基于改进平方根无迹粒子滤波的RAM类目标跟踪

RAM类目标运动复杂,对跟踪系统提出了更高的要求。针对粒子滤波在解决RAM类目标跟踪过程中存在的粒子退化等问题,通过无迹变换计算得出后验概率密度函数充当粒子滤波的先验概率密度函数,提高后验概率密度函数拟合程度,最终提高粒子的有效性。同时,在无迹变换过程中采用qr分解取代部分Cholesky分解,使输出信号方差矩阵保持非负性。最后,针对一段RAM类目标轨迹建立动力学模型,通过Matlab进行仿真,验证了该算法的有效性。

基于机器视觉的洞库类目标自动识别技术

针对传统的洞库类目标识别方法所存在的不足,设计了一种基于可见光/红外线探测器和嵌入式DSP的洞库类目标主动探测和自动识别装置,根据洞库外观的结构特征建立了洞库识别的数学模型,提出了基于Hough变换的洞库类目标自动识别算法,并将洞库识别数学模型与Hough变换的处理流程有机结合起来,实现了不同外观结构的洞库类目标的正确识别。实验结果表明该洞库类目标识别算法具有较强的鲁棒性,可以有效地抑制噪声的影响,对由于预处理参数设置不合理所造成的洞库类目标边缘成为不连续曲线的现象也有良好的自适应性和自判断性。

自适应结构化背景和形状特征子空间高光谱图像多类目标检测

针对高光谱图像中目标形状特征已知,背景和目标光谱特征未知时的多类小目标检测问题,给出一种检测算法.通过高光谱图像数据样本二次型的高阶矩控制点扩散函数,获取自适应结构化背景;然后,利用目标形状先验信息构造形状特征子空间,在高维光谱特征空间实现形状特征子空间匹配检测.理论分析和实验结果表明该检测器可同时有效检测具有不同形状特征的多类目标.

破片聚焦式战斗部毁伤直升机类目标的研究

文中讨论了破片聚焦式战斗部毁伤目标的特点 ,给出了一种破片聚焦式战斗部毁伤典型空中目标时杀伤概率的工程计算实例。该工程算法可为战斗部工程设计提供相应的理论参考。

一种基于单帧红外图像抗类目标干扰的算法

提高红外小目标检测概率的前提是应尽可能的对云、烟雾或地物等类目标进行准确预测,达到抑制干扰、突出目标的目的。为有效去除红外小目标检测中的类目标干扰,降低虚警率,本文提出一种基于单帧红外预警系统图像抗类目标干扰的方法。该方法先通过背景抑制,消除系统噪声的干扰,提高图像的信噪比;然后根据目标头尾特征,并结合目标的长度,将潜在目标从类目标干扰中分离出来,待后续处理。从实验结果来看,该算法能够有效降低类目标干扰,对红外小目标检测算法具有较好的辅助作用。

面向百类目标的自动识别系统

本文提出了面向百类目标的自动识别理论与方法，它主要由目标的表述模型和分类模型两部分组成。建立了基于此理论与方法的系统，利用此系统可以快速生成区分百类目标中任意组合的分类模型，并保证达到大于９９％的正确识别率。

基于可分性的多类目标特征选择算法

对于多类目标识别,首先通过扩展类别标示符编码,给出了特征线性可分定义,基于Farkas引理推导了多类目标线性可分的充要条件．然后,借鉴支撑矢量机原理,在特征可分条件的基础上,定义了特征有效率并提出了一种新的多类目标特征选择方法．实测数据实验结果表明,与经典的Relief特征选择算法相比,文中算法的推广性能优于前者．特别地,对于小样本数据效果更为明显．

基于多特征的洞库类目标识别方法

针对洞库类目标自动识别研究较少、识别率较低、识别方法成本较高等问题,设计了基于多种特征的洞库类目标识别算法.探讨了典型洞库类目标的模型并总结其主要特征;其次利用HOG特征对输入图像进行初步筛选,筛选出包含有洞库类目标的图像;然后基于洞库类目标的灰度特征提出了一种图像局部自适应阈值生成算法Wiblack提取图像中的疑似目标;最后搭建了洞库类目标的数学模型,并提出了基于形状相似度的目标判别算法,采用圆形相似度与椭圆形状相似度二次相似度判别方法,最终得出识别结果并描述目标轮廓,完成目标识别.实验结果表明该方法在洞库类目标的识别应用中有效可行,基于本文实验数据的识别准确度为92.6%.

一种元卷积网络和持续学习融合的洞库类目标识别方法

洞库类目标是高价值识别目标,针对洞库类目标样本数据难以获得、样本内部数据相似度较高、人工设计识别特征方法局限性较大、普通深度网络需要海量数据等问题,提出了结合元学习和深度卷积网络的元-卷积网络(MCNN),并融合持续学习理论的洞库类目标识别方法(MCNN-LLS).首先结合深度卷积网络、元学习的理论建立元-卷积网络,该网络可利用旧知识指导新知识的训练,利用小样本数据即可训练得到识别能力较高的深度洞库模型;然后融合持续学习理论,建立持续学习系统(LLS),设计专家审核模型判别深度洞库模型的识别结果,并引入潜在任务、模型异步更新等方法,达到模型持续学习、持续更新的效果.实验表明,本文方法所需样本数量少,对洞库类目标识别准确率高,且识别能力可随识别过程中新数据的积累逐步提高.

目标语义概率模型在类目标识别和地物场景分析中的算法研究

基于文本分析统计模型提出了图像类目标的语义概率模型,并且将这种概率模型应用于目标识别和复杂场景下的地物分析。首先将图像表示成多个特征局部区域的集合,然后根据目标语义概率模型得到图像、特征局部和目标语义之间的概率关系,通过计算后验概率可以实现目标语义类别的识别。目标概率模型通过EM算法获得模型估计参数。实验结果显示,在识别复杂背景中的目标达到了很好的效果。场景分析中根据图像中各局部区域与目标语义的概率分布可以实现场景中感兴趣区域的标注,实验结果说明此方法有可行性。

基于小波不变矩的多类目标特征选择算法

特征选择是目标识别中的重要问题。对于有着3个参数(m,n,q)的小波矩来说更是如此。基于2类模式的特征选择思想,提出多类模式下绝对可分的特征选择算法,给出图像数值化处理中参数(m,n,q)的合理取值范围。实验结果表明:无论是对差别比较大、差别比较小还是混合型的多类目标,经过此特征提取出来的小波矩都有着较好的识别效果。

用于HRRP多类目标识别的D距离分类器

在雷达自动目标识别(radar automatic target recognition,RATR)领域,为了保证基于高分辨距离像(high-resolution range profile,HRRP)的目标识别算法在进行小样本多类目标识别时仍然具有优异的识别性能,需要提出一种同时具备优异泛化性能与低运算复杂度的识别算法。利用比值计算两个向量之间的比值距离,并将比值距离应用于距离分类器中,称之为D距离分类器。然后利用八类地面目标实测数据将D距离分类器与其他一些RATR统计模型进行比较,分别分析其在小样本与多类目标时的识别精度。最终结果验证出D距离分类器在训练样本有限且多类目标识别时仍然具有优异的泛化性能与很低的运算复杂度。

面向装甲类目标的火力打击方案毁伤评估方法

针对装甲类目标打击命中及末端毁伤效能缺少连贯的、完整的评估分析难题,结合装甲类目标特点,开展对不同火力装备打击方案的毁伤效能评估分析。建立了基于装甲类目标易损性和弹目交会关系的概率模型,给出了目标命中概率计算方法和毁伤概率计算方法。进而,对某类装甲类目标的毁伤效果进行仿真验证,采用不同火力打击方案进行毁伤试验,结果表明,所提出的毁伤评估方法,结果合理,能够为装甲类目标的毁伤评估决策提供支持。

基于体素网络的道路场景多类目标识别算法

基于激光雷达数据的三维物体识别是自动驾驶系统的关键组成部分,体素网络是较好的点云特征提取容器,但目前基于体素网络的目标识别研究大多指向单类目标。为满足无人驾驶领域的应用需求,多类目标识别亟待开展研究。本文中基于体素网络框架构建了多类目标识别网络,并测试其性能。采用计算所有类别先验候选边框重叠度的方法,为标签周围体素创建类别标签、置信度标签和目标包围边框回归值,解决了3项预测值之间可能不匹配的问题。测试结果表明,本文中提出的多目标识别算法类别预测综合召回率为88.6%;设定判定正确的重叠度阈值为0.5时,边框回归召回率为84.8%。相较于单类目标识别网络,本文中算法的单类目标预测正确率明显提高,验证了多类目标识别算法对目标特征学习有加强作用,对增强目标识别网络的鲁棒性有利。

基于STCKF-CPHD算法的多RAM类目标跟踪

针对来袭RAM类目标机动能力强、数目多变且受到密集杂波干扰从而导致传统算法跟踪精度下降的问题,提出一种基于势概率假设密度框架下的强跟踪容积卡尔曼滤波算法(STCKF-CPHD)。首先,建立RAM类目标动力学模型,通过一阶马尔可夫过程对目标外弹道质阻比参数进行建模,得到扩维后滤波器的状态空间模型。然后,引入强跟踪技术,设计带时变渐消因子的STCKF滤波器,解决目标机动导致的模型失配问题。最后,在CPHD的框架下,对目标的质阻比、状态、数量进行联合估计。仿真结果表明,所提算法可以对来袭多RAM类目标进行有效跟踪,目标最优子模型分配(OSPA)距离的跟踪精度相较于STCKF-PHD算法提高了15%。

一种联合估计的RAM类目标跟踪算法

RAM类目标作为弹道目标,质阻比参数决定其被动段的运动特性,若能估计出质阻比,便能对其弹道方程进行精确建模,对后续的跟踪及拦截有重要的意义,因此,设计了一种质阻比与状态联合估计的跟踪算法。首先,在雷达量测坐标系下建立了RAM类目标动力学模型,将质阻比作为新的状态加入模型中。考虑将质阻比视为常数不满足其慢时变特性的问题,基于一阶马尔科夫模型对质阻比建模。为了提高对该类弹道目标跟踪的稳定性,采用强跟踪CKF算法进行跟踪。仿真结果表明,相比于将质阻比建模为常数,该方法收敛速度提高了40%,状态估计精度提高了30%,在一定外界干扰下也能满足跟踪需求。

旋翼类目标调制谱间隔特征分析与条件研究

为了对旋翼类目标谱间隔特征进行有效提取,基于旋翼类目标回波模型,对旋翼类目标喷气发动机调制(JEM)特征中包含的调制谱间隔特征进行了分析,并对谱间隔提取条件进行了探究.首先从理论上分析旋翼类目标回波中调制谱间隔特征产生的机理,分析影响谱间隔大小的因素;再讨论有效提取谱间隔特征需要满足的条件,最后通过仿真验证了理论分析结论的可靠性.研究结果表明:旋翼类目标调制谱间隔只取决于桨叶数量和转速,采样时间需满足一定条件才能有效提取谱间隔特征,这个条件仅与桨叶数量和转速有关.

飞机类目标易损性数据库软件设计

主要介绍了飞机类目标易损性数据库软件系统的模块设计和主要功能,分析了目标结构模型、目标功能模型、目标毁伤等级模型的等主要模块的功能设计及软件实现。通过部件毁伤—系统功能影响—飞机目标系统毁伤2次映射关系,建立了有着数学逻辑关系的评估模型。基于"降阶态"方法的目标毁伤评估数学模型,实现了对目标毁伤状态的详细划分和准确评估。

聚类目标函数下混合属性大数据集分析系统

传统的混合属性大数据集分析系统分析结果准确性差,针对这一问题,基于聚类目标函数设计了一种新的分析系统,对系统硬件和软件进行了优化。分析系统硬件由网络爬虫模块、数据处理模块、大数据集分析模块、用户管理模块四部分组成,通过单机聚类和分布式聚类对大数据集进行聚类处理。在给出的硬件平台上设计了网络爬虫程序、数据处理程序和数据分析程序。为检测分析系统性能,与传统分析系统进行实验对比,结果表明,利用聚类目标函数的设计分析系统在分析混合属性大数据集这一问题上,准确性高,安全可靠,具有很高的应用价值。

红外搜跟系统对模拟巡航导弹类目标探测试验方法研究

对巡航导弹类目标和某型靶机在大气传输中的红外辐射能量进行了理论计算,提出了用使用该型靶机模拟巡航导弹类目标的试验方法,并通过外场动飞试验对该试验方法进行了验证。