欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:36777180
大小:1.97 MB
页数:74页
时间:2019-05-15
《Hough变换航迹起始算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、码北下业夫’≯硕1学位论文摘要低信噪比、低信杂比下的航迹起始是多目标航迹起始的关键问题。Hough变换具有对局部缺损的不敏感性、对随机噪声的鲁棒性以及适于并行处理、实时应’用等特点,特别适合解决多目标航迹起始问题。本文对Hough变换航迹起始算法做了较为深入地研究,主要工作如下:1.概述了主要的航迹起始方法,介绍了Hough变换基本原理、发展历程、Hough变换的恃点,指出了Hough变换在航迹起始中存在的问题。2.研究与分析了标准Hough变换、随机Hough变换、修正Hough变换、序列Hough变换和分区Hough变
2、换五种典型航迹起始基本算法。通过仿真分析。总结出每种算法的适用环境。3.针对Hough变换存在的计算量庞大的问题,提出了一种快速随机Hough变换航迹起始算法。{幺算法充分考虑了目标的运动信息,并引入了采样终止规则,提高了采样的性能,大大缩短了航迹起始的时间。4.针对Hough变换航迹起始算法存在的航迹簇拥现象,提出了一种基于多尺度聚类的Hough变换(MSC-HT)航迹起始算法,该算法通过变化尺度参数寻优,自适应确定起始航逊数目和航迹参数。仿真结果说明了该算法有效地解决了航迹簇拥现象。5.以天波超视距雷达(OTHR)为背
3、景,提出了三低和“多路径”环境下的专用算法,解决了Hough变换航迹起始算法在工程应用中的若干问题。关键词:航迹起始。Hough变换.多目标跟踪,天波超视距雷达西北T廿凡学硕t学位论文Abs”actAbstractMulti—targettrackinitiationinlowSNRandlowSCRisthebasicproblemintargettracking.Houghtransformhasthelowsensitivitytolocalfault,hi【ghrobustnessagainststochastic
4、noiseandgoodadaptabilityintheparallelandreal-timeprocessing.HenceHoughtransformtmekinitiationmethodisstudiedinthispaperandthemaincontributionsareasfollows:1.Theimportanttrackinitiationmethodsaresummarizedinthispaper.TheprincipleanddevelopmentofHoughtransformareint
5、roduced,andtheproblemsofHoughtransformbasedtrackinitiationmethodsalealsoproposed.2.Weintroduceandfurthersupplysimulation-basedanalysisoffiveclassicalHoughtransformtrackinitiationmethods,i.e.standardHoughtransform,randomizedHoughtransform,modifiedHoughtransform,seq
6、uentialHough‘transformandsubareaHoughtransform.3.AfastrandomizedHoughtransformbasedtrackinitiationmethodisproposedforthedrawbackoflargecomputationofrandomizedHoughtransform.Thismethodusesthemovementinformationoftargetandtheterminationruletoreduceinvalidsamplings.S
7、imulationresultsshowtheperformanceofsamplingisimprovedandthetimeoftrackinitiationisobviouslyreduced.4.AMulti—ScaleClusteringbasedHoughtransformtrackinitiationmethod(MSC—HT)ispmposedfortrackclusteringinthetraditionalHoughtransformbasedtrackinitiationmethod.Thepropo
8、sedmethodfirstobtainstheroughcandidatetracksviaHoughtransformwitIlthelowerthreshold.ThentheMulti—ScaleClusteringmethodisappliedtorefinethecandidatetrack
此文档下载收益归作者所有