一种分散化多站联合目标跟踪算法

 本文基于分散估计理论的基本原理,考虑各子站基于不同坐标系这个一般情形,给出了一种新的分散化多站联合目标跟踪算法。并针对子站间四种不同的通讯方式,对算法进行了仿真。结果表明,本文的最优合成算法即使在各个子站由于缺少足够的信息而得到错误估计的情况下,也能快速地给出正确的估计。     

随机集的概率假设密度粒子滤波

多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法。而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较。可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量。随机集的跟踪通过有限集统计(FISST)理论来完成。文中讨论了用粒子滤波实现跟踪随机集的方法。实验表明,在杂波环境下,粒子滤波可以稳健跟踪目标状态和目标数。     

高速流动中PIV示踪粒子松弛特性研究

示踪粒子的随流能力是PIV技术在高速流动中应用的关键点之一。在上海交通大学变马赫数高速风洞中开展了PIV实验研究,重点提出一种评价示踪粒子随流能力的松弛特性分析模型。在马赫数4条件下尖锥、尖劈等模型PIV实验研究中,可以准确分析粒子的松弛特性,粒径分析结果与实验吻合较好,并验证了高速流动PIv的测试精度和示踪粒子布撒能力。     

基于DSPN的航天测控系统任务可靠性仿真建模

提出了基于确定与随机Petri网（deterministic and stochastic Petri nets,DSPN）的航天测控系统（tracking,telemetry and command,TT&C）任务可靠性定量分析方法,旨在对相关航天测控方案进行可靠性预计.通过对TT&C系统任务剖面进行时序弧段划分,考虑实际系统中测控单元阶段依赖、单元故障可修以及各单元参与任务起止时间不同等其他建模方法难以处理的复杂因素,建立了“单元层-系统逻辑层-阶段层”3层相互关联的TT&C系统任务可靠性DSPN模型.通过对模型仿真运行,实现了对给定测控方案下TT&C系统任务可靠性定量化评估.分析表明:仿真结果随着仿真次数增加逐渐收敛,与Markov解析方法求得的精确值对比误差控制在1%以内.      

基于FPGA的半球谐振陀螺频率跟踪技术

半球谐振陀螺谐振频率的跟踪精度与稳定性很大程度上决定了陀螺的性能。通过分析半球谐振陀螺的频率特性以及锁相环基本原理,设计了基于锁相环的半球谐振陀螺频率跟踪方案,并用FPGA进行全数字化实现。半球谐振陀螺采用真空封装,内部温度难以测量,然而其谐振频率与温度具有很好的线性相关性,因此可采用谐振频率对陀螺温度进行测量。传统的频率跟踪方案一般采用模拟锁相环实现,其缺点是频率值隐含于输出的正弦波中,无法供后继测量模块使用,本文所设计的FPGA全数字方案可弥补这一缺陷。根据陀螺谐振频率与温度之间的关系,给出了利用跟踪频率测温的分辨率公式并进行了相关实验。实验结果显示,谐振频率为4440Hz时频率跟踪稳态相对误差可达10-7量级,利用跟踪频率测温的分辨率可达0.0042℃。     

基于任务弧段的测控通信任务可靠性建模方法

基于对任务的弧段划分,建立了测控通信任务的可靠性模型.根据任务执行时序图,参与任务的测控通信资源及任务成败标准,将测控通信任务划分为不同的任务弧段,定义了正常任务弧段和空闲任务弧段,基于Markov过程,提出了正常任务弧段和空闲任务弧段的可靠性建模方法.提出了在考虑测控通信资源的开机准备时间和停机时间的情况下的可靠性建模方法,对测控通信任务重新划分任务弧段,各任务弧段依据相应方法单独建立模型,依次求解各模型可得整个任务的可靠性.最后以具体的测控通信任务为例,计算并分析了不考虑资源开机准备时间和停机时间、仅考虑资源开机准备时间、仅考虑资源停机时间以及考虑资源开机准备时间和停机时间的任务可靠性,验证了模型的正确性.      

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

临近空间高超声速目标滑跃式轨迹Sine-AIMM跟踪算法

针对单一的Sine模型算法无法与临近空间高超声速目标滑跃式轨迹准确匹配,现有的交互多模型(IMM)算法跟踪效果也不够理想的问题,提出一种基于多重贝叶斯准则的自适应交互式多Sine模型(Sine-AIMM)临近空间高超声速滑跃式目标跟踪算法.算法采用多个Sine模型对滑跃式轨迹进行匹配,并利用多重贝叶斯准则在线调整各模型...     

跟踪问题最优控制律精细积分

构成有限时间最优跟踪系统的控制律需要求解 Riccati微分方程及外部控制输入向量满足的微分方程 ,前者是非线性矩阵微分方程 ,后者是变系数线性微分方程。在结构力学与最优控制的模拟理论基础上所发展的精细积分方法借鉴了计算结构力学中的算法 ,可以精确有效地求解这些微分方程。这种方法的特点之一在于步长幅度变化较大时 ,Riccati微分方程的数值解仍可以保持很高的精度 ,并且变系数线性微分方程的求解亦可纳入其体系而不必用通常的差分方法。本文介绍了用精细积分方法求解这些方程的过程 ,并给出了数值算例。     

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。