死区对四象限跟踪传感器跟踪精度的影响

介绍了四象限跟踪传感器原理后, 分析了存在噪声和死区条件下的四象限探测器的光斑能量探测率、质心探测误差和光斑位移敏感度, 推导了此时四象限跟踪传感器跟踪误差的理论公式, 并通过实验证明了理论分析的正确性. 理论分析和实验的结果都表明, 在相同的噪声情况下, 质心探测误差和位移敏感度都随着光斑的高斯宽度与死区宽度之比减小而增大, 但是位移敏感度增大的趋势要小于质心探测误差增大的趋势, 它们共同作用的结果就导致了光斑的高斯宽度与死区宽度之比越大, 四象限跟踪探测器的跟踪误差越小.     

光子计数式光电倍增管四象限型和弱光像增强CCD跟踪系统的性能比较

基于光子计数式光电倍增管四象限跟踪系统和弱光像增强CCD跟踪系统的基本原理，分析了这两种跟踪系统的测量噪声误差、系统控制特性和系统闭环噪声等，并重点根据实验结果分析和比较了这两种跟踪系统的性能。结果表明，光子计数式光电倍增管四象限跟踪系统的性能优于弱光像增强CCD跟踪系统。     

应用闭环残余倾斜数据分析自适应光学系统精跟踪回路性能

在自适应光学系统中,目标跟踪误差主要由未完全补偿的大气湍流扰动和望远镜抖动引起的跟踪误差以及系统的倾斜噪声误差两部分组成。提出一种用闭环残余倾斜数据计算倾斜噪声误差、大气湍流扰动和望远镜抖动引起的跟踪误差以及系统跟踪残余误差的新方法,并用此方法分析61单元自适应光学系统中精跟踪回路的性能。     

雪崩光电二极管的雪崩发光串扰研究

在使用时间关联单光子计数的量子保密通信、量子密码术等量子光学领域中,雪崩光电二极管(APD)拥有广泛的应用。然而在其工作过程中,吸收层接收到光子形成载流子,载流子个数在倍增层进行指数型增益,每个载流子通过P-N结结点均有一定概率发出光子,发出的光子在一定条件下会串扰进入另一个雪崩二极管。在盖革模式下进行单光子探测时,这种串扰光子会严重影响时间关联单光子计数的实验结果。研究了APD雪崩原理,实验中做出了串扰峰对比度比较高的现象,分析了影响串扰峰间距和形状的因素,提出通过光隔离规避串扰现象,并通过实验验证了这种避免串扰方法的可行性。     

大气湍流外尺度对倾斜跟踪系统跟踪精度的影响

从G倾斜功率谱和倾斜跟踪残余误差两个方面分析了大气湍流外尺度对倾斜跟踪系统跟踪精度的影响。详细推导了G倾斜功率谱以及倾斜跟踪残差与大气湍流外尺度的函数关系式。数值计算结果表明大气湍流外尺度对G倾斜功率谱以及倾斜跟踪残余误差的低频段影响较大,而对高频段的影响可以忽略不计。     

大气激光通信中稳定跟踪技术研究

 为了研究大气激光通信中稳定跟踪所采用的器件及有效跟踪方法,分析了光束定位探测器件(电荷耦合器件和四象限光电探测器)的灵敏度特性,结合影响大气激光通信跟踪系统性能的五种大气湍流效应,分别讨论了光束漂移、光强起伏、光斑弥散、到达角起伏及光束扩展的原理.对质心跟踪算法和形心跟踪算法定位准确度的影响进行分析,得到在大气条件下形心算法的跟踪误差小于质心误差的结论,并通过实验进行了验证.     

红外成像波门形心跟踪算法的误差分析

介绍了红外成像波门形心跟踪算法的原理,通过建立跟踪误差模型,讨论分析了红外成像波门形心跟踪算法的误差,当误判概率越小,波门内目标像素越多,背景像素越少时,形心跟踪误差越小;当信噪比越大,相关搜索的次数越少,相关运算的像素总数越多时,正确匹配系数越高。试验证明,该算法不仅能减小跟踪误差,而且能提高跟踪的精确度和稳定性。     

两轴光电跟踪仪高仰角跟踪盲区分析

 从轴准直误差、动态滞后误差两方面分析了采用俯仰轴叠加于方位轴光机座结构方式的光电跟踪仪在高俯仰角跟踪时的误差变化及由此导致的盲区问题,从轴准直误差和动态滞后误差两方面对高仰角跟踪盲区的形成及其空间分布进行分析,并用MATLAB进行了仿真,给出跟踪盲区随方位、俯仰角变化的的分布图形。从盲区分布图形可以看出：光电跟踪仪在性能一定的情况下,跟踪盲区随着仰角增大而增大,并结合直线航路给出这两种误差导致的跟踪盲区的计算方法。跟踪直线航路实验数据显示跟踪误差随着仰角增大而增大。     

电视内环跟踪精度分析及设计

介绍一种波门跟踪系统，主要应用离散系统理论分析计算了在典型航路条件下电视跟踪的内环路跟踪精度，还对各种误差因素进行了分析。     

基于旋转双棱镜的光束复合跟踪控制技术

提出一种基于旋转双棱镜的光束复合跟踪技术,用于取代传统伺服转台实现精密的光学跟踪。首先,建立双棱镜的光束偏转模型,详细推导光束偏转矢量与双棱镜转角间的转换关系,并对跟踪过程中的棱镜旋转非线性问题进行了分析。提出基于快速反射镜进行光轴修正的双棱镜光束复合跟踪方法,通过建立偏转光轴与光学基台间的扰动耦合关系,实现了对双棱镜转速的实时补偿,并改进棱镜控制器以提高光束控制性能。搭建实验系统,对旋转双棱镜复合跟踪技术进行验证。在动态跟踪实验中,采用改进控制器的双棱镜的控制精度明显提高,相较于比例-积分-微分控制器和线性自抗扰控制器,所提出的改进控制器使棱镜的控制精度分别提高58.33%和32.81%,并使跟踪误差由改进前的49.03μrad和38.88μrad降低为31.15μrad。开启视轴补偿后跟踪性能进一步提高,总跟踪误差降至7.49μrad,跟踪精度提高4.16倍。实验结果表明,光束复合控制能有效提高双棱镜的跟踪精度,验证了所提方法的有效性。     

高速电视下基于自适应阈值的实时图像跟踪

介绍了在高速电视下,自适应阈值的提取及其对自动目标跟踪的重要性;提出了三种基于自适应阈值的目标跟踪算法——形心跟踪法、相关跟踪法和综合跟踪法,实现了对复杂背景下形状、加速度易发生无规则变化的高速运动目标进行跟踪.实测结果表明：这几种跟踪方法具有稳定、有效、适应性强等优点,对高速目标跟踪系统的设计与实现有较高的参考价值.     

三轴光电跟踪系统对地平式天顶盲区出入点的判定方法

三轴光电跟踪系统可以全方位跟踪空间目标,在地平式光电跟踪系统天顶盲区内通过转动X轴实现快速高精度跟踪。用多种三轴光电跟踪系统对地平式天顶盲区进行判定,包括目标距离信息判定方式、Z轴转动速度判定方法、预置盲区判定方法等。判定方法的选择直接影响三轴光电跟踪系统的跟踪精度。理论分析和仿真表明：以Z轴的最大保精角速度来判定地平式盲区的出入点使三轴系统在天顶附近有更高的跟踪精度,且可实现跟踪方式的平稳过渡。     

Sampling strong tracking nonlinear unscented Kalman filter and its application in eye tracking

The unscented Kalman filter is a developed well-known method for nonlinear motion estimation and tracking. However, the standard unscented Kalman filter has the inherent drawbacks, such as numerical instability and much more time spent on calculation in practical applications. In this paper, we present a novel sampling strong tracking nonlinear unscented Kalman filter, aiming to overcome the difficulty in nonlinear eye tracking. In the above proposed filter, the simplified unscented transform sampling strategy with n+2 sigma points leads to the computational efficiency, and suboptimal fading factor of strong tracking filtering is introduced to improve robustness and accuracy of eye tracking. Compared with the related unscented Kalman filter for eye tracking, the proposed filter has potential advantages in robustness, convergence speed, and tracking accuracy. The final experimental results show the validity of our method for eye tracking under realistic conditions.     

灰色预测优化模型及其在光电跟踪中的应用

针对光电多目标切换跟踪中的预测跟踪问题,提出了一种基于灰色理论的目标位置预测方法。以传统的灰色模型为基础,充分考虑光电跟踪的特点,分别从原始数据预处理、背景值和时间响应函数三个方面对GM(1,1)模型和GM(1,1)幂模型进行优化,并修正了GM(1,1)幂模型中幂指数的确定方法,最终建立新陈代谢模型,将两者均运用到对光电跟踪目标的位置预测过程中,实验结果表明,优化后的模型预测精度更高,可应用于光电预测跟踪。     

基于特征角点的目标跟踪和快速识别算法研究

提出了一种基于特征角点的目标跟踪、识别方法,其运算效率较高,且角点不易丢失。从对基于灰度的角点提取方法和基于边缘的角点提取方法的比较入手,提出建立新特征模型的必要性。随后给出了一种既能提高运算效率又能简化跟踪模型的特征角点法。选取了飞行速度为300m/s的某战机序列共11帧连续图像作为处理对象,通过在主要配置为Pentium 4、80G内存计算机的、Matlab2006a软件的环境中进行仿真,算法的运算速度可达0.7s,与其他跟踪算法相比跟踪速度较快,表明该方法是一种简洁有效的目标跟踪识别方法。     

基于积分直方图的快速粒子滤波跟踪算法

基于直方图的粒子滤波已成功地用于解决计算机视觉中的目标跟踪问题,但是,在观测似然计算上的低效限制了它们的实时应用。针对该问题,提出了一种快速的粒子跟踪方法。其建立在积分直方图技术的基础上,使得每个候选样本的观测似然能够由少量的查找表运算有效地计算出来。该方法使用了大量的粒子以确保鲁棒性,同时确保具备实时跟踪的能力。实验结果表明该方法在计算效率上优于通常的粒子滤波跟踪方法。     

Adaptive Two-Step Bearing-Only Underwater Uncooperative Target Tracking with Uncertain Underwater Disturbances

The bearing-only tracking of an underwater uncooperative target can protect maritime territories and allows for the utilization of sea resources. Considering the influences of an unknown underwater environment, this work aimed to estimate 2-D locations and velocities of an underwater target with uncertain underwater disturbances. In this paper, an adaptive two-step bearing-only underwater uncooperative target tracking filter (ATSF) for uncertain underwater disturbances is proposed. Considering the nonlinearities of the target’s kinematics and the bearing-only measurements, in addition to the uncertain noise caused by an unknown underwater environment, the proposed ATSF consists of two major components, namely, an online noise estimator and a robust extended two-step filter. First, using a modified Sage-Husa online noise estimator, the uncertain process and measurement noise are estimated at each tracking step. Then, by adopting an extended state and by using a robust negative matrix-correcting method in conjunction with a regularized Newton-Gauss iteration scheme, the current state of the underwater uncooperative target is estimated. Finally, the proposed ATSF was tested via simulations of a 2-D underwater uncooperative target tracking scenario. The Monte Carlo simulation results demonstrated the reliability and accuracy of the proposed ATSF in bearing-only underwater uncooperative tracking missions.     

颜色与纹理相融合的自适应粒子滤波跟踪算法

针对目标跟踪过程中存在的光线变化及目标遮挡等复杂情况所导致的跟踪目标的丢失或跟踪错位等问题,采用特征融合的策略,将其用于粒子滤波框架中进行跟踪。利用特征融合加权直方图的方法来描述目标的颜色和纹理特征,并对变化的目标自适应地更新参考目标模型,能有效地处理视频中由于旋转、遮挡、光线变化带来的影响。实验证明,提出的算法在保证跟踪精确性的情况下,具有较好的适应性及鲁棒性。     

激光跟踪测量系统中的光学误差分析

论述了在激光跟踪测量系统中由跟踪转镜机构和猫眼逆反射器产生的光学误差,并分析了它们对测量结果产生的影响。通过仿真得到了"计算中心点"的坐标。利用光学理论计算了跟踪转镜机构入射光束偏心和镜面偏心产生的误差。从猫眼的球度误差、材料折射率误差和光学中心误差几个方面对猫眼产生的光学误差进行了分析。结果表明,猫眼的误差对测量精度影响较大,因此要求猫眼精度要高。