应用回归分析的数据关联算法

针对复杂电磁环境下目标跟踪需要兼顾实时性和精确性的问题,应用测量领域的数据处理方法,提出了回归分析的数据关联算法.首先,利用对滤波曲线的两点回归分析,逐一预测各观测到达时刻的置信区间,筛选出关联点;接着,以系统处理周期为分组标准,对筛选序列进行成组观测数据回归分析;最后,计算出观测融合点,并用该点更新滤波器新息.该算法不仅能将复杂的关联转变成测量点迹动态更新过程,而且优化了同步化处理步骤.仿真实验表明:回归分析算法与联合概率数据关联算法相比,在直线运动场景下,两者的均方根误差及轨迹丢失率相近,且随着目标数目的增多,前者在平均占用CPU时间上的优越性更加突出;在曲线运动场景下,两者跟踪误差相当,前者占用CPU时间仅为后者的1/6.     

一种新的PDP低灰度级图像增强技术

针对常规PDP显示中的低灰度级轮廓问题,提出了一种新的PDP低灰度级图像增强算法．该算法根据PDP线性离散化的显示特点利用图像的表现率动态选择多种子场的编码,减少了图像伽马变化过程中灰度级的细节损失．针对PDP实际输出亮度相对于输入灰度级有反转的现象进行了理论分析和算法处理,消除了低灰度图像灰阶反转的现象．利用误差扩散算法最大限度地重现了图像的细节．实际结果表明该算法能够减少低灰度级轮廓,其显示效果明显优于传统方案．     

基于曲线拟合的亚像素边缘定位方法的研究

图像的边缘定位是图像测量的关键之一,随着测量精度要求的提高,已由早期的像素级边缘定位发展到了现在的亚像素级边缘定位。根据地球在地球敏感器CCD阵面中的成像特性,提出了一种基于曲线拟合的亚像素边缘定位方法以获取地球“灼热圆盘”的边缘。该方法利用曲线拟合获得的拟合斜率以及灰度值来提取图像的边缘。仿真结果表明,采用曲线拟合亚像素边缘定位法可使图像的边缘定位精度达到百分之几个像素,具有较高的精度。     

基于平行活动围道模型的高分辨率遥感影像城区主干道路段提取

为了提取并表示高分辨率遥感影像中的主干道路段,提出了一种多分辨框架下的平行活动围道模型的算法.该算法在活动围道模型原理的基础上,重新定义各能量项:采用抛物线做为道路段的先验模型,增加了平行性能量,并采用多分辨框架下的梯度做为外部能量.该模型的优化过程实现了道路的定位,得到的结果是平行抛物线的参数,实现了道路的矢量表示.实验结果表明,能有效提取高分辨率遥感影像中的主干道路段.     

多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪

针对多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪问题进行了研究,利用一种全新的方法,证出多智能体系统在有限时间内对移动放射性辐射源群组进行环绕跟踪。通过设计三个不同的分布式估算器分别对辐射源的几何中心、环绕半径以及极角进行估计,最后将得到的估计值为环绕智能体设计分布式控制协议,使得智能体在有限时间内能够将所有辐射源包围在环绕圈内,并实现均匀分布。最后,通过MATLAB仿真验证了控制方案的有效性。     

灰度人脸识别形态学相关的一般理论研究

提出一般形态学相关概念,并提出一种小型联合变换相关器的硬件设计以实现一般形态学相关.提出两种改进的一般形态学相关算法,灰度图像按某种分解方法分解成一系列二值图像片.在第一种算法中,每片二值联合图像片的边缘被检测,其功率谱求和.在第二种算法中,一种情况是每片的联合变换功率谱被二值化或细化再求和;另一种情况是这些片的联合变换功率谱的总和被二值化或细化.计算机模拟结果表明,改进后的算法能改善高相似度灰度人脸图像识别的鉴别率.     

跟踪微分器改进算法的应用分析

为克服传统的跟踪微分器在进入稳态后出现的高频振颤现象,引入了一个新的综合控制函数.利用Matlab/Simulink软件中的S-函数对跟踪微分器进行了建模、封装,通过仿真技术进行了实验分析与研究.数值仿真结果表明,应用新的综合控制函数的跟踪微分器,不但能快速无超调地跟踪输入信号,而且消除了输入信号的微分稳态时的高频振颤...     

湍流大气传输中跟踪抖动对远场影响的仿真研究

分析了跟踪抖动对湍流大气传输远场光斑的影响。基于麦克斯韦电磁场理论,采用大气相干长度对大气湍流进行描述,推导了发射光束因跟踪抖动导致光轴偏离的远场表达式。在此基础上,利用相位屏法模拟抖动引起的倾斜相位和大气折射率起伏引起的相位调制,并采用低频补偿的功率谱反演法对传输过程进行了数值仿真。分析了不同跟踪抖动、湍流强度条件下远场光斑质心脱靶量的变化,以及不同尺寸模拟目标的回波概率。分析结果表明,在传输距离为10 km时,强湍流造成的远场光斑脱靶量可达几十μrad;当跟踪抖动较大时,湍流强弱对脱靶量影响差别很小。最后,对一定尺寸的模拟目标,从探测回波概率的角度给出了发射系统跟踪抖动量的控制范围。     

Aerial Video Trackers Review

Target tracking technology that is based on aerial videos is widely used in many fields; however, this technology has challenges, such as image jitter, target blur, high data dimensionality, and large changes in the target scale. In this paper, the research status of aerial video tracking and the characteristics, background complexity and tracking diversity of aerial video targets are summarized. Based on the findings, the key technologies that are related to tracking are elaborated according to the target type, number of targets and applicable scene system. The tracking algorithms are classified according to the type of target, and the target tracking algorithms that are based on deep learning are classified according to the network structure. Commonly used aerial photography datasets are described, and the accuracies of commonly used target tracking methods are evaluated in an aerial photography dataset, namely, UAV123, and a long-video dataset, namely, UAV20L. Potential problems are discussed, and possible future research directions and corresponding development trends in this field are analyzed and summarized.     

高频地波雷达下的多目标跟踪数据处理

根据高频地波雷达监测海上低速移动目标的要求及该类雷达的特点,提出了一种与高频地波雷达目标跟踪相适应的多目标跟踪数据处理方案。在该方案中对BTC(bayes tracking confirm)方法与BTT(bayes tracking termination)方法进行了改进,解决了上述两种方法在高频地波雷达实际应用中存在的问题。提出了贝叶斯准则与次数判定相结合的跟踪起始和终结方法。模拟结果表明,该方案能够稳定、有效地实现高频地波雷达密集回波下的多目标跟踪。