用率低、交互性和可扩充性差的问题 ,引入面向对象的分布交互式仿真系统 ;重点分析了面向对象的分布交互式仿真系统在散射特性计算软件开发中的实施方法 ,并给出了一个复杂目标RCS计算算例 ,该工作较好的解决了电磁散射计算软件的可扩充性。

组网融合探测隐身目标的效能分析

根据电磁仿真理论计算出F117目标多方位下散射能量分布,重点分析了组网雷达技术,依据其多发多收的优点,研究了多方位角探测隐身目标的优势。同时,深入分析了组网雷达不同布站方式对F117隐身目标的探测效能。最后,针对仿真计算出的F117雷达散射能量分布情况,优化设计了具有高探测效率和低探测薄弱的雷达组网布站方式。

随机分布介质的多层特征基函数分析

文章采用蒙特卡罗法模拟出随机分布的介质目标,并应用多层特征基函数法计算了其远区散射场。多层特征基函数法与特征基函数法相比,能更高效地计算电磁散射问题。基于Foldy-Lax多径散射方程,将目标以及划分的子域进一步剖分为若干小子域,进而进一步降低待求矩阵的维数。模拟数值计算结果与传统特征基函数法的计算结果吻合良好,计算效率明显提高。

极化目标分解及其在图像分析中的应用

极化目标分解方法可以概括为三类:Huynen类型的分解理论、相干分解理论和基于特征值的分解理论,它们从不同的侧面刻画了目标的极化散射特性。本文分别对三种分解方法进行了较为详细的论述,并运用基于特征值的分解理论以及目标熵的概念,将其应用于极化雷达图像的分析中,结果表明目标分解法在极化雷达图像融合与增强、极化目标识别等领域有重要的作用。

适用于组合特征识别的最近邻模糊分类器

在用多种特征进行简单的串联组合识别时,不同特征具有不同的特征类型和衡量尺寸,针对串联组合特征的这种特点,提出了一种最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵。提出用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决。识别框架表明最近邻模糊分类器对组合特征中的各种不同特征的特征类型和衡量尺寸没有一致性要求,也无需对串联组合特征矢量做任何预处理。最后,用外场实测数据进行验证,结果表明,最近邻模糊分类器能够有效地解决多种特征串联组合的雷达目标识别问题。