弱目标自动跟踪中的线谱检测

为提高在低信噪比及多目标干扰下的被动弱目标自动检测、跟踪能力,提出一种带有多线谱融合、优选的线谱目标自动跟踪算法。该算法基于线谱检测,对融合多线谱特征的线谱目标进行自动跟踪,确定线谱目标的建立、删除、融合及关联准则,采用针对航迹的多假设跟踪(MHT)算法对多目标进行自动跟踪,具有计算量小,弱目标跟踪能力强的优点。海试数据分析表明,在强目标干扰的情况下,本算法仍可以对具有线谱特征的弱目标进行稳定跟踪。

被动线谱检测的子带分解和分方位区间融合算法

目标辐射噪声低频线谱丰富,线谱相对谱级高,且较稳定,可直接应用于目标检测。基于子带分解处理的现有融合方法适用于信噪比相对较高情况,而对于相干干扰噪声或强宽带噪声,线谱目标的有效检测仍没很好解决。本文从子带空间谱统计特性出发,利用线谱谱级高出连续谱10～25 d B,线谱频带所在方位区间的输出方位波动小,而其它分区间的输出方位波动大的特点,提出了一种在信噪比低,多目标并存情况下更有效的线谱提取融合方法。理论仿真和海试实验数据处理结果验证该算法较常规方法稳定,对于高谱级线谱,算法适用范围广、检测效果好,直观、简便,为实际工程应用提供了一种新方法。

双光谱电力设备在线监测装置的实现

针对电力系统中红外成像、紫外成像、紫外脉冲检测等带电设备非接触式放电检测技术存在的问题,研制了一种新型电力设备在线监测装置;该装置主要由紫外红外双光谱探测模块、嵌入式系统模块、温度湿度测量模块、GPRS无线通信模块构成,通过图像融合处理技术将设备的局部放电和温度分布数据,置入设备可见光图像,获得设备双光谱状态图像,不但以图像方式直观地显示出放电位置、温度分布及其发展变化情况,而且能定量表示放电程度;介绍了双光谱在线监测装置的原理及软硬件实现。