基于极线几何的统计优化特征匹配算法

针对基于特征点的图像匹配中匹配数目不多以及重复结构下匹配较差等问题,提出了一种基于极线几何的统计优化特征匹配算法。利用正确匹配特征点之间满足对极约束的特点,从而可以减小特征点搜索区域,避免由于重复结构引起的误匹配对。首先使用一个小的特征点样本估计图像之间的基本矩阵,并利用它结合对极约束模型来引导特征匹配;然后利用基于特征点主方向和尺度信息的统计优化方法进一步消除误匹配,得到最终匹配结果。实验结果表明,该算法对图像的旋转和缩放变换具有良好的鲁棒性,匹配精度和数目有了很大提升,对于具有重复结构的图像匹配效果也较好。     

基于进化策略的飞行控制系统多目标优化

针对传统飞机飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且还有与飞行品质要求缺乏相关性和物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进多目标进化算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法引入了决策者的偏好信息,用以指导算法的搜索过程,使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索,不但缩小了算法的搜索空间,提高了算法的效率,而且一次运算只求得偏好区域内若干个折衷解,避免了决策者要在众多非劣解中作出困难的选择。在算法中,采用了新的偏好信息给定方法,并提出了一种模拟"投票选举"的偏好信息处理方法,该方法直观简便并易于实现。最后,使用改进的多目标进化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示该算法可有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。     

多跑道飞机降落排序快速优化方法

针对多跑道飞机降落排序这一典型的组合优化问题,建立了以延误代价最小为目标的优化模型,并提出了一种基于贪心策略的动态规划算法。在生成子节点时引入贪心策略,通过简化搜索过程的复杂度,提高算法运行效率,以解决问题规模增大导致计算效率低下的难题。仿真结果表明,该方法能够有效简化搜索过程,在优化效果与动态规划算法相当的情况下,有效降低了运算时间,证明了方法的有效性。     

一种基于相关的分层匹配与目标跟踪方法

提出了一种基于相关的自适应阈值区域匹配、匹配区域分层加权和模板自适应更新的目标跟踪方法,该方法能在序列图像中自适应地寻找最佳的动态阈值与更新模板;采用区域分层加权后经相关图形分析及实验验证,能使相关的目标最佳匹配区域更小,匹配中心更加突出且易于匹配,从而缩小了匹配范围,提高了匹配精度。同时提出了一种区域分层快速搜索算法,该算法能较大地提高匹配速度。实验结果表明该方法匹配精度高、匹配速度快、能克服不同光强背景及噪声干扰等影响,具有较强的实用价值。     

面向山地区域光照变化下的鲁棒景象匹配方法

提出了一种面向山地区域光照变化下的鲁棒景象匹配导航方法。该方法针对山区景象匹配导航中光照环境不同造成的基准图与实时图像不一致问题,采取在高程数据上使用光照模型生成光照明暗图,利用数字高程图(DEM)得到水流汇集数据并生成山谷显著图,将光照明暗图与山谷显著图融合作为基准图;针对基准图与实时图中细节边缘的差异带来的误匹配问题,提出了基于形态学约束的Hausdorff距离边缘匹配算法。采用LANDSAT图像与ASTERDEM高程数据进行实验分析,结果表明提出的方法匹配正确率高且鲁棒性好。     

特征融合的双目立体匹配算法加速研究与实现CSCD

随着图像分辨率和场景信息获取实时性需求的提高,业界对双目立体匹配算法的效率提出了更高的要求。针对该问题,提出了将SAD与Census变换特征融合的结果作为初始匹配代价,利用SGM算法进行代价聚合,采用赢家通吃策略计算视差,通过左右一致性检验检测出遮挡点并填充,使用中值滤波剔除异常值,最终获取优化后的视差图。采用统一计算设备架构(CUDA)对算法实现并行计算,针对立体匹配比较耗时的问题,该算法最大化地利用共享内存、寄存器内存以及CUDA流,实现了不同核函数之间的并行,大大提升了执行效率。结果表明,该算法在Middlebury立体匹配平台上,平均误匹配率下降了8.05%;在NVIDIA GeForce GTX 1650平台上运行450×375分辨率的图像,比原始SGM算法快687倍,运行高分辨率图像时依然能够实现实时显示性能。     

基于模板匹配的集中式多传感器群内目标精细跟踪算法

为解决多传感器探测下群内目标精细跟踪的难题,基于非机动情况下各探测周期内群内目标真实回波位置相对固定的特性,提出了一种基于模板匹配的集中式多传感器群内目标精细跟踪算法。该算法通过预关联成功的群状态集合与群量测集合分别建立模板形状矩阵和待匹配形状矩阵,利用匹配搜索模型和匹配矩阵确认规则选出代价最小的匹配矩阵,并基于模板和对应的匹配矩阵利用 kalman滤波完成群内各目标航迹的状态更新。仿真表明,与传统多传感器多目标跟踪算法中性能优越的基于数据压缩的集中式多传感器多假设算法相比,该算法在跟踪精度、实时性、有效跟踪率方面的性能明显优越,能很好的满足群内目标精细跟踪的实际工程需求。     

惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位

目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。     

交会对接成像敏感器的光点筛选改进

首先介绍了交会对接成像敏感器图像光点匹配算法.基于对在轨图像光点动态特性的研究,为解决交会对接过程中目标误识别、误匹配,以及匹配、适配过程严重耗时的缺陷,提出了光点形状筛选和光点大小分组2套匹配改进算法,并设计了基于光点形状大小动态特性改进的光点匹配算法.该方法以交会对接走廊中不同相对距离时目标光斑大小的最大差别为依据,针对每一个光点,仅将光斑大小与其在同一合理范围内的其他光点一起进行目标匹配.实验结果表明,该方法杜绝误匹配等异常错误的同时,极大地提高了运算效率.该方法可以成为在轨交会对接末段制导实时测算的重要保障,目前已在众多航天器在轨交会对接、空间交会逼近试验中使用.     

飞行试验复杂背景下的图像跟踪技术

针对光电经纬仪在飞机起飞着陆段跟踪角速度大、背景复杂的情况,根据小波多分辨率技术,提出利用小波分层组成低频图像金字塔,利用光流技术进行匹配解算,实现由粗到精的特征点匹配跟踪。通过对飞行试验视频图像进行事后自动跟踪试验,结果表明,该算法能够稳定可靠跟踪多特征点目标,具有鲁棒性。     

基于点集合并的修正Hough变换TBD算法

在低信噪比条件下,基于Hough变换的检测前跟踪算法是进行强杂波背景下目标航迹检测的一种手段。本文针对Hough变换后一个目标产生多条可能航迹以及航迹内可能存在杂波点的问题,提出了一种基于能量最大点和点集合并的修正Hough变换检测前跟踪算法。该算法利用量测点时序、能量信息及目标速度先验信息对Hough变换后点迹进行关联和剔除,能够有效的对目标原始航迹进行回溯。针对高斯噪声背景下的飞行目标,仿真结果表明该算法能够对微弱目标进行有效检测,在目标数目、杂波密度、信噪比发生变化的条件下仍能保持较高的检测概率。     

基于伪彩色的感兴趣目标检测方法

若获取的灰度图像中含有较大噪声时,传统Itti算法经常会出现漏检以及错检的情况。为此,提出了基于伪彩色的感兴趣目标检测方法。首先对灰度图像添加相应的彩色信息,生成一幅目标细节较为清晰的伪彩图;其次根据Itti算法进行显著性计算;最后通过模板匹配检测出感兴趣目标。实验结果表明：算法能够达到补偿由于噪声问题引起的显著性目标无法检测的问题。     

曲线轨迹下前视多通道SAR解模糊成像算法

前视合成孔径雷达（SAR）存在左右模糊问题,在直线航迹下,目标关于航线对称模糊,模糊关系不随航线变化,可利用波束形成进行全孔径解模糊处理;但在曲线航迹下,目标的模糊关系具有空变性,不能全孔径解模糊成像。针对这一问题,分析了曲线航迹下目标模糊关系的空变特性,提出一种前视多通道SAR快速后向投影子孔径处理解模糊成像算法。首先进行子孔径划分,在每个子孔径内目标的模糊关系近似不变,每个子孔径分别成像,然后通过波束形成对每幅子图像进行解模糊处理,最后融合子图像得到最终的成像结果。算法有效解决了曲线轨迹下目标模糊关系的空变性对解模糊的影响,仿真实验验证了算法的有效性。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

Trajectory prediction in pipeline form for intercepting hypersonic gliding vehicles based on LSTM

The interception problem of Hypersonic Gliding Vehicles (HGVs) has been an important aspect of missile defense systems. In order to provide interceptors with accurate information of target trajectory, a model based on an improved Long Short-Time Memory (LSTM) network for trajectory prediction pipeline is proposed for the interception of a skip gliding hypersonic target. Firstly, for trajectory prediction required by intercepting guidance laws, the altitude, velocity and velocity direction of the target are formulated in the form of analytic functions, consisting of linear decay terms and amplitude decay sinusoidal terms. Then, the dynamic characteristics of the model parameters are analyzed, and the target trajectory prediction pipeline is proposed with the prediction error considered. Finally, an improved LSTM network is designed to estimate parameters in a dynamically-updated manner, and estimation results are used for the calculation of the final trajectory prediction pipeline. The proposed prediction algorithm provides information on the velocity vector for midcourse guidance with the effect of prediction errors on interception taken into account. Simulation is conducted and the results show the high accuracy of the algorithm in HGVs’ trajectory prediction which is conducive to increasing the interception success rate.     

基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法

海天线检测是研究成像型反舰导弹末制导技术的一项重要内容。首先深入地探讨了海空背景下的海天线检测问题,然后提出了基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法。实验表明,算法精度高,可以有效地检测出复杂海空背景下的海天线,为进一步应用(如目标识别、图像配准)奠定了良好的基础。     

基于SAR图像匹配结果可信度评价的INS/SAR自适应Kalman滤波算法

在惯性导航系统（INS）/合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中,SAR图像易受斑点噪声的影响,图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显,能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性,利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题,在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上,对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析,提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则,经过可信度筛选,将有效的匹配信息与INS进行组合;对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化,进而导致Kalman滤波精度下降的问题,研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整,使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证,结果表明,该算法能够在合理的匹配误差范围内,有效地筛选出可信的图像匹配结果,相比常规Kalman滤波算法,显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。     

基于相位相关的部分可辨编队精细起始算法

针对部分可辨条件下编队目标的精细起始难题,提出了一种基于相位相关的部分可辨编队精细起始算法。首先,采用基于坐标映射距离差分的快速群分割与基于编队中心点的预互联对雷达量测进行预处理;然后,利用图像匹配中相位相关特性,将相邻时刻编队结构进行补偿对准,解决了低目标发现概率情况下的编队结构对准问题;最后,采用增加虚拟量测并后验判决的方式,结合最近邻法做编队航迹精细互联,在填补航迹缺失、增加正确航迹的同时抑制虚假航迹的产生。经仿真验证,与修正的逻辑法、基于相对位置矢量的灰色编队精细起始算法相比,本文所提算法在提高航迹正确起始率、抑制虚假航迹方面性能优势显著,且对环境杂波与雷达精度具有较好的鲁棒性,对目标发现概率具有较好的适应性。     

基于不变特征和映射抑制的航拍视频图像配准

针对航拍视频图像在光学变换和几何变换下特征匹配容易产生误匹配,以及匹配精度不一致等问题,提出一种结合不变特征和映射抑制的航拍视频配准算法。首先,利用Harris检测器在尺度变化下的局部区域内选择出最稳定角点,并利用分区检测方法提取出分布均匀的角点作为待配准点。然后,计算以特征点为中心邻域窗口的描述符,通过比较两幅待配准图像特征点邻域描述符的欧式距离,提取出初始匹配点对。对匹配对点集建立D-三角网图,利用映射抑制方法提取出精确度最高的少数匹配点,并对模型参数进行估计,完成视频帧间的配准。大量实验表明,所提方法对航拍视频图像配准具有较强的适应性且配准精度高。