基于多传感器的机动目标跟踪与融合技术综述

在分析了目标跟踪技术的重要地位之后，对目标跟踪要素进行了简要介绍。同时，描述了机动目标建模、滤波算法、航迹管理、传感器管理以及目标身份识别技术常用的方法，试图对基于多传感器的机动目标跟踪和识别算法构建一个轮廓和框架。     

基于特殊位置检测的开关磁阻电机无位置传感器控制策略

针对开关磁阻电机调速系统(SRD),提出了一种基于特殊位置检测的开关磁阻电机(SRM)转子位置估算方法。通过在线计算每相绕组实时磁链数据,检测出各相转子到达特殊位置的时刻。提出了基于特殊位置检测的电机转子位置重构策略,对电机瞬时转子位置进行还原。在提出的转子位置估算方法基础上,设计了SRD转速闭环控制系统。样机试验表明,提出的转子位置估算策略具有较高的检测精度与较宽的转速使用范围。基于关键位置检测的转速闭环无位置传感器控制策略具有较快的动态响应和较强的鲁棒性。     

基于改进粒子滤波的多传感器融合空间目标跟踪

为了跟踪空间目标,构建了基于局部粒子滤波器的多传感器融合方法估计空间目标状态。粒子滤波重要采样过程中,设计了基于融合估计的重要密度函数减少粒子贫化问题,并设计基于 McDE(Memetic compact Differ. ential Evolution)重采样策略,通过对粒子的变异与选择等进化操作来解决粒子退化问题。理论推导与仿真结果皆证明方法的有效性。     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

基于运动目标的机载多源传感器数据融合算法

在机载信息融合领域,针对复杂的战场态势环境对机载多源传感器造成的不利影响,提出了一种基于运动目标的机载多源传感器数据融合算法,包括误差估计与补偿、目标关联、估计融合3个部分。采用最小均方误差参数估计方法从数值不变的系统误差中,定量获取量测偏差的确定性部分再通过模糊隶属度函数建立关联矩阵作为目标关联的依据,以最小隶属关系为约束,利用拍卖算法求得多目标关联的最优匹配方案,最后通过IMM 自适应滤波方法,将误差配准与目标航迹估计整合进行,有效提高滤波的精度。仿真结果表明,经过上述算法处理后的融合目标精度高于任意单传感器目标探测精度。     

水下无线传感器网络目标定位算法

提出了一种基于目标位置的定位转换算法,通过对水下声波传播衰减的研究,推导出距离与声强度的公式,进一步由节点接收到目标强度信息计算出节点与目标的距离进行定位。当目标处在水下传感器网络内部时,根据节点接收到信号强度的大小,进行加权质心定位算法。为解决三维坐标系下目标深度的计算,通过在海面设置大功率骨干节点,通过主动探测声呐测得目标的距离与角度,从而计算出目标深度。仿真验证表明,本文算法的有效性。     

非线性系统中多传感器目标跟踪融合算法研究

 研究了在非线性系统中 ,基于转换坐标卡尔曼滤波器的多传感器目标跟踪融合算法。通过分析得出 :在非线性系统的多传感器目标跟踪中 ,基于转换坐标卡尔曼滤波器 ( CMKF)的分布融合估计基本可以重构中心融合估计。仿真实验也证明了此结论。由此可见分布的 CMKFA是非线性系统中较优的分布融合算法     

基于改进型遗传算法的多传感器-多目标定位信息融合

针对用遗传算法解决多传感器-多目标定位收敛速度的问题,提出了采用拉格朗日松驰技术改进遗传算法的方法,并给出几种典型情况下算法的实验结果。实验结果表明,改进的遗传算法收敛速度比改进前提高了5—6倍。     

主被动多传感器多目标状态信息融合

研究了主被动多传感器多目标状态信息融合问题。针对被动式跟踪的特点,借助主动跟踪的距离通道值,提出类主动的被动式跟踪。在此基础上提出主被动串联状态信息融合和并联状态信息融合算法。仿真结果表明两种状态信息融合方法都可以大大提高跟踪精度,同时还可以提高系统的可靠性。     

基于邻帧差分近邻反相特征的红外运动点目标检测算法

基于运动点目标在邻帧差分图像中所具有的近邻反相特征,即运动点目标的两个位置相邻近、灰度值一正一负,提出一种在复杂背景下,基于红外序列图像的运动点目标检测算法.本算法利用该特征在邻帧差分图像中检测反相点对,进而构造反相点对矢量图,最后依据累积反相点对矢量图中多矢量首位相接的连续性检测出运动的点目标.文中给出并证明应用本算法能以概率1检测到运动点目标的收敛性定理.对典型复杂背景下10幅1000帧图像的仿真结果表明,当信噪比大于或等于1.5时,可以有效检测出运动点目标.     

基于MLR的机动平台传感器误差配准算法

 基于固定平台传感器误差极大似然配准(MLR)算法,针对机动平台存在姿态角系统误差的问题,提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的机动极大似然配准(MLRM)算法.该算法利用所有传感器对目标的量测值,通过把传感器量测向目标状态进行投影、对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代以及对目标的状态进行融合估计,最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计.仿真结果表明,该算法迭代收敛速度快,对系统误差估计精度高,对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强并且对传感器姿态角的相关性不敏感,具有很强的工程实用性.     

基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法

 针对无线传感器网络(WSN)中的多传感器融合目标跟踪,提出一种混合滤波算法,称为无迹混合集中式粒子滤波(UM CPF)。该算法使用了一个混合的粒子传播方案。在使用集中式粒子滤波(CPF)对WSN中的节点测量信息进行融合时,粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹变换(UT)获得的高斯分布作为建议分布进行粒子传播,而剩余的另一部分粒子则简单地使用状态转移先验分布进行粒子传播。WSN中的融合跟踪仿真结果表明,和纯粒子滤波算法CPF相比,在仿真速率相当的情况下,混合滤波算法明显提高了跟踪精度和稳定性。     

面向目标识别的多特征图像融合技术综述

目标识别是计算机视觉领域重要的研究课题.图像融合由于能对信息进行多级别、多层次以及多方面的处理与综合,因此可以获得更为精确和更为可靠的信息.近年来,基于多特征融合的目标识别方法由于无需精密的图像配准,计算简便的优点得到研究者的重视.本文首先简要介绍了特征融合的基本原理和基本框架;然后梳理了特征融合的几类重要方法;最后,...     

基于双激光传感器的金属料锭定位方法

为了解决铸造工艺过程中人工运送料锭效率低下的问题,提出一种基于双激光传感器的料锭定位方法.通过双激光传感器扫描料锭堆并计算和存储料锭的位置与偏角,实现了料锭的定位.实验表明,该定位算法的平均误差可以达到0.33mm,上料速度提高近一倍,符合工业自动化上料的要求,可以应用于工业生产中.     

机载探测设备目标识别算法的研究

针对机载探测设备多传感器系统具有多目标,大量观测数据的特点,提出了一种基于Demp-ster-Shafer（D-S）证据理论和主观Bayesian方法组合的数据融合算法。在数据融合过程中,为保证融合的实时性,融合系统采用时域融合和空域融合相结合的方法,首先对相同传感器的各次抽样值进行时域融合,然后传感器之间的融合采用D-S方法进行融合;最后,其融合结果经概率转化后,与来自于ELINT（Electronic Intelligence）的信息通过主观Bayesian方法进行识别级融合。最后给出一个实例,经过仿真计算证明了该算法的可行性和实用性。     

基于相关信息熵的传感器故障检测研究

针对连续性过程系统中存在的大量强相关关系测点，根据测量数据间的关联特性，提出了一种应用相关信息熵进行传感器故障检测的方法。理论和实验分析证明，该方法具有简便、直观的传感器故障检测特点，较适合工程实际应用。     

冰雪条件下机场跑道摩擦系数建模与仿真研究

机场跑道摩擦系数是评价机场跑道道面质量的重要参数。在考虑冬季跑道道面压实雪厚度和摩擦热形成的润滑水膜作用下建立了冰雪道面半融状态摩擦系数计算模型。使用Matlab数值仿真软件对所建模型进行了仿真。数值仿真结果表明,摩擦系数模型建模合理,摩擦系数计算数据与实测数据比较吻合。对摩擦系数的测试实践有一定的理论指导意义。     

无线传感器网络超声波定位算法的研究

在无线传感器网络定位中,距离定位机制受无线传感器设备功耗、价格和硬件限制及对定位精度的要求,距离定位机制比较容易实现的解决方案.介绍了超声波传感器定位的原理,提出了基于传感器数学模型的目标定位方法,在此基础上建立基于超声波的目标定位系统,最后分析了超声波传感器定位中存在的问题.     

在轨服务中非合作目标空间圆检测方法研究

为自主完成空间服务任务,需要满足各种功能需求、突破多种关键技术。针对在轨服务中具有圆特征的非合作目标空间圆（星箭对接环、发动机喷管等）,首先分析了非合作目标空间圆检测技术在在轨服务系统中的主要应用;然后提出了一种非合作目标空间圆的检测方法,通过Canny算子检测边缘,并用Freeman链码法对边缘进行提取分类,再利用RED算法进行非合作目标空间圆检测;最后给出仿真结果,在保证检测精度的前提下,较传统的RED算法明显降低了算法的耗时量。