中国博士后科学基金(2013M532167)
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
- 相关作者：安玮龙云利李骏李淼周一宇更多>>
- 相关机构：国防科学技术大学中国西安卫星测控中心更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金航天科技创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 采用多伯努利滤波器的过采样点目标检测前跟踪被引量：7
- 2015年
- 为了提高过采样体制下点目标的探测能力,提出了基于多伯努利滤波器的过采样点目标检测前跟踪方法。分析了时空过采样体制的成像过程,给出了时空过采样体制下的点目标成像模型,并将过采样观测过程等效建模为多个单采样线阵同时观测的过程。利用提出的模型,将单采样条件下的图像处理方法自然地扩展到过采样条件下。然后,根据等效观测模型,给出了针对过采样点目标的多伯努利预测和更新过程,并用序贯蒙特卡罗的方式实现了该检测前跟踪方法。最后,通过仿真实验验证了本文算法的有效性。实验结果表明:本文提出的方法能够在图像信噪比≥3的条件下,有效检测和跟踪过采样体制下的多个点目标,目标估计误差≤0.25pixel;与单采样检测前跟踪相比,过采样检测前跟踪能够探测目标能量更弱的小目标。因此,本文方法能够满足高精度天基点目标检测跟踪的需求。
- 李淼龙云利李骏安玮周一宇
- 关键词：点目标检测前跟踪
- 基于标签多伯努利滤波器的机动小目标检测前跟踪被引量：3
- 2016年
- 标签多伯努利(LMB)滤波器在传统多伯努利滤波器基础上引入标签空间,能够实现真正意义上的多目标轨迹级滤波.文章对红外小目标的运动和量测进行建模,将标签多伯努利应用到红外小目标检测前跟踪领域.在此基础上,为了实现对运动模型时变目标的检测前跟踪,将交互式多模型(IMM)与LMB检测前跟踪算法相结合,提出IMM-LMB检测前跟踪算法.此外,给出了该算法的序贯蒙特卡罗实现.仿真结果表明,所提算法能够从输入的原始图像中直接实现轨迹级多目标检测和跟踪,且能够在线更新多模型概率,更好的适应多机动目标场景.
- 李淼龙云利李骏安玮周一宇
- 关键词：检测前跟踪交互式多模型
- 基于MPI+OpenMP的红外弱小目标检测并行计算
- 2014年
- 为有效监控红外弱小目标运动的全过程,必须采用多个波段同时探测,但是多波段探测必然带来计算时间的大幅增长,无法满足实际应用中对目标检测实时性的要求。针对这一问题,本文提出一种基于MPI+OpenMP的层次化并行方法,充分利用消息传递模型和共享存储模型的优势,并基于多处理器节点集群进行测试。实验结果表明,该并行程序在保证相同的检测概率的情况下加速比达到8.61,极大地提高了目标检测的效率。
- 贺维维吴京曾瑶源
- 关键词：目标检测MPIOPENMP并行计算
- 一种基于多模型高斯逆Wishart PHD滤波器的空间邻近目标跟踪方法被引量：6
- 2014年
- 将空间邻近目标(Closely Spaced Objects,CSOs)整体建模为扩展目标(Extended Target,ET),用随机矢量和随机矩阵分别描述CSOs质心运动和扩散状态,并采用高斯逆Wishart(Gaussian inverse Wishart,GIW)概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波器实现杂波和漏检条件下CSOs的稳定跟踪.修正了原GIW-PHD滤波器量测模型和形状估计的缺陷,给出新的递推表达式,并在此基础上提出一种多(形变)模型GIW-PHD滤波器,以适应CSOs分裂和融合引起的形状变化.仿真结果表明,所提算法能够有效跟踪CSOs,状态估计比原GIW-PHD更加准确,对CSOs的变化更加敏感.
- 张慧徐晖安玮盛卫东龙云利
- 关键词：红外传感器
- 基于稀疏重构的光学传感器扩展目标量测划分（英文）被引量：2
- 2015年
- 提出一种稀疏重构框架下利用幅度实现扩展目标量测划分的方法.利用衍射受限光学系统特性对像平面进行网格采样,建立稀疏重构模型及"超完备字典".通过重构挖掘像元幅度值中的有效信息并基于成像机理对重构出的非目标量测进行抑制处理,利用重构出的亚像元级目标位置、幅度信息实现目标量测的划分.仿真结果表明:信噪比为6dB时,本文算法比传统方法在实现对所有扩展目标量测的正确划分上提前30s,对目标探测信息能充分利用,在量测划分准确性上比依靠距离划分的传统方法有较大提高,尤其在低信噪比条件下较传统方法量测划分的准确性提升明显.
- 王雪莹王铁兵张慧李骏安玮
- 关键词：光学传感器
