拦截技术中目标跟踪若干关键技术的研究

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1、茼簧霆手料报六訾博士学位论文题渖英础目⋯篓煎照!刚!且标!H竖着l:差键地垄∞皿窥一⋯So!1)eK∞Te蛳j¨“⋯.9f'Pargei1№cki!ginI)e睦?照一作者姓名⋯麈辅学科门类工.警提交论文日期⋯⋯指导教师姓名、职务.埘继矗煎援学科、专业一⋯一矗量量髓息丝旦⋯二oo八年九月摘要主动防护系统的研制目前已成为各国国防研究的重要内容。本文基于“近程目标跟踪定位技术”项目需求,对其中的部分关键技术进行深入研究,紧密结合工程实现,提出一系列适合于工程应用的方法。提出并详细分析了一套由红外成像传感器、高速图像信息处理系统及精密伺服控制系统组成的红外弱小目标

2、检测跟踪系统。全文由七章构成,各章内容安排如下:第一章为绪论,介绍了论文研究的背景和意义,国内外研究现状及本文的研究内容,给出了全文的内容安排。第二章探讨了红外弱小目标的检测方法。首先给出外场数据采集方案,讨论红外图像的预处理方法,在外场采集数据的基础上对传统的红外目标检测方法进行了研究,并提出了两种新的红外目标检测方法,M.TR方法和改进的最大化背景预测方法。章节最后对传统的目标检测方法和本章提出的两种检测方法进行了分析比较。第三章在第二章红外弱小目标检测方法的基础上,对红外弱小目标的跟踪方法进行了研究。针对实时性要求强的战场环境以及目标运动非线性情况,提

3、出了基于最大熵模糊聚类和基于Unscented卡尔曼滤波的红外弱小目标跟踪方法,并用实验证明了两种方法的有效性。第四章对航迹起始方法进行了研究。首先提出一种基于模糊Hough变换的航迹起始方法。考虑到传感器本身的误差以及随机误差等因素的影响,将获得的观测值模糊映射到参数空间,计算参数空间的模糊累积矩阵,通过模糊推理最终确定出目标航迹。第五章针对多目标跟踪中的数据关联问题,提出了基于蚁群算法的数据关联方法。依据数据关联的特征,重新定义蚁群算法中的参量,构建蚁群数据关联方法模型。为了使关联更符合实际,论文提出的ACDA方法中,将距离信息、方向信息以及灰度信息共同

4、作为关联标准,并将其进行融合。为了确保作战系统的可靠性、稳定性,提出将蚁群算法和确定性数据关联方法一FCM数据关联方法相结合,共同实现多目标跟踪中的数据关联。第六章对系统工程实现进行了研究,完成了算法软件的编制,设计并分析了基于DSP和嵌入式系统的硬件实现方案。第七章对全文作了总结。系统的总结了本文的研究内容及主要成果,并对需要进一步研究的问题进行了展望。关键词:目标检测目标跟踪数据关联模糊聚类航迹起始AbstractThedevelopmentofActiveProtectSystemisbecominganimportanttaskofcountries

5、allaroundtheworld.Basedontheprojectrequirement,thispapergoesdeepintosomekeytechniquesoftheproject.Severalalgorithmsareproposedtosolvethem,andasetofinfrareddimtargetdetectionandtrackingsystemisdesigned,whicharecomposedofinfraredimagingsensor,high-speedimageinformationprocessingsyste

6、mandapreciseSel'VO.Thispapercouldbedividedintosixchapters,whichareorganizedasfollows:ChapteroneistheintroductionofthepapeLThebackgroundandsignificanceoftheresearcharepresented.Inaddition,thestatusquoofathomeandabroadandthecontentofthisPaperareincludedinthischapter.Chaptertwoconcent

7、ratesonthestudyofdetectionmethod.Theoutfielddatacollectionschemeisgiven,then,somedetectionmethodsarevalidatedbasedonthepracticaldata.Twomethods,M.TRmethodandimprovedmaximumbackgroundpredictionmethod,fordetectingdimtargetareproposed.Theanalysisandcomparisonbetweenthetraditionalmetho

8、dsandproposedonesaregiveni

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1、茼簧霆手料报六訾博士学位论文题渖英础目⋯篓煎照!刚!且标!H竖着l:差键地垄∞皿窥一⋯So!1)eK∞Te蛳j¨“⋯.9f'Pargei1№cki!ginI)e睦?照一作者姓名⋯麈辅学科门类工.警提交论文日期⋯⋯指导教师姓名、职务.埘继矗煎援学科、专业一⋯一矗量量髓息丝旦⋯二oo八年九月摘要主动防护系统的研制目前已成为各国国防研究的重要内容。本文基于“近程目标跟踪定位技术”项目需求,对其中的部分关键技术进行深入研究,紧密结合工程实现,提出一系列适合于工程应用的方法。提出并详细分析了一套由红外成像传感器、高速图像信息处理系统及精密伺服控制系统组成的红外弱小目标

2、检测跟踪系统。全文由七章构成,各章内容安排如下:第一章为绪论,介绍了论文研究的背景和意义,国内外研究现状及本文的研究内容,给出了全文的内容安排。第二章探讨了红外弱小目标的检测方法。首先给出外场数据采集方案,讨论红外图像的预处理方法,在外场采集数据的基础上对传统的红外目标检测方法进行了研究,并提出了两种新的红外目标检测方法,M.TR方法和改进的最大化背景预测方法。章节最后对传统的目标检测方法和本章提出的两种检测方法进行了分析比较。第三章在第二章红外弱小目标检测方法的基础上,对红外弱小目标的跟踪方法进行了研究。针对实时性要求强的战场环境以及目标运动非线性情况,提

3、出了基于最大熵模糊聚类和基于Unscented卡尔曼滤波的红外弱小目标跟踪方法,并用实验证明了两种方法的有效性。第四章对航迹起始方法进行了研究。首先提出一种基于模糊Hough变换的航迹起始方法。考虑到传感器本身的误差以及随机误差等因素的影响,将获得的观测值模糊映射到参数空间,计算参数空间的模糊累积矩阵,通过模糊推理最终确定出目标航迹。第五章针对多目标跟踪中的数据关联问题,提出了基于蚁群算法的数据关联方法。依据数据关联的特征,重新定义蚁群算法中的参量,构建蚁群数据关联方法模型。为了使关联更符合实际,论文提出的ACDA方法中,将距离信息、方向信息以及灰度信息共同

4、作为关联标准,并将其进行融合。为了确保作战系统的可靠性、稳定性,提出将蚁群算法和确定性数据关联方法一FCM数据关联方法相结合,共同实现多目标跟踪中的数据关联。第六章对系统工程实现进行了研究,完成了算法软件的编制,设计并分析了基于DSP和嵌入式系统的硬件实现方案。第七章对全文作了总结。系统的总结了本文的研究内容及主要成果,并对需要进一步研究的问题进行了展望。关键词:目标检测目标跟踪数据关联模糊聚类航迹起始AbstractThedevelopmentofActiveProtectSystemisbecominganimportanttaskofcountries

5、allaroundtheworld.Basedontheprojectrequirement,thispapergoesdeepintosomekeytechniquesoftheproject.Severalalgorithmsareproposedtosolvethem,andasetofinfrareddimtargetdetectionandtrackingsystemisdesigned,whicharecomposedofinfraredimagingsensor,high-speedimageinformationprocessingsyste

6、mandapreciseSel'VO.Thispapercouldbedividedintosixchapters,whichareorganizedasfollows:ChapteroneistheintroductionofthepapeLThebackgroundandsignificanceoftheresearcharepresented.Inaddition,thestatusquoofathomeandabroadandthecontentofthisPaperareincludedinthischapter.Chaptertwoconcent

7、ratesonthestudyofdetectionmethod.Theoutfielddatacollectionschemeisgiven,then,somedetectionmethodsarevalidatedbasedonthepracticaldata.Twomethods,M.TRmethodandimprovedmaximumbackgroundpredictionmethod,fordetectingdimtargetareproposed.Theanalysisandcomparisonbetweenthetraditionalmetho

8、dsandproposedonesaregiveni

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