舰空导弹红外/雷达探测设备低角跟踪数据融合技术研究

为提高低角跟踪精度,根据红外和雷达传感器跟踪低空目标特点,对利用数据融合方法进行了研究.给出了数据融合算法、数学模型和误差模型.结果表明采用融合技术对低空小目标复合跟踪,可明显改善舰空导弹探测系统低角跟踪的精度和性能.     

基于粒子滤波的红外弱小多运动目标检测

针对低信噪比条件下红外图像序列中的多个弱小运动目标检测问题,提出了一种基于粒子滤波的多目标检测前跟踪方法.首先分析了红外图像的状态及观测模型,然后将弱小运动目标的检测转化为贝叶斯滤波框架下的检测前跟踪,并利用多个粒子滤波器予以实现.为了评估该算法的有效性,采用人工合成的红外图像序列对其进行测试,结果说明该算法可同时处理低信噪比条件下的多个弱小运动目标,检测和跟踪性能良好.     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。     

单极化雷达的散射矩阵测量新方法及其外场实验研究

针对现有装备的雷达系统不具备极化测量能力,而开发专用极化测量系统复杂度高,设备量大代价高昂的问题,本文利用国防科技大学研制的瞬态极化雷达实验系统,研究并针对一种新的极化测量算法进行了外场验证实验。该方法不需要两路正交极化发射接收设备,仅需在目标稳定跟踪阶段利用波束在空域扫掠目标过程中极化状态发生变化的固有属性对目标回波序列进行采集和处理即可实现目标极化散射矩阵的测量,外场实验和数据处理结果验证了算法的正确性。该方法对于利用天线特性来解决设备量相对较小,跟踪制导体制下目标特性测量,反隐身目标、抗干扰,低空突防和对抗辐射攻击等重要问题提供了参考依据。     

基于交互式多模型的红外／雷达低小慢目标跟踪算法研究

研究了基于交互式多模型（IMM）的低小慢目标跟踪问题。基于低小慢目标运动特征的分析,以及目标匀速（CV）直线、匀加速（CA）直线、曲线飞行航迹模型,给出了目标跟踪的IMM算法及其流程。仿真结果表明：该算法能稳定精确跟踪低空目标。     

基于过渡区的序列图像运动目标分割方法

序列图像运动目标检测技术是目标搜索与跟踪系统的一项核心技术.提出了一种基于过渡区的序列图像运动目标分割方法,该方法通过提取序列图像过渡区来进行目标分割,并与传统的阈值分割算法进行效果比较.实验结果表明,该方法能取得更好的序列图像运动目标分割效果.     

交通信息采集雷达中目标跟踪算法的研究

现代交通系统的核心是对交通信息进行采集。使用雷达对交通信息采集具有效果好、不易受环境影响且寿命长等优点。交通信息采集的本质是对目标的状态信息进行动态检测。由于交通环境的复杂多样,因此采用合理的算法实现对目标的跟踪显得尤其重要。该文以转换测量卡尔曼滤波(CMKF)为基础,采用经验联合概率数据关联算法(CJPDA)与概率数据互联算法(PDA)相结合的数据关联方法,利用PDA对单目标或稀疏多目标进行数据关联,用CJPDA对复杂多目标进行数据关联,从而实现了雷达对目标的跟踪,进而实现了对交通信息的采集。文中首先介绍了CMKF滤波算法相关技术原理;其次描述了一些常用的数据关联算法实现过程;最后通过仿真分析验证了该种组合目标跟踪算法能够在满足交通信息采集雷达精度要求的同时有效的降低系统运算量,对系统的实时性有较好的提升。     

抗压制型干扰的空中目标成像跟踪技术

文章针对压制型干扰存在条件下的空中运动目标成像跟踪问题,提出了基于事件分析的抗压制型诱饵的目标跟踪方法。跟踪过程中,根据目标与图像中心的距离保持传感器指向在若干帧内不变,在指向不变的时间内利用平台惯导信息对目标位置进行预测,然后自适应地确定跟踪窗,通过跟踪窗中的特征突变判断目标抛出诱饵、目标与诱饵分离等异常事件的发生,排除诱饵对跟踪过程的干扰。使用仿真和实测数据对跟踪算法的性能(抗干扰成功率、跟踪精度和实时性)进行测试,验证了算法的有效性。     

基于CS的SAR图像自动目标分割算法

图像目标分割是SAR图像目标超分辨处理和自动目标识别的重要步骤。针对图像固有的稀疏结构,提出了一种SAR图像自动目标分割算法。通过构造变换字典将SAR图像数据投影到高维空间,实现了图像局部特征的稀疏表示,然后利用随机矩阵获得稀疏域局部特征的压缩采样,并对多组采样数据运用Mean-shift 算法并行处理,最后通过符号检验法,实现了对目标像素与背景像素的分类。试验表明,该算法对硬目标具有较好的目标分割性能。     

基于数据扩充和特征增强的雷达回波无人机检测

针对基于雷达无人机目标识别难度高、精确度低、适应性差等问题，本文提出了利用深度学习的方法，对雷达回波进行无人机检测。首先，利用相参累积的方法生成雷达回波的距离-多普勒图像，增强目标特征并提高信噪比;其次，采用生成对抗模型对距离-多普勒图像进行数据扩充，以获得充足的图像数据减小网络的过拟合并提高网络鲁棒性;最后，使用基于位置感知的卷积神经网络增强特征，通过构建基于距离-多普勒图像的感知模块，实现对目标距离和运动速度的检测。通过在雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集上验证的结果表明:最终检测结果在召回率89%的情况下达到了91%的准确率。相比于基准方法，本文提出的方案具有更高的检测精度和更好的网络运行效率。     

空间暗弱慢速目标的捕获跟踪控制技术研究

为了实现对空间暗弱慢速目标的自主高精度捕获跟踪,需要设计高精度、高可靠性的捕获跟踪控制算法。文章在现有星敏相机相关技术的基础上分析了捕获跟踪控制算法工作流程,将其划分成相对独立的6大功能模块,并简述了这些功能模块与现有星敏技术的继承性。文章对光学捕获跟踪系统组成进行论述,并阐述了捕获跟踪控制算法各大模块设计的实现方法及研究现状,梳理出了其中的三大关键技术:星图数据库设计、星图匹配算法和目标捕获算法。文章研究光学捕获跟踪系统中相关算法的设计和改进方法,特别是针对其中的关键技术,详细论述了国内外前沿的优化方法,对关键技术的改进方案提出了未来的工作思路。     

基于全脉冲的周期信号样本提取技术

现代电子战中,传统的辐射源分选识别方法无法在密集的信号环境中快速有效地对复杂体制雷达进行分选识别,造成系统漏警。基于上述情况,提出了一种基于脉冲样本序列自提取的分选算法。这种算法利用雷达信号脉冲序列的周期性和相关性,实现对模板序列的自动提取,从而可实现全脉冲序列中小样本数或脉间规律复杂的雷达信号的分选。仿真实验表明,在全脉冲数据量级适中的情况下,该算法可以有效提取目标模板序列。     

空间站脉冲编码被动式交会对接合作目标三维跟踪

针对空间站交会对接(RVD)过程中合作目标在视频中周期性发光的特点,提出基于累积帧差法的合作目标检测方法及相应的跟踪窗口确定方法,建立合作目标状态的识别机制。在跟踪过程中,针对均值漂移算法容易受到图像背景干扰产生较大跟踪偏差的问题,在光流计算的基础上,提出一种基于线搜索的二维跟踪算法。通过分析敏感器采集的视频,验证了文中提出的算法能够准确地检测和跟踪图像序列中的合作目标,进而结合像机位姿估计算法,连续地估计像机位姿在三维空间中的变化。     

基于深度学习的空间站舱内服务机器人视觉跟踪

为提升舱内跟随服务机器人的任务辅助能力,解决机器人对航天员的视觉跟踪问题,提出了一种基于深度学习和概率模型的人体视觉跟踪算法。利用深度卷积神经网络实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定检测。结合人体检测结果,设计了运动预测概率模型,实现了对指定人员准确、连续的跟踪。算法对包含大多数航天员活动的多个数据集进行了验证。实验结果表明:提出的跟踪算法实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定跟踪,并有效避免了由于穿着相似、遮挡可能造成的误跟踪问题。该算法为空间站舱内跟随服务机器人对航天员的视觉跟踪提供了有效的解决方法。算法基于融合的RGB-D图像,工程上易于构建和实现,也可拓展到其他跟随服务机器人视觉跟踪任务中。     

一种数字式动目标跟踪技术

介绍一种在某型号雷达中成功应用的全数字式动目标跟踪系统。和差三路Ｉ和Ｑ正交信号经模数（Ａ／Ｄ）转换后在数字信号处理器中进行动目标显示（ＭＴＩ）滤波、距离跟踪，同时提取角误差信号作为天线角伺服系统的输入，以实现对目标的角度跟踪。该跟踪系统可以有效地抑制对中低空目标回波影响较大的地杂波及海杂波等干扰信号，从而极大地改善了跟踪雷达的中低空性能。     

一种基于SIFT和KLT相结合的特征点跟踪方法研究

在目标发生明显姿态和大小变化条件下,为了利用基于特征点的跟踪算法实现对目标可靠、稳定跟踪,提出了一种SIFT算法和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过对SIFT算法进行优化,使得到特征点分布相对均匀,同时不存在聚集现象;通过对KLT匹配算法进行分层迭代设计,提高了目标作快速运动时的匹配精度;最后根据特征点匹配结果,结合Greedy算法得到目标的准确位置。实验结果表明：该算法能够很好地适应目标姿态和大小的变化,实现对结构复杂目标的稳定跟踪;比KLT跟踪算法具有更好的鲁棒性和稳定性,能得到更加准确的目标位置。      

基于孪生支持向量机的无人机目标检测算法

无人机属于机动目标,有时会集群出现,这对传统的目标检测与跟踪技术提出了更高的要求。如何提升目标检测与跟踪算法的性能一直是研究人员密切关注的问题。针对传统目标检测算法在低信噪比下无人机检测性能不佳的问题,提出了一种基于孪生支持向量机的无人机目标检测方法。利用仿真软件对雷达探测到的无人机回波数据进行仿真建模,得到不同信噪比下的回波数据。在此基础上,对回波数据进行预处理形成无人机目标检测数据集,并使用数据集对检测方法进行训练与测试。然后与恒虚警检测算法和基于支持向量机的雷达目标检测算法进行性能对比分析。实验结果表明,该方法不仅能保证传统算法在高信噪比下优越的检测性能,与此同时在低信噪比下也能实现精准目标检测,缓解了传统检测方法在低信噪比时的检测精度下降的问题。     

杂波环境下跟踪多目标的自适应联合概率数据关联算法

提出了一种联合概率数据关联滤波器，它利用自适应更新时间来跟踪杂波环境中的目标，并与利用恒定更新时间的联合概率数据关联滤波器做了比较。利用蒙特卡罗模拟，根据不同的目标轨迹对算法的跟踪性能进行了估计。     

基于改进式YOLOv2的红外图像目标识别方法

针对智能化导引头信息处理算法设计验证需求，本文对多类型目标、海陆空背景辐射特性数据进一步挖掘，提出引入深度学习算法应用于外场红外数据二次分析挖掘的方法。选择采集得到的包括车、船、无人机(UAVs)、客机等类型的红外数据，针对红外图像与可见光图像不同的成像特性，利用改进式YOLOv2红外目标检测与分类算法，融合多级特征，增加一个重组特征图，实现对红外弱小目标智能化快速分类研究，对提取的海量视频库中的目标红外辐射特征进行分类整理。     

运动目标在阵列孔径UWB SAR图像上的表征及其在图像域GMTI方法中的应用

结合子孔径BP成像过程,对运动目标在阵列孔径UWB SAR图像上的成像规律进行了研究,得出了运动目标在阵列孔径UWB SAR图像上的解析表达式,据此可将只适合慢速运动目标的UWB SAR图像域GMTI算法推广,使之适合快速运动目标.以ATI算法为例,说明了所得运动目标成像规律在UWB SAR图像域GMTI方法推广中的应用价值.基于仿真实验的结果证明了所得结论的正确性.