多亮点声纳目标轨迹起始技术

高分辨率声纳目标具有多亮点分布特性,传统轨迹起始算法很难有效对其轨迹起始。针对声纳目标多亮点分布特性,设计了基于蒙特卡洛方法的轨迹起始算法,其根据跟踪门内每个分布亮点的特性,估计目标的概率分布,推出目标位置信息。由于轨迹起始算法考虑了声纳目标的多亮点属性和每个亮点的信息,并在轨迹起始过程中没有将速度、加速度、角度等作为轨迹起始的限制条件,而是在确认阶段,作为限制条件,对不符合逻辑的轨迹进行淘汰,对符合逻辑的进行动静分类。所以此轨迹起始算法克服了传统算法容易将多亮点目标起始为多个轨迹或轨迹起始错误的缺点。用不同方法对多亮点分布声纳目标数据进行了轨迹起始,结果验证了该方法的有效性。

改进的Hough变换红外传感器像平面轨迹起始算法

首先研究了基于逻辑的和基于Hough变换的平面轨迹起始方法,并在此基础上提出了一种基于改进的Hough变换红外传感器像平面轨迹起始算法,介绍了算法的具体步骤,并对算法进行计算机仿真实验,分析了算法的相应指标。

密集杂波环境下的轨迹起始

光电测量系统在检测过程中,可以得到观测对象的多种特征信息。根据测量对象在空间的运动规律和特征变化规律,对具有不同特性的目标可以动态的改变轨迹起始的响应时间,对测量对象分别进行位置和特征的关联,并将关联后的结果按照一定的规则进行分叉和剪枝。实验结果表明,这种方法克服了传统的滑窗法在密集杂波环境下容易丢失跟踪目标和关联错误的弱点,减小了噪声带来的虚警率和漏警率,适合于密集杂波环境下稀疏目标的轨迹起始,有利于工程应用。

基于隐Markov模型的纯方位轨迹检测方法

针对方位历程图中微弱目标信号的轨迹检测问题,分别在纯噪声和目标存在条件下推导了方位历程图中测量值的分布特性,提出了一种基于隐Markov模型的目标信号轨迹检测方法;同时,针对轨迹的起点与中止点的自主判断问题,基于序列检测提出了两种检验算法,充分利用了轨迹点的测量值分布特性和方位的连续性来提升检测性能。相比于传统的能量检测,轨迹点的检测性能提升约3dB,降低了所估计轨迹的均方根误差,同时保持了更低的虚警概率。湖试数据验证了该算法在单目标条件下的有效性。