一种动目标检测的优化设计及应用

文章提出一种新的动目标检测(MTD)滤波器组设计方法,即信号处理系统分为目标处理通道和气象处理通道;目标通道采用自适应动目标检测(AMTD)处理方式,实时检测杂波的存在,判定杂波强度(如强、中、弱),根据杂波的强度自动产生或选择滤波器加权因子,以期保证对地杂波高度抑制的前提下,尽量减少信噪比损失,提高对弱小目标的检测能力。该方法可提高雷达在杂波环境中的自适应性能,具有一定的实用价值。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

认知结构模型机动目标跟踪算法

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题,提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类“记忆”机制引入机动模型构建,利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储,指导机动模型参数实时调整,使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能,基于人类认知“感知-行动”循环理论,将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端,以最小感知信息熵为代价函数,从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明,该算法对环境及目标的感知更加准确,融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。     

交会对接光学成像敏感器中合作目标的分析与设计

交会对接技术是实现太空梭、太空平台和空间运输系统的装配、回收、补给、维修、太空人交换及营救等在轨服务的先决条件,交会对接光学成像敏感器是两航天器交会对接近距离平移靠拢段唯一能够提供六自由度相对导航信息的敏感器,由安装于追踪飞行器上的相机和安装于目标飞行器上的合作目标组成,采用角反射器作为合作目标标志,完成两飞行器间的相对位姿的解算.对其需求分析、设计方案、回光能量测试等进行了讨论,该方案已在神舟十一号载人飞船、天舟一号货运飞船与天宫二号的交会对接任务中成功验证,后续针对空间站及光学舱任务进行适应性修改.     

基于CCD着陆相机的行星软着陆岩石检测与规避方法

 提出了一种基于CCD相机的行星软着陆岩石检测与规避方法。首先,利用多分辨率分析方法对着陆区图像进行快速处理,根据着陆区的光照特性检测出着陆区的岩石,针对着陆过程的时间需求,多灰度阈值分割方法被采用;其次,基于无监督聚类算法对着陆区的岩石进行识别并标记,构建着陆区岩石分布的拓扑图;再次,利用激光测距仪得到的高度信息和着陆相机的参数,计算着陆区岩石拓扑图的实际危险区域面积,从而根据着陆器的需求安全范围和探测任务需要,利用安全着陆点的螺旋式搜索方法选择具有冗余度的安全着陆点;最后,建立着陆器安全规避策略,制导控制着陆器进行安全着陆,通过对安装侧向发动机和利用万向节调节推力方向的主发动机两种情况的仿真,实验结果令人满意。     

联合交互式多模型概率数据关联算法

通过对交互式多模型（IMM）算法和概率数据关联（PDA）算法的研究,指出Bar-Shalom和Blom等提出的IMMPDA算法结构和理论上存在的问题。根据全局最优的思想,设计了一个最优波门,从而得到全局最优的量测集合,保证了系统的理论完整性和结构合理性。推导完成了新的联合IMMPDA算法--C-IMMP-DA算法。大量仿真计算验证了C-IMMPDA算法在减少计算量的同时,总体性能上较之原IMMPDA算法有大幅度提高。     

高超声速巡航导弹的神经网络虚拟目标微分对策中制导律

针对高超声速巡航导弹的高空巡航飞行段,采用虚拟目标的定义方法,结合微分几何知识以及运动学方程建立了导弹与目标的相对运动模型,并在此基础上视其与虚拟目标之间的运动为单目标微分对策问题。利用哈密尔顿函数求解方法推导了开环微分对策中制导律,同时建立了一种新的闭环微分对策中制导律结构图,并对反向传播神经网络的训练样本进行了设计。通过反向传播神经网络的函数逼近功能实现了高超声速巡航导弹微分对策中制导律的智能化。仿真验证表明了其有效性。     

基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪

基于随机有限集（RFS）的跳变马尔可夫系统（JMS）是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度（λ-GMPHD）滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。      

高光谱图像序列中的运动弱小目标检测

高光谱图像序列中包含时域信息和光谱信息的弱小运动目标检测因其在民用和军用中的重要作用而引起了研究人员的兴趣。本文提出了一种新的空时联合异常方法来解决运动弱小目标的检测问题。该方法分别从空间域和时间域利用异常检测算法计算空间异常图和时间异常图。为了检测目标的运动一致性特征,该方法生成了运动轨迹预测图。将空间异常图、时间异常图和轨迹预测图融合后,可以很容易地从背景中检测到感兴趣的目标。该方法被应用于云杂波背景下的空中目标测试数据集。实验结果表明,该方法具有较低的虚警率和较高的检测率。     

基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法

提出一种基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法.首先利用模糊隶属度函数对图像进行预处理获取可能的目标点;然后利用该结果与信息素一起共同指导蚂蚁的行为;最后通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向真实的目标图像收敛达到抑制背景的目的.仿真和实验表明,与固定权值滤波方法和最大化中值滤波方法相比,该方法能够有效地从复杂背景的图像序列中检测弱小目标.