基于多源异构数据融合的船舶目标检测与跟踪技术研究

随着内河船舶通航密度加大,面向水上船舶智能化安全监管,提出了一种多源异构传感器融合的船舶目标检测及动态跟踪方法,重点分析了图像目标检测和多源数据融合算法。针对图像目标检测,提出了基于边缘检测的三帧差分法与基于混合高斯背景减除法相结合的船舶视频目标检测算法;针对多源异构数据融合,优化了一种正态性隶属度函数计算模糊矩阵的方法,实现了在动态视频修正下的激光点云数据与AIS数据的船舶轨迹特征融合,并通过空间矩阵变换实现投影到同一坐标系,最后利用卡尔曼滤波算法实现了目标的动态跟踪。通过该方法研发了一套基于多传感器融合的船舶态势主动式智能感知系统,经系统分析,该方法比传统人工检测及单一监测手段都具有更好的环境适用性和检测精度。     

一种基于位置误差检测门限的机动目标跟踪算法

文章针对交互多模型算法（IMM）运算量大、模型集设定偏离真实目标机动轨迹等情况,通过将变结构交互多模型算法（VSMM）的机动检测准则进行改进,提出了一种基于位置误差检测门限的VSMM算法。通过将两种算法的跟踪效果进行仿真对比,结果说明文章所提算法能够较为有效地改善对机动目标的跟踪情况,具有一定的理论价值。     

基于几何特征的声呐图像人造目标检测算法

针对高频声呐图像目标检测问题,基于数学形态学算子,提出了一种新的快速目标检测算法.该算法通过定义多尺度多形状的形态结构元素,对各像素点进行形态开闭运算,并采用阈值评判方法实现目标检测.仿真结果表明,该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景中岩石等自然景物的影响,实现人造目标的准确提取.     

基于分段动态松弛协同优化算法的船舶机舱结构优化设计

基于标准的协同优化算法,针对其对初始点敏感、收敛慢等固有缺陷,将协同优化算法法与混合优化算法及动态松弛法相结合,提出分段动态松弛协同优化算法,并将其应用到船舶机舱结构多目标优化问题中。针对船舶主机舱结构静、动态多学科多目标优化问题,建立主机舱结构的多目标协同优化模型。在Isight优化软件中采用改进的分段动态松弛协同优化算法,对船舶机舱结构进行静、动态多学科多目标协同优化设计,得到优化设计的最优解。优化结果表明,相对于基于遗传算法的协同优化算法,分段动态松弛协同优化算法兼顾了优化的高效性和准确性,对于实际工程中更加复杂的多学科多目标结构优化具有一定的参考价值。     

改进ViBe算法及其在运动船舶目标检测中的应用

为了抑制ViBe算法在海面动态背景视频下“鬼影”区域对船舶运动目标检测的影响,提高监控视频中船舶运动目标识别的准确率,提出一种改进的ViBe算法。首先,背景模型用连续帧初始化,以减少“鬼影”的影响;然后,使用自适应阈值和闪烁级别来减少海面杂波,同时采用像素点对比消除“鬼影”,提取运动目标前景,获取完整的运动目标区域。最后,对输入视频进行高斯金字塔多尺度分解,并采用改进的ViBe算法检测低分辨率视频中的移动船舶,完整提取了海上移动船舶。实验结果表明,所改进的算法消除了“鬼影”区域,减少了海面杂波的干扰,检测率为92.5%,单帧视频图像检测时间控制在97 ms以内,可准确、快速地检测和提取海面船舶运动目标。     

基于Memetic算法的动态武器目标分配问题研究

考虑时间和空间的影响,动态武器目标分配是一个复杂的问题。针对时间和空间对武器目标分配过程的约束,建立了动态武器目标分配数学模型;提出了一种Memetic算法来解该问题,采用遗传算法作为全局搜索策略,模拟退火算法作为局部搜索策略,根据Any-time算法的特性,设置了一种有限时间元级控制策略来响应分配动态过程。最后,通过仿真实例,验证了该算法的有效性和实用性。     

基于YOLO-v2视觉神经网络在移动机器人平台ROS框架下的实现

目标检测主要是通过视觉算法对目标图像进行识别,而移动机器人可以利用目标检测算法完成对周围环境的感知。本文提出对传统YOLO-v2算法进行改进,并基于ROS框架实现移动机器人在办公室场景下对主要动态障碍物的检测和识别。     

基于Page Test的主动声呐检测接触提取

引入一种序贯检测算法—Page Test算法,应用到主动声呐目标自动检测中,获得目标信号的起始时间和结束时间,再利用分裂波束法获得相位差信息,将二者结合,得到方位、距离精度较高的检测输出。仿真和实验数据处理表明,该算法可以提供方位、距离精度较高的接触点,具有较好的应用效果。对于获得的检测接触可用于多Ping显示及声呐目标自动跟踪。     

一种RFID防碰撞算法中降低时隙开销的方法研究

随着射频技术及物联网的发展,基于RFID的船舶防碰撞系统得到了越来越广泛的应用,通过RFID对相邻的目标物进行识别定位,可以得到目标物的位置、方向及速率,从而避免碰撞。但是当遇到多目标碰撞时,多个RFID标签之间的信号相关性较强,较易造成定位结果的偏差。本文对基于技术的防碰撞系统中的ALOHA算法进行研究,提出一种改进型降低时隙开销的分组动态帧ALOHA算法,最后对算法进行仿真,较好解决了多目标碰撞的信号干扰性。     

节点信息融合的舰船目标跟踪算法

舰船目标跟踪成为各国关注的热点,针对当前舰船目标跟踪算法存在的跟踪速度慢、跟踪精度低等缺陷,以提高舰船目标跟踪效果为目标,设计了基于节点信息融合的舰船目标跟踪算法。首先采用多个传感器对舰船目标状态信息进行收集,并对信息进行一定融合,减少舰船目标状态信息的重复率,然后引入跟踪-学习-检测技术对舰船目标进行跟踪,最后采用舰船目标跟踪实验测试其性能。结果表明,本文算法可以动态、准确地对舰船目标进行检测和跟踪,相对于当前其他舰船目标跟踪算法,无论是跟踪精度或者是跟踪实时,均具有十分明显的优势。     

动态规划算法在被动声呐目标检测中的应用

基于动态规划的检测前跟踪方法可用于检测跟踪低可观测目标。它利用检测前跟踪的技术在检测目标的同时给出目标航迹的优点,实现对低信噪比下目标的检测与跟踪。本文分析了动态规划法进行弱小目标检测的基本原理,结合水下目标检测的特殊性对该算法进行了修正,得到了适应水下目标的检测前跟踪方法。通过实际的海试数据进行验证,证实了检测前跟踪技术在水声领域进行目标检测跟踪的可行性。     

多目标干扰环境中威胁目标自动跟踪方法

针对多目标干扰环境中威胁目标发现与跟踪困难的问题,研究一种基于随机有限集(RFS)的高斯混合概率密度假设(GM-PHD)滤波的算法,建立目标的随机有限集形式的运动和观测模型,利用卡尔曼滤波的预测和更新过程,对被动声呐输出的多目标方位和窄带线谱同时进行跟踪,利用所提取窄带线谱能量作为不同方位目标的输出检测量,可实现对包含线谱的窄带威胁目标的自动跟踪。试验数据的处理结果表明,所提方法可以实现在多目标的复杂情况下对感兴趣的威胁目标的自动跟踪。     

舰艇编队火力分配决策模型研究

根据舰艇编队防空目标分配特点,建立目标优化分配数学模型。在此基础上,结合运筹学动态规划遗传算法对模型进行求解,通过实例分析表明,所提出的方法较好地解决了舰艇部队火力分配决策问题。为舰艇部队指挥员进行火力分配决策提供了一种有效的参考方法。     

基于代价函数的红外多目标跟踪方法

针对复杂背景环境下的红外多目标跟踪问题,文章在已获得各多目标初始信息和观测信息的基础上,采用极坐标数据进行数据关联和滤波,提出了一种基于代价函数的红外多目标跟踪算法,通过确定红外多目标跟踪起始和终结以及后续帧处理技术,实现了不超过48批红外多目标的实时跟踪。仿真实验结果表明,该算法在运动的红外多目标检测效果、跟踪稳定性和实时性方面都有良好的性能。     

基于动态规划算法的舰空导弹火力分配模型研究

简要介绍火力最优分配问题中4个基本要素,并在此基础上,给出了舰空导弹火力分配模型数学表达式及其约束条件。运用动态规划算法,以对目标的最大毁伤值为目标函数,给出了动态规划的递推公式,并举例予以说明。     

基于Hopfield神经网络的雷达多目标跟踪

针对海上船舶雷达在多目标跟踪过程中实时性较差和不能快速响应的问题,提出目前密集杂波情况下多目标跟踪中最为有效的数据关联算法——联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法。为解决JPDA随着目标增多的情况会出现的组合“爆炸”及计算量较大导致跟踪实时性较差的问题,从分析联合概率数据关联确认矩阵着手,依据Hopfield神经网络在解决旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)时的思路,提出基于Hopfield神经网络联合概率数据关联(Hopfield Neural Network Joint Probability Data Association,H-JPDA)来改进联合概率数据关联算法,通过简化矩阵拆分过程,显著减少计算量,提高跟踪的实时性。基于上述改进的神经网络联合概率数据关联算法,通过MATLAB对多目标跟踪进行仿真,仿真结果表明该算法能提高跟踪的实时性和快速响应能力。     

变尺寸装箱问题的迭代/贪婪动态规划算法

针对船舶建造中管材切割规划这一类特殊的变尺寸装箱问题,提出了一种迭代贪婪/动态规划算法(IGDP)并对其进行求解.首先,提出了求解子集和问题的贪婪操作与动态规划的组合解法.然后,基于贪婪操作与动态规划的组合解法实现对整个问题的构造启发式求解,并且通过迭代的拆箱/再分配操作提高了算法的局部搜索能力.最后,通过8个算例的仿...     

船舶动力定位模拟器自动定位功能研究与实现

为了自主研发功能完备、扩展性好的船舶动力定位模拟器,分析船舶动力定位模拟器中各个模块的功能,对现有航海模拟器的系统架构进行改进,提出适用于多单元协同仿真的船舶动力定位模拟器系统架构。根据动力定位系统自动定位模式的原理,设计动力定位控制器和推力分配算法,提出使用 Direct2D图形技术来设计动力定位人机交互界面。最后在所设计的动力定位模拟器系统架构下,以1艘动力定位供给船为仿真对象实现在不同海况条件下的自动定位功能和系统信息显示,并验证算法的有效性。     

一种基于IMMKF的相控阵雷达波束调度算法

针对相控阵雷达多目标跟踪环境,提出了一种基于I MMKF（Interacting Multiple Model Kal man Filter）的自适应波束调度算法。建立了相控阵雷达波束调度的最优化模型,该模型能够利用机动目标跟踪时协方差控制的思想来调度相控阵雷达的工作模式。分别给出了基于协方差偏差均值最小准则和最大协方差偏差最小准则两类自适应波束调度算法。仿真结果验证了算法的有效性。     

Nonlinear model predictive dynamic positioning control of an underwater vehicle with an onboard USBL system

This paper presents a novel optimization-based approach for dynamic positioning (DP) of a fully actuated underwater vehicle equipped with an onboard ultrashort baseline transceiver to provide relative position information of two earth-fixed transponders near the vehicle. The DP system error is defined by the transponders’ positions compared to the desired values, which occur at the vehicle’s target pose (position and orientation). The proposed DP strategy is composed of two loops in a hierarchical structure. In the kinematic loop, the nonlinear model predictive control is used to generate the desired velocity by optimizing a cost function of the predictive trajectories under the constraints of velocity and transponder bearings over a limited time horizon. In the dynamic loop, the neural network model reference adaptive control with pseudo control hedging is utilized to ensure the asymptotical convergence of velocity tracking errors in the presence of uncertainties associated with unknown model parameters, currents and thruster dynamics. The effectiveness of the proposed control scheme is illustrated by comprehensive simulations.