基于改进加权增强局部对比度测量的红外小目标检测方法

红外弱小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统的重要组成部分(IRST)。一般来说,在复杂背景环境下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率和低检测率的问题。为了解决这一问题,提出一个改进的加权增强局部对比度测量（IWELCM）检测框架,具有重要意义。首先,通过将局部对比度机制与信杂比(SCR)的计算相结合,提出一个增强的局部对比度测量方法,在增强图像中疑似红外弱小目标区域的同时也提高图像的SCR。其次,通过利用红外图像中弱小目标的特性,以及目标与周围背景的统计差异,提出一个改进的加权函数来进一步增强目标和抑制背景。最后,采用一个自适应阈值分割的方法去获取检测的目标。在不同场景的数据集上的对比实验表明,与七种现有流行的方法相比,提出方法在复杂背景下能够有效地从干扰对象中提取真实的红外弱小目标,具有更好的检测性能。     

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。     

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.