区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

基于红外传感器智能车的设计与实现

目的结合飞思卡尔全国智能车大赛,介绍一种基于红外反射式光电传感器路径识别的智能车控制系统;方法利用10路红外光电传感器构成光电传感器阵列采集路面信息,采用霍尔式速度传感器采集小车速度信息;结果单片机获得路径信息和车速信息后,用以控制智能车的舵机转向,同时对电机进行调速,实现智能车沿着既定的跑道自主运行;结论试验证明,系统能够较好地满足智能车对路径识别和稳定性的要求,具备一定的抗干扰能力,能够快速平稳地自动寻迹行驶。     

基于FPGA的半球谐振陀螺频率跟踪技术

半球谐振陀螺谐振频率的跟踪精度与稳定性很大程度上决定了陀螺的性能。通过分析半球谐振陀螺的频率特性以及锁相环基本原理,设计了基于锁相环的半球谐振陀螺频率跟踪方案,并用FPGA进行全数字化实现。半球谐振陀螺采用真空封装,内部温度难以测量,然而其谐振频率与温度具有很好的线性相关性,因此可采用谐振频率对陀螺温度进行测量。传统的频率跟踪方案一般采用模拟锁相环实现,其缺点是频率值隐含于输出的正弦波中,无法供后继测量模块使用,本文所设计的FPGA全数字方案可弥补这一缺陷。根据陀螺谐振频率与温度之间的关系,给出了利用跟踪频率测温的分辨率公式并进行了相关实验。实验结果显示,谐振频率为4440Hz时频率跟踪稳态相对误差可达10-7量级,利用跟踪频率测温的分辨率可达0.0042℃。     

基于任务弧段的测控通信任务可靠性建模方法

基于对任务的弧段划分,建立了测控通信任务的可靠性模型.根据任务执行时序图,参与任务的测控通信资源及任务成败标准,将测控通信任务划分为不同的任务弧段,定义了正常任务弧段和空闲任务弧段,基于Markov过程,提出了正常任务弧段和空闲任务弧段的可靠性建模方法.提出了在考虑测控通信资源的开机准备时间和停机时间的情况下的可靠性建模方法,对测控通信任务重新划分任务弧段,各任务弧段依据相应方法单独建立模型,依次求解各模型可得整个任务的可靠性.最后以具体的测控通信任务为例,计算并分析了不考虑资源开机准备时间和停机时间、仅考虑资源开机准备时间、仅考虑资源停机时间以及考虑资源开机准备时间和停机时间的任务可靠性,验证了模型的正确性.      

Track-before-detect for Infrared Maneuvering Dim Multi-target via MM-PHD

In this paper, we present a novel and efficient track-before-detect (TBD) algorithm based on multiple-model probability hypothesis density (MM-PHD) for tracking infrared maneuvering dim multi-target. Firstly, the standard sequential Monte Carlo probability hypothesis density (SMC-PHD) TBD-based algorithm is introduced and sequentially improved by the adaptive process noise and the importance re-sampling on particle likelihood, which result in the improvement in the algorithm robustness and convergence speed. Secondly, backward recursion of SMC-PHD is derived in order to ameliorate the tracking performance especially at the time of the multi-target arising. Finally, SMC-PHD is extended with multiple-model to track maneuvering dim multi-target. Extensive experiments have proved the efficiency of the presented algorithm in tracking infrared maneuvering dim multi-target, which produces better performance in track detection and tracking than other TBD-based algorithms including SMC-PHD, multiple-model particle filter (MM-PF), histogram probability multi-hypothesis tracking (H-PMHT) and Viterbi-like.     

一种利用信号幅度信息的光学传感器像平面GM-PHD滤波算法

针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。     

Atmosphere sounding by GPS radio occultation: First results from TanDEM-X and comparison with TerraSAR-X

On 21 June 2010 the TerraSAR-X satellite was joined by the TanDEM-X satellite. A Global Positioning System (GPS) radio occultation (RO) experiment using the twin satellites has been carried out to estimate the precision of GPS atmospheric soundings. For the Day Of Year (DOY) 330–336, 2011, we analyze phase and amplitude data recorded by GPS receivers separated by a few hundred meters in a low earth orbit and derive collocated atmospheric refractivity profiles. In the altitude range 10–20 km the standard deviation between TerraSAR-X and TanDEM-X refractivity does not exceed 0.15%. The standard deviation is rapidly increasing for lower and higher altitudes; close to the surface and at an altitude of 30 km the standard deviation reaches 0.8% and 0.5%, respectively. Systematic deviations between TerraSAR-X and TanDEM-X refractivity in the considered altitude range (0–30 km) are negligible. The results confirm the anticipated high precision of the GPS RO technique. However, the difference in the retrieved refractivity in the lower troposphere for different Open Loop (OL) signal tracking parameters, altered onboard TanDEM-X for DOY 49–55, 2012, calls for an in depth analysis. At the moment we can not exclude that a potential bias in the OL Doppler model introduces a bias in our retrieved refractivity at altitudes <8$<8$ km.     

基于空间映射的视觉注意力分配预测模型

为预测飞行员视觉注意力分配,在SEEV(Salient Effort Expectancy Value)模型和多因素模型的基础上引入注意控制空间和资源分配空间的概念.前者描述了影响注意力分配因素,而后者则反应了兴趣区域所获得的注意资源.并通过空间映射建立注意力分配的预测模型,应用模糊层次分析的方法对模型进行结算.为验证预测模型效度,采用16名被试在飞行模拟器上开展基于异常信息恢复的工效学实验,通过眼动追踪装置记录注视点分布作为注意力分配指标.被试需要根据实验条件对主飞行显示器仿真界面中的目标信息状态进行监视,并通过驾驶杆的指定操作对异常信息进行响应.实验结果表明,注意力分配预测模型的理论结果与工效实验中注视点分布的实验结果显著相关且吻合较好,验证了预测模型的可用性.     

利用VLBI技术进行深空航天器跟踪的仿真分析

差分VLBI(D-VLBI)技术常用于测量航天器相对于参考射电源的角位置,用其跟踪深空航天器可取得足够高的精度。针对深空探测任务中D-VLBI技术的特性,提供了观测时间间隔的设置参考,通过仿真分析,研究了航天器和参考射电源之间的角距离、传播路径上的介质差异等因素及其对观测精度的影响,为后续深空航天器飞行任务的设计提供技术支持。     

小天体软着陆中的地面特征区域提取与跟踪算法

考虑到自主导航过程中的特征区域检测与跟踪问题,提出了一种新的跟踪算法。该算法是基于DIMES框架。首先,对在软着陆过程中拍摄的行星表面图像进行亮度均衡化,对处理后的图像进行二值化;然后,对二值化特征区域进行模板匹配找出高度相关位置点;最后,根据特征区域之间的几何关系确定特征区域的搜索范围,再分别提取这些相关点所代表区域的特征向量,并且与模板的特征向量进行相似性分析从而找到相似性最大的位置点。通过两组小行星表面图片进行分析验证得到了较好的效果。