面向射频隐身的组网雷达多目标跟踪下射频辐射资源优化分配算法

针对组网雷达系统多目标跟踪场景,该文提出一种面向射频(RF)隐身的组网雷达射频辐射资源优化分配算法。首先,采用目标跟踪误差的贝叶斯克拉美-罗下界(BCRLB)作为目标跟踪性能指标。其次,以各雷达照射目标的驻留时间资源和辐射功率资源加权和为优化目标,以BCRLB不大于给定目标跟踪精度阈值及系统射频辐射资源作为约束条件,建立了包含雷达节点分配方式、驻留时间和辐射功率3个优化变量的优化模型。然后,采用两步分解法对上述优化模型进行了求解,即先固定雷达节点选择,利用内点法对简化后的非凸非线性优化模型进行求解,之后再通过匈牙利算法确定最佳雷达节点分配方式。仿真结果表明,相较于辐射资源均匀分配算法,所提算法可以有效降低组网雷达的射频资源消耗,提升系统射频隐身性能。     

三维数据关联情况下外辐射源雷达多目标跟踪研究

不同于传统多目标跟踪,除了量测-目标数据关联模糊问题外,外辐射源雷达跟踪系统新增了量测-发射机数据关联模糊问题。针对此问题,该文通过引入一个新的关联变量来表示量测和发射机之间的数据关联关系,提出了目标-量测-发射机3维数据关联改进概率多假设跟踪(PMHT)算法。该算法利用期望极大化(EM)算法的独立性假设条件得到最大后验概率意义下的最优跟踪。为了增加目标-量测-发射机之间数据关联的准确性,提高多目标与量测后验关联概率的精确度,将量测信息设定为均值相同协方差不同的混合高斯分布。针对距离-多普勒量测的非线性性,利用无味卡尔曼平滑(UKS)算法进行多目标状态估计。仿真结果表明,对于FKIE外辐射源雷达数据集(杂波密度很高),所提算法的目标与航迹关联成功率高,抗杂波性能强,证明了算法的有效性。     

弹道群目标跟踪技术研究现状

弹道导弹是一种高性能的进攻性武器,其在突防过程中会采用一系列的突防技术并形成弹道群目标,导致雷达对目标跟踪困难,因此,如何对弹道群目标进行高精度稳定跟踪成为解决这一困难的关键.全面介绍了弹道群目标跟踪的思想,并根据弹道群目标跟踪的框架对每个功能单元的实现算法做了归类总结,主要阐述了弹道群目标跟踪的群起始算法、群合并/分裂算法、数据关联和非关联的多目标跟踪算法等基本原理和特点,并从4个方面对弹道群目标跟踪技术发展方向做出展望.     

停车管理中车牌识别技术的研究

本文研究了基于视频的路边停车管理中车牌识别问题,提出了动态车牌识别算法.在视频场景下,基于打分机制选取最佳结果,充分利用视频的特性,提高车牌识别率,有效地解决了车牌遮挡导致无法识别的问题.对于单帧车牌的识别,使用场景文本识别算法EAST定位车牌,再通过投影变换进行矫正,以提高在倾斜状态下的识别率.实验证明该方法对倾斜扭曲车牌的识别率有一定提升.     

融合运动信息与表观信息的多目标跟踪算法

多目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其在智能视频监控、人机交互、机器人导航、公共安全等领域有着重要的作用。目前目标跟踪算法仍面临诸多的挑战,例如遮挡、背景复杂、运动模糊等因素所造成的影响难以完全规避。文中基于一种简单的在线跟踪方法,提出一种融合多类信息的算法,有效地提升了跟踪器的性能。模型关注于帧与帧之间的目标检测与数据关联问题,依赖于不同帧之间目标运动与表观的相似性,当目标丢失及存在遮挡时,融合多源信息减少相关的不确定性。同时,该算法在真实环境中可实现实时跟踪的性能。实验评估结果表明,提出的跟踪器在公开数据集上具有良好的性能,可以显著减少目标丢失率以及身份交换率。     

海上边缘计算云边智能协同服务建模

由于受环境、资源、能耗、异构等因素制约,海上无线技术发展明显滞后于陆地.以低开销、自适应和自主融合为约束,提出一种海上边缘计算云边智能协同服务策略模型(Model of Cloud-Edge Cooperative Service Scheme for Maritime Edge Computing,MCECS-MEC).基于边缘计算构建海上云边智能协同服务网络框架,抽象海上边缘计算节点行为特征,建立具有抑制联合作弊的节点信任和推荐量化综合评价模型,根据其综合属性评价将准盟员节点融合聚类到不同的协同服务池,实现分级就近服务;基于协同服务请求的优先级和负载均衡理论,设计协同服务池组建规则和段页式自适应轻量级、自适应过热规避盟员发现算法,以状态机方式描述和分析MCECS-MEC协同服务状态演化.基于Router View公开数据集对MCECS-MEC模型性能进行仿真分析,仿真实验表明,MCECS-MEC相比于AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing)、SR(Stochastic Routing)算法,减少了57.7％和55.04％的冗余传输流量,链路重寻率小于3％,负载率稳定于65％.MCECS-MEC模型能有效降低过载、热区、空洞效应等对网络性能的影响,提高海上边缘计算云边智能协同服务效率和质量.     

船载空间目标观测系统的任务规划

讨论了航天测量船在执行任务时的规划流程和关键的技术要点,通过对测量工况规划、电磁频谱分析、多装备可探测性分析、装备任务计划编排等关键技术的阐述,提出了针对问题的解决方法。该规划方法能够支持航天测量船执行海上测控任务的事前准备,并给出合理的规划方案。     

视野有限的传感器网络中分布式多目标跟踪

在传感器网络的多目标跟踪研究中,大多数现有的跟踪算法通常设定网络中所有节点具有相同的视野,即所有节点都能够得到目标的测量,但在实际中,节点的感测范围通常是有限的。针对这一问题,本文提出了一种能够在感测范围有限的多传感器网络中实现多目标跟踪的分布式概率假设密度滤波算法,该算法通过融合传感器网络视野范围内的后验概率假设密度粒子集来克服传感器节点感测范围的局限。仿真结果表明,提出的算法可以在感测范围有限的情况下实现多目标状态和数目的有效跟踪,同时可以在一定程度上抑制杂波,具有较好的跟踪稳定性。      

基于卡尔曼滤波和多种信息融合的在线多目标跟踪算法

针对在线多目标跟踪中检测器造成的漏检、误检问题和目标遮挡情况,提出一种基于卡尔曼滤波和多种信息融合的在线多目标跟踪算法。通过卡尔曼滤波算法对目标进行建模并预测目标的状态;融合目标的空间位置信息和外观深度特征信息,使同一目标之间相似性距离尽量小,并利用匈牙利算法建立跟踪目标和检测目标间的数据关联;利用策略解决未关联的检测目标或跟踪目标等复杂情况。采用MOT16数据集进行实验,实验结果表明能够有效地解决目标交错和遮挡导致跟踪漂移的问题,并且主要跟踪性能参数有显著提高。