基于光度特性的卫星形状反演匹配算法研究

针对光度曲线的特点将光谱领域曲线匹配算法应用至光度学领域,解决了基于光度曲线特征规律卫星形状反演方法的算法需求。介绍了反演方法的主要原理,通过融合角匹配(SAM)算法和信息散度(SID)算法,设计了联合信息匹配(SAM-SID)算法,确定了阈值,使曲线匹配的成功率大于93%。最后利用兴隆观测站的实测数据验证了算法的适用性与稳健性。实验结果表明,SAM-SID算法成功匹配出了SAM算法和SID算法都未能匹配出的圆柱体卫星,适用于球体、圆柱体以及立方体卫星的形状反演,且较SAM算法和SID算法结果更加直观,适用性和稳健性更强。     

基于视频遥感卫星的空间目标光度测量

基于"吉林一号"视频系列卫星开展空间目标光度测量试验,阐述了视频星对空间目标成像以及光度反演原理,利用相机探测器输出图像的灰度值反演计算目标光度学特征。根据误差传递原理分析了辐射定标系数偏差和目标图像噪声对反演精度的影响,并以恒星作为标准辐射源对反演精度进行验证,结果表明恒星类点目标光度反演误差小于0.15Mv。列举了空间目标拍摄及反演结果样例,并对视频星观测试验结果进行了统计和说明,得到视频星的极限探测距离、捕获概率以及观测效能,分析结果表明视频星的灵活成像模式可较好地适用于空间目标观测任务。     

一种单光谱吸收积分吸光度快速计算方法及应用

可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)作为一种痕量气体精确检测的方法,已广泛应用于生活生产之中,该方法可通过积分吸光度与气体浓度的线性关系准确反演待测气体的浓度。环境变化和系统噪声等易造成吸光度曲线发生变形,故需对吸光度曲线进行非线性拟合,将其回归至Voigt模型。设计并搭建了基于TDLAS的CO实时在线监测系统,在此平台基础上,提出了一种三角替代Voigt线型单光谱积分吸光度的快速计算方法,并与高斯-埃尔米特方法进行比较。结果表明:三角替代方法浓度反演精度仅下降0.11%,平均计算耗时缩短84.19%;三角替代Voigt线型拟合方法以极小的精度损失,大幅提高了线型拟合的运算速度。     

辅助变量粒子滤波的声道共振特性轨迹跟踪

提出了一种基于辅助变量粒子滤波技术的连续语音声道共振特性(VTRs)轨迹跟踪方法。该方法基于描述语音信号特征的状态空间模型,采用粒子滤波技术跟踪VTRs的轨迹。语音模型由具有目标导向特性的动态方程和VTRs至倒谱系数(LPCC)的非线性映射构成。该方法有两个特点:首先,采用粒子滤波技术来处理语音模型的非线性问题;其次,在语音模型的状态方程中嵌入辅助变量用于标示VTRs在频域中的分布信息,并为粒子滤波过程中的粒子抽取提供目标导向。实验结果表明,该方法只需少量粒子即可正确跟踪连续语音的VTRs轨迹,而且可以在跟踪过程中避免虚假峰和合并峰的干扰。      

在轨空间目标光学特性宏观表征模型的反演重构

为了在天基远距离条件下反演三轴稳定空间目标表面的光学特性参数,提出了基于可见光时序光度信号分析的光学特性宏观表征模型的反演重构方法.首先,综合考虑空间目标的结构特性、表面材料特性、帆板的对日指向运动特性、光照观测几何以及光学系统特性,完善了面向在轨观测的空间目标可见光时序光度建模方法;其次,将光度模型等效为双面模型,并利用双向反射分布函数(BRDF)的多级融合模型表征复杂材料表面的光学反射特性,将BRDF对应的面积反射率乘积作为待反演参数;最后,以时序光度信号的测量值与模型值之间的差异最小为优化目标,建立线性优化方法,实现模型参数的反演.仿真实验表明,提出的模型在轨重构方法对于近轨观测条件下的本体、帆板信号的重构精度达到97%以上,验证了方法的正确性.     

一种基于积分直方图的粒子滤波跟踪方法

用积分直方图技术提出了一种低复杂度的粒子滤波跟踪方法和基于积分颜色直方图的观测似然模型.采用积分方向直方图建立一个检测响应图,用其上的观测信息构建建议分布函数,在状态空间中似然概率较大的子空间中进行粒子采样.仿真结果表明,在采用大量粒子跟踪大目标时,提出的跟踪方法的计算复杂度明显低于直方图直接提取的粒子滤波方法,而且在...     

可调谐半导体激光吸收光谱中的吸光度反演算法研究

可调谐半导体激光吸收光谱具有高分辨、高灵敏度和快速测量等特点,已经在环境检测、工业过程检测等方面得到广泛应用。在直接吸收光谱技术中,吸光度曲线以及积分吸光度的确定对于气体浓度反演、线强校正等都有重要的作用。对激光直接吸收光谱中吸光度和吸光度积分反演算法进行了研究,采用分段多项式基线拟合方法来消除激光器光强波动的影响,得到吸光度,再用非线性拟合Levenberg-Marquardt算法进行线形拟合来获取积分吸光度。通过水气吸收谱线的检测对算法进行了验证。     

空间点目标光谱探测与特征识别研究进展

光学观测是空间目标识别的重要手段,由于探测距离远,视场中的空间目标多呈现为非分辨的点目标。相比于传统的定轨测量和光度测量,光谱探测提供了波长维的可分辨信息,极大的提升了目标表面材质判别能力,并为目标状态反演提供了更可靠的依据,极具应用潜力。介绍了近年来国内外学者在空间点目标光谱探测及特征识别方面的典型研究进展,依据主要研究方法,分为多通道测光探测、高光谱探测、实验室光谱特性测量、目标特性建模仿真四个方向。其中,多通道测光获得了低光谱分辨率的测量数据,是常用的广域空间目标分类判别手段;高光谱探测研究反射能量在波长维的精细分布,有助于反演重点目标的材质组成;实验室光谱特性测量可在受控条件下模拟目标探测的物理过程,提供材质光谱特性数据库;目标特性建模仿真则对物理属性抽象特征化,研究目标光谱变化过程。通过分析国内外研究成果,总结当前研究的能力与不足,提出几点研究思路,为后续研究开展提供参考。     

基于多尺度方向引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

基于引导滤波和非下采样方向滤波器,提出了一种多尺度方向引导滤波图像融合方法,该方法兼具边缘保持特性和方向信息提取能力,能够有效提取源图像的有用信息。所提方法对源图像进行多尺度方向引导滤波,得到了包含低频近似部分和强边缘部分的低频分量,而后通过高斯低通滤波将其进行有效分离,分别应用基于卷积稀疏表示和区域能量自适应加权平均的融合规则;对高频细节方向分量应用显著性与引导滤波相结合的融合规则,以保持空间一致性,得到了相应的高频细节融合分量。结果表明,所提方法能更好地提取源图像的目标特征信息,保留丰富的背景信息,客观评价指标优于现有方法,融合结果具有更好的主观视觉效果。     

移动机器人动态环境下目标跟踪异构传感器一致性观测方法

为了解决机器人同时定位,地图构建与目标跟踪(SLAMOT)过程中的多源,异构传感器空间一致性观测问题,提出了基于信息融合的摄像机与激光测距传感器联合标定优化方法。完成基于误差传播公式的激光扫描点图像平面投影不确定范围判定,并利用协方差交集算法实现基于运动物体检验方法和基于Camshift方法的图像坐标系下目标状态融合。在此基础上,利用目标图像平面投影方向误差构造目标函数,通过非线性优化方法实现摄像机与激光测距仪标定参数优化。实验验证了设计方法能有效提高目标跟踪以及多传感器参数标定的准确性。相关成果能够为基于多传感器信息融合的机器人同时定位,地图构建与目标跟踪滤波方法研究提供观测值支持。     

基于Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法

为改善高阶容积卡尔曼滤波算法的滤波精度和鲁棒性, 提出了一种新的基于Huber的高阶容积卡尔曼滤波算法. 在采用统计线性回归模型近似非线性量测模型的基础上, 利用Huber M 估计算法实现状态的量测更新. 进一步结合高阶球面-径向容积准则的状态预测模块构成基于 Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法. 重点分析了Huber代价函数的调节因子对算法跟踪性能的影响. 通过对纯方位目标跟踪和再入飞行器跟踪两个实例验证了所提算法的跟踪性能优于传统高阶容积卡尔曼滤波算法.     

Design of Nonlinear Autoregressive Exogenous Model Based Intelligence Computing for Efficient State Estimation of Underwater Passive Target

In this study, an intelligent computing paradigm built on a nonlinear autoregressive exogenous (NARX) feedback neural network model with the strength of deep learning is presented for accurate state estimation of an underwater passive target. In underwater scenarios, real-time motion parameters of passive objects are usually extracted with nonlinear filtering techniques. In filtering algorithms, nonlinear passive measurements are associated with linear kinetics of the target, governing by state space methodology. To improve tracking accuracy, effective feature estimation and minimizing position error of dynamic passive objects, the strength of NARX based supervised learning is exploited. Dynamic artificial neural networks, which contain tapped delay lines, are suitable for predicting the future state of the underwater passive object. Neural networks-based intelligence computing is effectively applied for estimating the real-time actual state of a passive moving object, which follows a semi-curved path. Performance analysis of NARX based neural networks is evaluated for six different scenarios of standard deviation of white Gaussian measurement noise by following bearings only tracking phenomena. Root mean square error between estimated and real position of the passive target in rectangular coordinates is computed for evaluating the worth of the proposed NARX feedback neural network scheme. The Monte Carlo simulations are conducted and the results certify the capability of the intelligence computing over conventional nonlinear filtering algorithms such as spherical radial cubature Kalman filter and unscented Kalman filter for given state estimation model.     

基于多帧背景的泄漏气体自适应匹配滤波检测

被动傅里叶变换红外(FTIR)扫描遥测成像系统采集的红外高光谱图像具有空间、光谱等维度信息,可被用于大气环境中有毒有害气体的识别、定量及可视化。该系统具有光谱分辨率高、非接触式及远距离探测等优点,然而其单帧图像的像元数量少且部分存在气体吸收或发射特征,无法直接用于红外高光谱图像的目标检测。提出了基于多帧背景的泄漏气体自适应匹配滤波(AMF)检测方法,以短时间内、同一区域的多帧红外高光谱图像为基础,筛选出无目标气体特征的背景光谱并计算探测区域的背景最大似然估计,应用于后续帧的目标气体泄漏检测。红外高光谱图像来自于SF₆气体的遥测实验,共扫描四帧（120像元/帧）,去除前三帧内含有目标气体特征的像元光谱,剩余背景光谱被用于计算背景的最大似然估计,第四帧红外高光谱图像逐像元对SF₆气体进行的AMF检测,并与非线性最小二乘法反演的SF₆柱浓度图像比对,结果表明AMF检测高值与柱浓度高值有较强的相关性。为验证多帧背景在不同空间检测方法下的性能,分别对该帧数据进行了基于正交子空间的自适应子空间检测(ASD)、基于混合空间的自适应余弦检测(ACE)及基于斜子空间的最大似然比检测(OGLRT),并分别与SF₆柱浓度图像比对,结果表明多帧背景适用于不同空间的检测方法。此外,为验证存在目标气体吸收特征的非背景光谱对背景空间的影响,向背景空间中加入多条含有SF₆气体吸收特征的光谱,通过ROC曲线检验,结果表明背景空间中混入目标气体特征会降低AMF方法的检测性能。AMF检测值的假彩色图像也能应用于被动FTIR扫描遥测成像系统,相较于柱浓度假彩色图像,泄漏源及扩散趋势更为明显。基于红外高光谱图像的检测方法依赖于整体背景的统计特性,相较于单像元光谱波段的反演算法,极大地降低了背景的依赖性。多帧背景下的AMF泄漏气体检测方法能很好地应用于被动FTIR扫描遥测成像系统上并满足在线监测要求。     

基于时频差的正交容积卡尔曼滤波跟踪算法

针对基于时频差测量的无源跟踪中面临的非线性估计问题, 提出一种正交容积卡尔曼滤波跟踪算法. 该算法在容积卡尔曼滤波算法的基础上, 通过引入特定正交矩阵改进容积采样方法, 在高维状态估计下减小因采样产生的误差, 在没有增加计算量的前提下, 有效提高收敛速度及跟踪精度. 仿真结果表明, 在基于到达时差和到达频差的联合无源跟踪问题中, 与扩展卡尔曼滤波及容积卡尔曼滤波算法相比, 本文所提算法在跟踪性能上有明显提升.     

基于运动方向估计的管道滤波算法

管道滤波算法提出了从时域角度解决弱小目标检测问题的思路,对于红外强起伏天空背景中弱点目标的检测问题,管道内强噪音的干扰以及低信噪比的条件会导致检测概率降低的情况出现.本文提出了一种运动方向估计的管道滤波算法,分析了红外弱点目标的运动特性,依据弱点目标在相邻帧间位置具有连贯性的特征,建立了弱点目标的运动方向估计模型.在模型中利用弱点目标逐帧检测的先验位置信息,估计弱点目标的运动方向和轨迹,根据估计结果去除管道内噪音对弱点目标的干扰.仿真结果表明,该方法能够很好地抑制管道内噪音的影响,提高弱点目标的检测概率,增强弱点目标抗管道内噪音干扰的能力.     

Infrared/laser multi-sensor fusion and tracking based on the multi-scale model

The state estimation problem of targets detected by infrared/laser composite detection system with different sampling rates was studied in this paper. An effective state estimation algorithm based on data fusion is presented. Because sampling rate of infrared detection system is much higher than that of the laser detection system, the theory of multi-scale analysis is used to establish multi-scale model in this algorithm. At the fine scale, angle information provided by infrared detection system is used to estimate the target state through the unscented Kalman filter. It makes full use of the high frequency characteristic of infrared detection system to improve target state estimation accuracy. At the coarse scale, due to the sampling ratio of infrared and laser detection systems is an integer multiple, the angle information can be fused directly with the distance information of laser detection system to determine the target location. The fused information is served as observation, while the converted measurement Kalman filter (CMKF) is used to estimate the target state, which greatly reduces the complexity of filtering process and gets the optimal fusion estimation. The simulation results of tracking a target in 3-D space by infrared and laser detection systems demonstrate that the proposed algorithm in this paper is efficient and can obtain better performance than traditional algorithm.     

利用粒子滤波从雷达回波实时跟踪反演大气波导

粒子滤波(particle filter,PF)是利用蒙特卡洛仿真方法处理递推估计问题的非线性滤波算法,这种方法不受模型线性和高斯假设的约束,是处理非线性非高斯动态系统状态估计的有效算法,适用于雷达回波反演大气波导(RFC)这类非线性非高斯问题.文中分别介绍了PF的基本思想和具体算法实现步骤,最后导出PF反演算法的迭代求解格式.数值试验结果表明,与扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)和不敏卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)相比,PF更适用于RFC这类高度非线性反演问题,可有效提高反演结果的稳定性和精度.     

逼近积分点数下限的五阶容积卡尔曼滤波定轨算法

为了在保持滤波定轨精度不变的条件下提高定轨计算的实时性,提出一种新的逼近积分点个数下限的五阶容积卡尔曼滤波定轨算法.首先,采用一种数值容积准则对非线性函数的高斯加权积分进行近似,该准则所需的积分点个数仅比五阶代数精度容积准则积分点个数的理论下限多一个积分点,并在贝叶斯滤波算法框架下推导出本文算法的更新步骤.然后,给出实时定轨所需的状态方程和量测方程,在状态方程中考虑了J2项引力摄动和大气阻力摄动,在量测方程中利用坐标系转换推导了轨道状态与测量元素之间的非线性关系.仿真实验结果表明,本文所提算法在定轨精度方面与已有的五阶滤波算法相当,但所需的积分点个数最少,计算实时性最高,从而验证了本文算法的有效性.     

A Nonlinear Maximum Correntropy Information Filter for High-Dimensional Neural Decoding

Neural signal decoding is a critical technology in brain machine interface (BMI) to interpret movement intention from multi-neural activity collected from paralyzed patients. As a commonly-used decoding algorithm, the Kalman filter is often applied to derive the movement states from high-dimensional neural firing observation. However, its performance is limited and less effective for noisy nonlinear neural systems with high-dimensional measurements. In this paper, we propose a nonlinear maximum correntropy information filter, aiming at better state estimation in the filtering process for a noisy high-dimensional measurement system. We reconstruct the measurement model between the high-dimensional measurements and low-dimensional states using the neural network, and derive the state estimation using the correntropy criterion to cope with the non-Gaussian noise and eliminate large initial uncertainty. Moreover, analyses of convergence and robustness are given. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated by applying it on multiple segments of neural spiking data from two rats to interpret the movement states when the subjects perform a two-lever discrimination task. Our results demonstrate better and more robust state estimation performance when compared with other filters.     

可见光电视/红外成像复合寻的制导技术

复合导引头技术是实现精确制导的一种新技术途径，它比单一体制的导引头具有更高的精度和抗干扰能力。成像制导技术可以直接获取目标外形或基本结构等丰富的目标信息，能抑制背景干扰，可靠识别目标，是复合导引头技术的重要发展方向。分析了可见光电视/红外成像复合寻的制导技术的特点，介绍了国内外的装备现状，重点阐述了系统组成及其关键技术。在此基础上，给出了可见光电视/红外成像复合寻的制导的设计实例，预测了该技术的发展趋势。