基于粒子滤波的无人机侦察图像跟踪算法研究

针对无人机侦察图像跟踪的实时性以及战场环境复杂的特点,研究了在复杂背景下实现对单一目标跟踪,提出了一种基于粒子滤波的快速目标跟踪算法,通过计算机仿真将此方法与传统的目标跟踪方法进行了对比,实验结果表明,该算法能够稳健地跟踪目标,具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

无人机红外舰船目标分割

舰载无人机执行情报、侦察任务已经成为海上信息化作战中的重要手段.红外图像分割是无人机探测红外舰船目标特征提取、识别与跟踪的基础.针对红外图像普遍存在目标与背景对比度较低、目标边缘模糊和信噪比低等特点,提出基于改进的局部熵过渡区提取的分割方法.实验表明,与一维和二维最大类间方差法的分割性能相比,此方法在满足实时性要求下可以获得良好的分割结果.     

移动视频目标跟踪中的智能过滤算法研究

随着视频监控系统在现代生活中的应用越来越广泛,对移动视频目标跟踪算法的研究也越来越重要。由于视频目标追踪非常复杂和困难,如何提高移动视频目标跟踪的鲁棒性、准确性和实时性成为当前发展的主要方向。本文通过视频目标跟踪理论分析,并通过改进的目标跟踪过滤算法,解决了原来Lucas Kanade光流跟踪算法的目标易丢失、鲁棒性不高、计算量大等缺点。实验结果证明,智能过滤算法能够准确预测目标质心位置,实现可靠的跟踪。     

无人机对地面目标定位的一种实现算法

无人机使用 WGS‐84坐标系对地面目标进行定位,为解决无人机坐标系与大地坐标系之间的换算问题,需要将 WGS‐84坐标系换算为 BJ‐54大地坐标系,论文阐述了无人机对地面目标的定位过程,并详细介绍了目标从无人机坐标系到大地坐标系的坐标变换,实现了无人机对地面目标的坐标解算。     

一种基于改进PSO的无人机航路规划方法

针对无人机航路规划问题,提出了一种改进的粒子群的无人机航路规划方法.该方法将UAV的航路规划问题通过目标转换,形成一个考虑威胁优先,路径优化其次的单目标航路优化问题,并引入局部搜索改进粒子群算法求解该问题的收敛性.仿真结果证明了该方法对解决无人机的航路规划问题高效可行.     

基于图像匹配的无人机目标定位方法

利用无人机的侦察图像对目标进行精确定位的过程中,针对无人机图像与基准图像不可避免地存在尺度变化、旋转变化和光照变化,提出了一种改进SIFT的图像匹配方法。在特征点匹配时,采用简单的准欧式距离作为相似度量准则,并按照DoG空间结构由粗至精进行匹配。实验结果表明,该方法可以实现图像之间的精确匹配,对噪声、光照变化和局部场景变化具有较强的鲁棒性和实时性,为无人机目标定位提供了一种可行和有效的手段。     

基于最大覆盖的平流层飞艇配置优化方法研究

配置优化问题是平流层飞艇执行预警监控任务的关键问题,针对地面目标分布随机、多艘飞艇监控能力不等的情况所带来的一系列配置难题,提出了一种基于目标数量最大化覆盖的飞艇配置优化方法,构建了该问题的简易模型,通过设计的优化算法对模型进行求解,得到了多艘飞艇对离散目标点监控的优化配置方案.通过实验验证,该方法提高了多艘飞艇对地观测的有效覆盖率,减少了目标点的重复覆盖,合理布置飞艇资源提高了军事监控能力.     

基于激光雷达的无人艇海上目标检测与跟踪方法研究

针对基于导航雷达和光电探测的传统感知方法难以对近距离障碍物进行稳定精确探测的问题,结合激光雷达的优势和水面场景的特点,提出了一种基于激光雷达的无人艇海上目标检测与跟踪方法。首先分析和建立了水面场景点云的平面栅格模型,提出了基于高度差的尾浪点滤除方法;其次采用改进的自适应DBSCAN算法对海上障碍物进行分割和聚类,优化了检测效果;最后结合多假设跟踪模型（MHT）和卡尔曼滤波器实现了对动态目标的多帧连续跟踪。试验结果表明,该方法能以每帧100 ms的处理速度实现对目标的实时探测和跟踪,对近距目标的聚类跟踪准确度达95%,航速、航向跟踪误差分别为8.10%和4.68%,能够实现对目标的实时、准确、稳定的检测和跟踪。     

一种改进的快速压缩跟踪算法

为研究目标跟踪问题,构造多种不同尺度的滤波器对目标进行滤波,生成目标高维特征;利用符合有限等距性质要求的稀疏矩阵对高维特征进行采样,获得目标低维特征.采用朴素贝叶斯分类器输出与Bhattacharyya系数乘积的形式作为目标与候选目标之间的相似性度量,并选择最大值所对应的候选目标作为下一帧中的目标.文中提出了一种改进的快速压缩跟踪算法.实验表明,该改进的算法能够对目标进行有效跟踪.     

多旋翼无人机航迹规划算法

无人机（UAV）能实现航迹跟踪、定位、遥控、航拍、数据传输等功能，其中航迹规划是实现所有功能的前提条件。结合多旋翼无人机在恒速飞行条件下的最大转弯半径，设计一种在一定曲率约束范围内的航迹规划算法，采用Dubins曲线和B样条曲线，分别对局部障碍物和区域障碍物进行分类避障规划，实现障碍物下不规则作业区域的航迹规划，并通过仿真试验验证了算法的可行性。     

GPS在移动机器人导航定位系统中的应用

为了获得移动机器人定位数据的真实性，减少各种随机误差对定位精度的影响，通过运动载体当前统计模型，取位置作为观测量建立移动机器人动态定位模型，同时针对传统卡尔曼滤波的不足进行了分析，提出自适应卡尔曼滤波算法，该算法始终保持噪声模型接近于真实模型，从而较好地解决了GPS动态定位中状态噪声与观测噪声建模不准确和时变问题，在此基础上，通过模拟噪声和轨迹曲线，进行了仿真，结果显示效果显著。     

Strong tracking adaptive Kalman filters for underwater vehicle dead reckoning

To improve underwater vehicle dead reckoning, a developed strong tracking adaptive kalman filter is proposed. The filter is improved with an additional adaptive factor and an estimator of measurement noise covariance. Since the magnitude of fading factor is changed adaptively, the tracking ability of the filter is still enhanced in low velocity condition of underwater vehicles. The results of simulation tests prove the presented filter effective.     

基于MATLAB的卡尔曼滤波法参数辨识与仿真

本文介绍了基于MATLAB的使用卡尔曼滤波法进行参数辨识的设计与仿真方法。简述了参数辨识的概念和卡尔曼滤波法应用于参数辨识的基本原理,结合实例与最小二乘法进行比较,给出了相应的仿真结果和分析。     

工程船动力定位系统滤波器设计与研究

为了解决卡尔曼滤波器在给定艏向线性化和过程噪声矩阵难以精确计算的问题,在建立船舶动力定位系统数学模型的基础上,设计了基于Sage-Husa自适应滤波算法的动力定位系统滤波器,并针对具体船型进行了滤波器设计,通过实船试验表明此方法能够很好的滤除高频运动信息的干扰,准确地估计出船舶低频运动信息,在工程上是可行的。     

基于舵角信息的航向修正和横漂速度估计算法研究

阐述了舰船在机动情况时舵角反馈信号对航向精度的提高以及对横漂速度的估计作用,结合舰船的运动模型和航向角H与舵角β的关系模型,考虑横漂速度对舰位的影响,引入舵角反馈信息,建立了有舵角反馈信息参与的kal-man滤波模型,并利用Matlab软件将有/无舵角信息参与的kalman滤波模型进行了比较,结果显示有舵角信息参与的kal-man滤波模型效果较好。     

GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波模型的建立及其算法研究

采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一种新的ＧＰＳ动态定位自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能，提出一种改进的自适应滤波算法，大大提高了ＧＰＳ动态定位卡尔曼滤波器的跟踪能力，改善了滤波效果。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

改进遗传模糊神经网络在舰船组合导航中的应用

由于舰船组合导航系统的实际运行环境比较恶劣，系统精确的数学模型及噪声的统计特性不易先验得到，而导致常规卡尔曼滤波器失效。尝试将改进遗传算法优化的模糊神经网络用于舰船组合导航系统中，仿真结果表明，提出的算法比较有效，并且精度和常规卡尔曼滤波算法相当。     

基于阿尔法系统的舰船综合导航信息融合方法与仿真

介绍了阿尔法导航系统的特点，提出了一种基于阿尔法信息的舰船综合导航方法，具体阐述了卡尔曼滤波数学模型的建立和滤波实现，并利用Matlab软件进行了仿真和结果分析。     

一种基于甚低频系统的舰船综合导航方法与仿真

介绍了阿尔法导航系统的特点,提出了一种基于阿尔法信息的舰船综合导航方法,具体阐述了卡尔曼滤波数学模型的建立和滤波实现,并利用M atlab软件进行了仿真和结果分析。     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法.该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态.Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定.