基于遥测姿态变换的外测数据跟踪部位修正方法

外测数据跟踪部位修正对于飞行器飞行试验的高精度轨迹参数获取有着重要意义.提出一种基于飞行器遥测姿态数据和粗略轨迹参数的跟踪部位修正新方法,利用遥测姿态数据确定惯导平台中心与跟踪部位轨迹参数的变换关系,进而由粗略轨迹参数推算惯导平台中心与跟踪部位测距、径向速度、方位角和俯仰角的差异值,实现跟踪部位修正量的准确计算.采用误差传播法对粗略轨迹误差影响下的跟踪部位修正精度进行理论分析,验证了该修正方法在实际应用中的有效性.进一步通过仿真实验和实装实验检验了修正精度.结果表明跟踪部位修正量的计算误差远小于外测系统的精度指标要求,有重要的实际应用价值.

基于捷联惯导姿态的外测跟踪部位修正方法

为在外测数据处理中获取更高精度目标部位修正结果,解决已知目标几何尺寸难以精确修正的问题,提出采用捷联惯导系统姿态修正跟踪部位的方法.根据捷联惯导系统遥测四元数信息计算姿态旋转矩阵,利用外测处理中各个参照坐标系的相互关系,修正垂线偏差的影响,实现跟踪部位位置参数保精度修正.通过测试场景仿真计算,与常用速度矢量修正法进行比较、验证,结果表明姿态修正方法精确可行、结果正确,满足数据处理的精度要求和结果评定需要.

基于测量协方差离散Kalman滤波估计算法的视频跟踪

视频中人体跟踪存在复杂性,尤其是对复杂背景下的人体上、下肢区域进行识别与跟踪时,传统算法存在一些问题。本文在传统Kalman滤波跟踪算法基础上,提出一种基于可变测量协方差的离散Kalman滤波人体识别算法。通过初始化测量协方差,用递归的方法从新获取的观测数据中计算出新的测量协方差估计量,通过离散Kalman滤波器进行跟踪。在实际的视频图像中,表现出良好的跟踪效果,并且对上肢、下肢及整个人体的区分以及部位跟踪方面都有很好的表现。相对于传统的Kalman滤波算法,本算法没有丢失跟踪目标的现象,跟踪速度适中,与人体行进速度保持一致,基本为1.5 m/s,特别适用于对视频中的人体行为进行跟踪及分析处理。

靶场试验外弹道测量部位修正方法探讨

针对靶场试验中外弹道测量和数据处理存在的实际问题,综合考虑靶场现有外弹道测量装备,提出了两种较为实用的部位修正数据处理方法——角度修正法和参系修正法。最后采用实例,对修正精度进行了分析。

基于运动方向及主轴的目标头部跟踪点稳定提取

光电成像跟踪过程中,目标距离较近时,将在视场中呈现出扩展目标的特性,其成像大小将随着距离的减小迅速增大甚至溢出视场。此时传统的质心、形心、相关跟踪会出现跟踪点跳动或漂移的问题,严重时甚至出现跟踪丢失的现象。针对这一问题,提出了结合目标运动与主轴方向的目标头部跟踪方式,通过跟踪目标头部确保背景在视场内占据一定的比例,避免了目标充满视场而导致的分割失败或跟踪点在目标上滑动的情况。通过对目标的二值图像进行形态学滤波并计算头部的形心,进一步提高了头部跟踪点的稳定性。仿真测试与外场试验表明,该方法显著提高了跟踪的稳定性与可靠性。

跟踪部位不一致对连续波雷达测距测速的影响分析

以工程试验为背景,通过仿真计算分析了跟踪部位不一致对连续波雷达测距测速的影响,并进一步分析其对弹道参数的影响,给出了初步的分析结果并提出了建议,对提高外测数据处理精度具有一定的参考价值.