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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。 相似文献
304.
基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计 总被引:1,自引:0,他引:1
探测器速度引起的多普勒效应会影响脉冲星信号累积轮廓特征,反之,这种轮廓特征改变可用于多普勒估计。提出了一种基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计方法。通过建立累积轮廓非齐次泊松模型,获得多普勒效应对累积轮廓的影响。构造轮廓特征函数对该影响进行度量,并利用函数值与周期误差的关系搜索信号周期。在搜索过程中,将离散观测数据转换为连续能量密度函数,消除相位间隔对累积周期的限制。根据周期搜索结果,结合脉冲星先验知识完成多普勒估计。仿真实验验证了该方法的有效性,其多普勒估计精度优于频域方法。 相似文献
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对校正天波超视距雷达电离层相位污染的五种典型方法进行了综合性能评估,主要从校正效果、对不同污染的普适性、污染参数变化对方法的影响、信噪比对方法性能的影响、运算量等几个方面进行了比较与分析,为实际工程实现和改进电离层相位污染校正方法提供参考。 相似文献
307.
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。 相似文献
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为解决X射线脉冲星导航系统中脉冲星类型难以准确辨识的问题,本文分析了导航系统中累积脉冲轮廓的特点,提出了一种基于选择Bispectra\|Mellin(BM)谱的脉冲星累积脉冲轮廓辨识算法。该算法首先对累积脉冲轮廓进行双谱变换,提取平移不变特征信息,并抑制噪声;然后通过计算归一化双谱幅值的两维Mellin变换将双谱的尺度伸缩转换为BM谱的相位变化;最后利用简化的Fisher可分离度使BM幅度谱域降维,得到特征向量用于相关辨识。利用美国罗希(Rossi)X射线时变探测卫星的实测X射线脉冲星数据进行辨识实验,结果表明:(1) 该算法能对具有不同相位和尺度因子的累积脉冲轮廓进行有效辨识,辨识效果优于现有辨识算法;(2) 当相位间隔为4.8°时,该算法的辨识效果达到最佳;(3) 运算量小,适用于脉冲星导航系统。 相似文献