综合边缘检测和区域生长的红外图像分割方法

针对红外图像的特点,提出了一种综合应用边缘检测和区域生长方法的图像分割方法。其思路为:先对图像进行边缘提取,得到边缘像素点集;然后利用该点集的平均灰度和目标区域的连通性作为生长判决条件,采用区域生长法实现图像分割。仿真结果表明,该方法能快速准确有效地实现红外图像分割,避免了单独使用边缘提取或区域生长法进行图像分割时的典型分割错误。

一种强跟踪自适应状态估计器及其仿真研究

分析了强跟踪滤波器中新息方差近似计算方法的不足,提出了一种基于衰减记忆思想来近似计算新息方差的改进强跟踪滤波器。然后,对于过程噪声水平未知的目标状态估计问题,在Sage-Husa过程噪声水平自适应估计算法的基础上,一旦通过基于新息的滤波器发散判据检测到可能出现的发散现象,提出用改进的强跟踪滤波器进行抑制,极大地提高了滤波算法的鲁棒性。对三种典型的目标机动形式进行的Monte-Carlo仿真结果进一步验证了新提出算法的有效性。

视景仿真系统光学视觉通道技术研究与实现

研究了在视景仿真系统中应用多视觉通道图形显示技术时应注意的关键问题,仿真结果表明,多视觉通道技术的合理运用,能增加飞行视景仿真的“沉浸”感。结合该类系统的需要,提出了“光学通道”的概念。根据摄像机成像原理,得到了焦距与视场角的关系,实现了光学通道的变焦功能。该方法计算量小,实现简单,能满足仿真实时性的要求,具有重大的工程意义。

虚拟战场环境中地形编码技术的研究与实现

详细讨论了虚拟战场环境仿真系统中地形编码的原理及技术实现。提出了一种简单的判断点在三角形内的方法,采用不规则三角形作为地形编码的基本结构单元,并结合地形分块思想,实现了对地形编码的实时仿真。本文的思想和方法对同类系统的开发具有借鉴意义。

基于证据方差的加权证据组合

DS证据理论在决策级信息融合中有着广泛应用.针对证据组合时的某些反直观结果问题提出一种新的基于证据方差的序贯式加权证据组合方法.首先基于Jousselme证据距离定义了证据方差.每一步证据组合时,依据当前既有证据组合结果序列的方差及当前步新证据加入后的序列方差来生成权重.基于所获权重修正新到证据及前一步组合结果,最后利用Dempster规则完成当前步证据组合.算例分析表明所提方法是合理有效的.

异步航迹关联算法与仿真

在分布式多传感多目标信息融合系统中,由于每个局部传感器的采样频率不同以及具有不同的通信延迟,导致送入融合中心的局部航迹往往不是同步的。本文提出一种异步航迹的关联方法,该方法首先基于最小二乘法实现单传感器的时域融合,从而将多传感异步航迹同步化;然后利用网络优化算法,获得相应于每个目标的各个传感器的局部航迹组合。仿真试验表明本文算法在解决异步航迹关联问题的有效性。

多模型GM-CBMeMBer滤波器及航迹形成

提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的假设条件下利用高斯混合(Gaussian mixture,GM)技术获得了该滤波器解析的递推形式—多模型GMCBMeMBer滤波器,并简要给出了它在非线性条件下的扩展卡尔曼(Extended Kalman,EK)滤波近似.仿真实验结果表明所建议的多模型GM-CBMeMBer滤波器能有效地对多个机动目标进行跟踪而单模型GM-CBMeMBer滤波器则会产生明显的航迹丢失和虚假航迹,并且对于信噪比较低的仿真场景,它的性能优于多模型高斯混合概率假设密度(GM probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器,接近于多模型高斯混合势概率假设密度(GM cardinalized PHD,GM-CPHD)滤波器.

极坐标系中带多普勒量测的雷达目标跟踪

将仅仅考虑位置量测的二维去偏一致转换量测卡尔曼滤波算法进行推广,以解决包含多普勒量测且斜距误差和多普勒误差相关的雷达目标跟踪问题。首先用斜距和多普勒量测的乘积构造伪量测,以减小多普勒量测和目标运动状态之间的强非线性程度;然后用嵌套条件方法得到了转换量测误差前两阶矩的一致性估计;最后根据伪量测是目标运动状态二次函数的特性,用二阶EKF最优地实现了非线性跟踪滤波,其中为了进一步减小二阶EKF的近似误差,利用Cholesky分解实现了位置量测和伪量测的序贯处理。Monte-Carlo仿真结果表明采用新算法可以明显改善跟踪滤波器的性能。

一种改进的多模型噪声辨识方法

在混合系统参数估计问题中,交互式多模型算法是一种比较有效的求解方法。但是当系统机动模式较多时,模型集中的模型数目也随之增加。针对模型集过大导致的参数估计精度下降的现象,提出了一种改进的多模型算法,并将其应用于系统噪声辨识。它利用多扫描量测信息,采用离散优化技术,获得近似于系统的实际噪声水平的最优的子模型集。然后,利用此进行噪声估计作为结果输出。Monte Carlo仿真结果表明了新算法估计精度优于标准IMM算法。

拖尾Rayleigh分布：基本性质及其应用

针对使用拖尾Rayleigh分布对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)幅值图像建模时遇到的问题,本文讨论了拖尾Rayleigh分布的相关性质及其应用.首先,基于负数阶矩理论,本文提出了拖尾Rayleigh分布的比值估计、对数矩估计和迭代对数矩估计三种参数估计方法,并通过Monte Carlo仿真实验比较了它们的估计性能.其次,本文使用渐近级数计算拖尾Rayleigh分布的概率密度函数,基于插值多项式拟合,提出了高效计算密度函数的三步方法.最后,本文给出了SAR幅值图像基于拖尾Rayleigh分布的建模实例。结果表明,和一般的Rayleigh分布相比,拖尾Rayleigh分布可以精确反映SAR幅值图像尖峰厚尾的统计特征,因此它是SAR幅值图像建模的有效工具。

一种带未知时变系统噪声水平的目标跟踪滤波器

在机动目标跟踪中,为了保证Kalman滤波器的数值稳定性和最优性,未知的时变系统噪声水平需要在线估计,但已有方法主要针对平稳或统计特性缓变的噪声过程。在Sage-Husa系统噪声水平自适应估计算法的基础上,通过引入基于新息的滤波器发散检测判据和利用强跟踪滤波器的思想,提出了一种系统噪声水平估计值的时变调节因子阵来抑制因系统噪声水平突变而引起的滤波器可能出现的发散问题。Monte-Carlo仿真结果表明,该算法不仅数值稳定性好,同时目标的跟踪精度也得到明显改善。

基于Hausdorff距离的3维模型匹配的改进方法

通过单目灰度图像来实现已知3维模型移动对象的精确定位,是基于3维模型的交通视觉检测与目标跟踪系统的首要环节,也是机器视觉领域的一个重要问题。为了更好地进行图像匹配,提出了一种带权值的Hausdorff距离作为3维模型投影和图像中物体轮廓相似性的测度,以避免建立图像特征与模型之间的点点对应,这样既可减少计算量,也可提高匹配精度。为了避免陷入局部最优,可将一种带记忆功能的模拟退火(SA)算法引入图像模型匹配,这样可提高匹配参数的搜索精度。实验证明,由于SA算法和改进的Hausdorff距离相结合能有效地对3维模型和图像进行匹配,从而可对具有平移、旋转的物体实现精确定位。

基于网络带数字显示的多电动机智能保护系统的设计

分析了电机的传统保护方法及其缺点。介绍了一种新的基于网络带数字显示的多电动机智能保护系统。使用结果表明 ,新系统是成功的。

非线性系统中目标跟踪性能评估的新度量

在将误差谱度量推广应用到动态系统滤波器的评估时,整个时间轴上将绘出一个三维图,不直观且不利于分析.为了解决这一难题,提出一个新的度量—动态误差谱,并给出了三种不同应用背景下的计算形式.其中一种采用了几何平均的形式因而可以给出较为"公正"的评估结果,可直接应用于动态系统.接着从新的角度把这一度量应用于对四种非线性滤波算法的评估,仿真结果验证了动态误差谱这一新度量的有用性和有效性.

空中目标传感器管理方法综述

为了避免对有限的多传感器资源的无序竞争和使用,多传感系统通常在一定约束条件下工作。传感器管理即是对传感器系统的自由度进行控制,以满足实际的约束条件并实现既定的任务目标,被大规模地应用于诸如区域目标监视、空中交通管制等各种军用与民用领域。首先,给出了传感器管理系统的概念定义与基本目标;然后,对过去及现在各种空中目标传感器管理方面的理论、方法以及应用进行了全面的综述与深入的分析,并对传感器管理领域现存的问题提出了解决思路和方法;最后,对该领域下一步的发展方向做出了展望。