天基雷达特殊背景下的目标跟踪技术研究

天基雷达是雷达置于卫星平台上的,用于地面及空中目标探测与跟踪的一种新型雷达系统,研究跟踪卫星频繁交接情形下的目标跟踪技术对于天基雷达系统跟踪性能的实现具有重要意义。针对天基雷达特殊背景下的目标跟踪问题,基于圆形地球模型的假设条件,给出了目标跟踪的实现方法,包括跟踪平台交接判别方法、目标状态方程及观测方程的建立方法、目标跟踪算法的选择及目标跟踪的实现过程。在给出理论分析的同时,进一步通过计算机仿真结果证明了所给方法的正确性。最后给出结论与展望,指出该方法同样适用于双基地天基雷达体制及快速响应系统。     

应用多星的空间目标跟踪定位算法

单星激光测距空间目标定位算法受远距离激光测距机测频的限制,有效数据速率较低。文章构建天基探测系统空间目标观测模型,提出一种应用多星的空间目标跟踪定位算法。该算法基于三角交会原理,面向多星不同载荷平台,基于空间目标成像投影和坐标转换模型,计算空间目标的异面直线距离,采用最近邻算法最优匹配关联同一空间目标的星间像点,基于双星交会模型解算空间目标轨迹,进行空间目标跟踪。此外,针对空间目标的星间信息丢失、空间目标与卫星共面时多空间目标跟踪精度低的问题,引入空间目标的加速度参数分量,改进卡尔曼滤波算法,预测空间目标轨迹位置,从而有效提高多目标跟踪精度。实例验证结果表明:文章提出算法的空间目标跟踪与定位精度高,能有效解决星间信息丢失引起的精度下降问题。     

基于mean—shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计

针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件,有效地结合Mean-shift 算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点.实验结果表明,该算法在对多目标跟踪时能在保证跟踪效果的同时减少跟踪的时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性.     

天基成像跟踪关键技术研究

介绍了天基成像跟踪的工作原理,对成像跟踪关键技术进行了研究.提出利用激光成像目标反演技术进行目标识别跟踪,并分析了星上可见光红外扫描探测技术.最后提出天基平台复合轴跟踪系统可以采用两种设计方法,并介绍了特殊环境下的视轴稳定技术,为天基成像跟踪平台的设计提供参考.     

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式(IMM)是一种有效的机动目标跟踪算法,但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现.研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标(同样适用非机动目标)的跟踪算法,该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测,并通过改变Kalman滤波的相关参数,实现自适应跟踪.该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性,同时也避免了对非机动目标的跟踪中,在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响.通过在空管系统(ATC)的大量模拟实验,验证了该算法的有效性和重大应用价值.     

基于目标可见光散射特性的空间目标成像仿真研究

为使空间目标可见光成像仿真尽可能反映实际在轨工作状态,提出了一种基于目标可见光散射特性的空间面目标成像仿真方法。根据具体试验场景实时求解跟踪星观测相机、目标星和太阳三站间的相对位姿关系,在事先建立的覆盖全过程的目标可见光散射特性图像数据库中查询相应图像,由相机成像模型,实现空间目标的高逼真度可见光成像实时在线仿真。可为天基空间目标探测、识别与跟踪算法的研究提供较接近真实场景的仿真图像。     

天基红外低轨星座对目标的跟踪算法研究

建立了天基红外低轨星座对自由段目标的观测模型,考虑了精确的目标运动模型。针对天基红外低轨星座的任务特点,从收敛速度、估计精度、估计有效性以及运算效率等方面比较了批处理滤波、EKF、UKF、高阶UKF和粒子滤波等算法的性能。仿真结果表明,综合考虑各种因素的影响,UKF具有最佳估计性能,能够对天基红外低轨星座中自由段目标进行有效跟踪。该文的理论分析和仿真实验对天基红外低轨星座的跟踪滤波器设计具有重要的指导意义。     

低空慢速小目标跟踪方法的研究

本文主要通过数字图像处理技术实现低空慢速小目标自动跟踪。分析低空慢速小目标的特征,选择Meanshift算法进行目标跟踪。将视频转化为图像序列,利用Meanshift算法对图像序列中的目标进行数据统计,利用数据进行匹配,实现对目标的跟踪。     

天基红外低轨星座的传感器管理方法

针对天基红外低轨卫星与目标高速相对运动以及导弹防御系统的特点,分析了天基红外低轨星座传感器管理的模型。根据只测角观测模型,使用GDOP作为控制跟踪精度的因子,综合考虑多目标观测成功率、卫星交接次数、传感器调度延迟以及实时运算等条件,使用单步前向预测的动态闭环控制结构进行传感器管理。仿真结果表明,提出的算法能够对天基红外低轨星座的传感器进行有效管理。     

多传感器跟踪多目标算法

介绍在单传感器跟踪多目标算法基础上扩展的多传感器跟踪多目标的一种算法,讨论多传感器异步报告、多传感器报告与目标配对,以及N次扫描近似技术在多传感器跟踪多目标算法中的应用.     

基于能力分析的天基资源虚拟化方法的设计与实现

随着小卫星技术以及卫星组网技术的飞速发展,天基资源的规模呈爆发式增长,依赖多种类卫星节点提供的卫星能力,完成多星协同的复杂空间任务,向普通大众用户提供可用的、即时的卫星信息服务,成为未来发展的趋势。针对多类异构卫星,提出一种面向用户的应用层天基资源能力虚拟化方法。分析了即时观测信息服务的用户需求及天基资源的属性特征,综合时间、空间、能源、存储等约束条件,将天基资源按照时空逻辑,分层抽象虚拟化成面向用户的服务能力,建立了适用于大规模异构卫星、统一标准的应用层天基资源虚拟化方法,并设计了计算模型。选取具有代表性的卫星平台、载荷等,针对在轨实时虚拟化的需求,设计并实现了在轨虚拟化算法。试验证明,算法时效性可以满足星上实时计算要求。     

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式（IMM）是一种有效的机动目标跟踪算法，但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现。研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标（同样适用非机动目标）的跟踪算法，该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测，并通过改变Kalman滤波的相关参数，实现自适应跟踪。该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性，同时也避免了对非机动目标的跟踪中，在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响。通过在空管系统（ATC）的大量模拟实验，验证了该算法的有效性和重大应用价值。     

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。      

认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法

针对杂波背景下多交叉机动目标跟踪问题,提出一种认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法,该算法选取目标距离-速度-方位作为观测量,并通过调整波形参数来动态改变量测误差协方差。首先,基于信息融合思想提出一种优化的概率数据关联(OPDA)算法,算法充分融合目标位置特征和运动特征对多目标交叉区域公共量测进行分类,使多交叉机动目标跟踪问题转化为多个单机动目标跟踪问题。然后,对实时更新的目标航迹,采用修正的Riccati方程估计下一时刻滤波协方差,并根据波形选择准则函数自适应选择下一时刻波形以提高系统跟踪性能。仿真结果表明,该算法增强了概率数据关联(PDA)算法的环境适应性,而且相比未采用波形自适应的数据关联算法有明显的优势。     

单目标跟踪技术发展研究

随着机动目标定位与跟踪技术广泛应用于军事和民用领域，研究更为快速、准确的跟踪算法具有十分重要的意义。目标运动模型、跟踪算法和跟踪模型结构是机动目标跟踪技术的三项主要研究内容，文章介绍了这三项技术的研究进展及发展方向。目前，对各种经典模型的组合和改进是目标运动模型的主要研究方向，通过分析并比较工程中常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的优缺点，探究了它们的不同适用场合及进一步研究方向。详细分析了三代多模型跟踪算法的原理和适用场合，这对研究更为先进的单目标跟踪技术，进一步提高跟踪精度和整体性能，具有一定的参考价值。此外，文章还提出了机动目标跟踪算法的几个发展趋势：将变结构多模型算法与目标实际运动场景结合起来，广泛应用于工程实践中；探索无需依赖于基础模型集合的模型机自适应变化方法；考虑将智能控制理论与变结构多模型跟踪算法互相结合。     

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。     

基于红外视频图像的目标跟踪技术探讨?

随着科技的不断进步，相应的目标跟踪技术也得到了快速的发展，尤其是视频目标跟踪，已经成为计算机视觉方面中比较重要的问题，社会各界对此引起了广泛的关注。论文阐述了红外成像的基本概念、视频图像的预处理、模块匹配目标跟踪技术以及算法的融合，为红外视频图像的目标跟踪技术的发展提供理论基础。     

SBIRS-Low目标跟踪交接分析

对天基红外卫星系统低轨部分(SBIRS-Low)单星只测角的主动段跟踪交接进行了研究。提出了用插值和滤波两种方法计算目标视线(LOS)偏差的算法。仿真讨论了多项式阶数和时间窗长度对插值外推法的影响,以及插值外推法与滤波法性能的比较。结果表明:当预测时间小于30 s时,预测视线偏差小于0.4°,此时预测视线将以较大概率落入跟踪相机视场角1°×3°范围内,满足主动段跟踪交接条件,表明单星主动段跟踪交接具可行性。     

跟踪目标时雷达信息的数字处理

讨论了雷达在有、无干扰条件下跟踪机动和非机动目标的问题,给出了无干扰时机动目标的运动方程,在各种条件下跟踪单目标和多目标的各种算法(如贝叶斯法、非贝叶斯法、分支算法和最大似然法等),并对各种算法的性能进行了比较.     

时变噪声系统的自适应强跟踪滤波器研究

在目标跟踪过程中,强跟踪滤波可以对目标的突变状态进行较好的跟踪,但由于系统噪声和观测噪声协方差阵是时变的未知量,采用固定数值将会影响目标跟踪的精度,所以需要对两种噪声特征进行在线估计.应用噪声有限记忆自适应算法改进强跟踪滤波,在线自适应估计噪声协方差阵,并提出基于时变噪声系统自适应强跟踪滤波的目标预测算法,提高了对目标状态的估计精度.利用自主研发的全自主足球机器人进行目标跟踪的仿真,结果验证了该算法的有效性.