全球气象和船舶跟踪系统

介绍全球气象和船舶跟踪系统（ＧＭＳＴＳ）构成的方案及原理，阐述系统的主要功能、技术特点及适用范围，还探讨系统的其他若干技术问题。     

基于粒子滤波的跟踪算法研究

在非线性条件下,扩展Kalman 滤波（ EKF）的应用最为广泛。但是,由于它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。粒子滤波（ PF）用一些带有权值的随机样本（粒子）来表示所需要的后验概率密度,并通过这些粒子的加权来估计目标运动的状态,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。通过仿真实验将PF与EKF的性能进行了对比,并且研究了噪声协方差与粒子数对PF的影响。 PF与EKF的对比实验结果表明,在强非线性条件下,PF比EKF跟踪精度更高,误差更低。     

浅谈视频智能监控系统及其越江隧道中的应用

随着智能监控相关技术的不断成熟,其在市政工程中的巨大使用前景被逐渐认识。该文概述了作为新兴的视频智能监控系统的功能及构架,并阐述了其原理,以及在西藏南路越江隧道风塔外场中的实际应用。     

基于视频检测的交通冲突判别方法和模型

为了克服交通冲突传统人工判别方法的缺陷,提出了基于视频检测的交通冲突发生判别的基本流程,将交通冲突发生的判别划分为交通参数的视频检测、坐标变换和交通冲突判别3个阶段。在借助OpenCV和Matlab标定工具箱进行交通实体检测和坐标变换的基础上,建立了以冲突角度、速度和距离等指标为核心的交通冲突综合判别模型,并通过现实场景验证该模型的有效性。     

变采样率变采样阶比发动机在线监测系统研究

针对车用发动机在线监测与故障诊断中各传感器信号频率成分相差较大、需要同步采样及信号非平稳的情况,分析了阶比跟踪技术在发动机各类信号处理方面的优势。通过软件实现了各通道信号同步变采样率采集。通过抗混叠滤波器截止频率及发动机最低转速计算出了各通道所需的最低采样阶比,避免了繁琐的阶比跟踪滤波对原信号带来的误差和干扰。对正常及故障工况下变速时的排气噪声、缸盖振动及外卡油压信号进行变采样率变采样阶比的阶比跟踪后,用于在线监测及故障诊断的信号特征更加明显,且更利于通过程序自动提取。     

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。     

一种双基阵纯方位机动目标被动跟踪方法

利用2部被动声呐基阵获取的目标方位信息对水中机动目标的跟踪实质是一个非线性状态估计问题,由于观测方程的非线性性,滤波环节不可避免地要用到非线性滤波算法.以往解决此问题的方法是在基于交互多模型(IMM)算法并在其滤波环节应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法.然而,EKF算法在计算滤波误差协方差阵时没有融入当前观测信息.为此提出在原方法的基础上用其改进算法即修正协方差扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法取代EKF算法,以改善跟踪性能,从而得到一种新的方法.经仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于权值优选粒子滤波的雷达目标跟踪

本文详细分析了粒子滤波的特点,给出了基于权值优选的粒子滤波算法,对雷达目标进行了跟踪。仿真结果表明,基于权值优选的粒子滤波算法在N值较小的情况下较标准粒子滤波算法具有更明显的优势。     

基于视频目标检测的桥梁防船撞主动预警技术研究*

为减少船撞桥事故的发生,提高桥区水域的通航安全等级,以目标检测算法为基础通过AForge.NET工具包设计实现对桥区水域的运动船舶实时检测与跟踪。根据运动船舶的航行轨迹预测船舶航向,判断船舶是否具有撞桥危险并做出相应预警措施。并在安徽淮河干流蚌埠段等进行验证试验,试验结果表明检测效果良好,能够对高等级航道桥群河段的桥梁防撞主动预警提供有效可行的实施方案。     

一种基于BP神经网络的机动目标跟踪算法

交互式多模型（IMM）算法是一种可以有效跟踪机动目标的滤波算法,针对其跟踪精度和计算量在很大程度上受制于模型选择和转移概率确定的问题,提出了一种利用BP神经网络修正子模型滤波结果的改进IMM算法。仿真实验表明,该方法可以使IMM算法的收敛速度加快,收敛精度提高,改善了跟踪性能,具有一定理论指导意义。