基于粒子滤波的复杂背景红外弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪过程中背景复杂、目标过小导致检测困难以及跟踪不连续的问题,提出一种基于粒子滤波的鲁棒红外弱小目标跟踪方法。首先,考虑弱小目标位置、灰度以及目标量化直方图等特征,建立目标状态以及量测模型。根据量测各分量相互独立的特性,将量测相应分量的多特征似然函数集成于粒子滤波的框架中对低信噪比下的弱小目标状态进行自适应更新,改善由漏检引起的跟踪不连续问题。最后,采用平滑算法提升目标在运动学特征上的精度。仿真实验表明,所提算法能有效跟踪复杂背景下的红外弱小目标。     

参数激励下静电驱动MEMS共振传感器的非线性动力特性研究

静电驱动微机电系统(MEMS)共振传感器因其结构简单、应用广泛等优点引起了研究人员广泛的关注,共振传感器件耦合系统在非线性静电力、压膜阻尼、参数激励下呈现出较复杂的非线性振动、不稳定性、分岔与混沌行为.提出参数激励作用下静电驱动微机电系统中梁式微结构共振传感器的动力学模型,采用多尺度方法对微系统的动力学方程进行摄动分析,探讨直流偏置电压、压膜阻尼和交流激励电压幅值对系统频率响应、共振频率的影响规律,结果表明:直流偏置电压和交流电压幅值都具有软化效应,且使共振频率漂移到较小的数值范围,压膜阻尼对共振频率的影响较小,但是增大压膜阻尼会使稳态振幅的峰值明显下降,为静电驱动微机电系统共振传感器的动力学分析与设计提供参考.