利用区间广义卡尔曼滤波器跟踪来袭弹道式导弹

用雷达跟踪来袭弹道式导弹，由于其运动模型、测量噪声的不确定性，成为需要研究的重要问题。经典广义卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）不再适用于这种不确定的问题，因此，引入一种新的区间广义卡尔曼滤波（ＥＩＫＦ）方法来跟踪导弹系统。计算机仿真结果表明本ＥＩＫＦ算法对于这种不确定的、非线性弹道式导弹的测量问题是有效的。     

对单脉冲雷达角度跟踪系统的干扰仿真研究

在介绍单脉冲雷达角度跟踪系统原理的基础上,从雷达回波信号的角度建立了两相干干扰源对单脉冲雷达角度跟踪系统进行干扰的具体模型,给出了仿真流程,详细分析了目标雷达波束指向角、两干扰源与目标雷达夹角、两干扰源相位差以及干扰功率比等因素对干扰效果的影响。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

自适应天线抗干扰性能研究

分析了适用于雷达抗干扰的一些自适应天线波束形成算法,将子空间正交投影算法应用于雷达抗干扰,针对子空间分解过程中特征向量不能完全正交的问题,采用约束化子空间分解算法,来保证子空间特征向量的正交性.最后通过仿真证明:子空间跟踪算法相对于传统的一些自适应算法具有更强的抗干扰性能.     

单天基平台测向的空间非合作目标跟踪

针对仅含角度测量信息的单个天基平台可观测性较弱的问题,提出了一种含脉冲机动检测的空间非合作目标跟踪算法,并设计了非合作目标实时跟踪数据处理流程.该算法利用抗差估计技术和UKF（Unscented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波）算法构造目标跟踪滤波器,并综合残差多项式拟合和新息分布特征等方法实现目标机动检测,在天基平台观测信息类型有限和观测几何较差的情况下,可以同时排除孤立野值和成片测量野值的影响,实现非合作机动目标的连续稳定跟踪.数值实验验证了算法的可行性和有效性,也表明了跟踪精度和可靠性与测量精度密切相关.     

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。     

大气折射率干预引起电波折射误差的简便算法

提出了大气折射率干项引起电波折射误差的简便算法。重点给出了在现有条件下获得大气折射率干项的等值高度与地面温度实用模型的方法，并给出了中国某地的模型系数。     

基于多核融合的目标大面积遮挡处理方法

提出了一种基于多核融合的目标遮挡处理方法,用于提高大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性.与现有基于单个对称核加权直方图的mean shift跟踪算法不同,该方法以目标区域内的多个非中心位置为核函数中心,构建多个非对称核加权直方图.由于这些直方图对目标的不同区域赋予了不同的权重,使得在遮挡发生时总存在一些直方图受影响较小.依据各个直方图分别进行mean shift迭代获得一组目标位置估计后,利用D-S证据理论融合判定最终的目标位置.实验结果表明,该方法在目标被大面积遮挡时仍能够获得准确的跟踪.     

基于Hough变换的多传感器,多目标航迹起始方法

在相关技术文献中，认为Ｈｏｕｇｈ变换是一种有效的航迹起始方法，然而，迄今为止，大多数论文主要研究Ｈｏｕｇｈ变换方法在单传感、单目标且无杂波背景这种简单的场合中的运用，我们详细地给出了一种将Ｈｏｕｇｈ变换应用到多目标、多传感器数据关联与航迹起始问题的方法，这种方法分两级进行，首先，分别在不同的Ｈｏｕｇｈ空间中检测方位与距离透迹，然后对确定这些透迹的测量进行关联，用于航迹检测与起始，这种方法的有效性已 过几个全面的，综合的仿真场景得到验证。