靶場是對新興武器裝備性能進行試驗檢驗和技術指標測試、鑒定而專門建造的設施齊備的廣大地域，通過測量目標彈體飛行彈道參數來揭示被測試武器裝備內在性能和固有特性已成為靶場采用的最直接最有效的手段。紅外多目標跟蹤技術，就是根據紅外圖像不同幀之間的差異性，對各個目標進行數據分析，得到各個目標不同的觀測集合或軌跡，并通過分析目標的位置、速度、加速度、灰度特性等信息，預測并準確捕獲其在下一幀圖像上的運動位置及運動狀態(tài)，實現對目標彈體及武器的試驗檢驗過程。靶場測量中的多目標跟蹤技術具有以下幾個難題：首先，圖像信噪比低、對比度差，目標尺寸小、形狀和紋理等信息匱乏，圖像背景復雜，目標與背景交織在一起，目標通常難以辨別，造成紅外多目標跟蹤十分困難。其次，目標交叉運動過程中的數據關聯(lián)問題，目標的丟失與重現現象，也是多目標跟蹤的難點之一。目前國內外的研究重點都集中在紅外單目標的跟蹤上，而紅外多目標的跟蹤領域卻研究較少，因此，開展紅外多目標實時跟蹤方面的研究具有重要的學術意義和實用價值。結合當前工程實際需求，本文主要針對靶場測量中數量在10個以上的多批次連發(fā)目標群的實時跟蹤問題展開研究，開展的研究工作主要有：1、... 

【文章來源】：中國科學院大學(中國科學院長春光學精密機械與物理研究所)吉林省

【文章頁數】：143 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 相關技術與國內外研究現狀
        1.2.1 圖像預處理研究現狀
        1.2.2 多目標跟蹤研究現狀
    1.3 本文的主要研究內容和章節(jié)安排
        1.3.1 本文研究內容
        1.3.2 本文章節(jié)安排
第2章 紅外多目標圖像預處理算法研究
    2.1 引言
    2.2 紅外多目標圖像特征分析
        2.2.1 紅外傳感器工作原理
        2.2.2 紅外目標模型分析
        2.2.3 紅外圖像背景特性分析
    2.3 常見的紅外多目標圖像預處理方法
        2.3.1 TOP-HAT形態(tài)學濾波
        2.3.2 高通濾波器
        2.3.3 小波變換
    2.4 采用稀疏表示的紅外原圖像預處理算法
        2.4.1 稀疏表示理論
        2.4.2 多成分超完備字典的建立
        2.4.3 基于稀疏表示的紅外圖像背景抑制
        2.4.4 實驗結果及分析
    2.5 本章小結
第3章 紅外多目標實時跟蹤算法研究
    3.1 引言
    3.2 目標跟蹤原理
        3.2.1 單目標跟蹤原理
        3.2.2 多目標跟蹤原理
        3.2.3 粒子濾波框架下的多目標跟蹤模型
    3.3 采用MJNSs與核聚類采樣相結合的紅外多目標跟蹤算法
        3.3.1 Markov跳變系統(tǒng)
        3.3.2 Markov跳變非線性系統(tǒng)的貝葉斯估計
        3.3.3 粒子濾波框架下的核聚類采樣
        3.3.4 基于ARMA模型的遮擋恢復
        3.3.5 MJNSs與核聚類相結合的粒子濾波算法
        3.3.6 實驗結果及分析
    3.4 本章小結
第4章 多站組合跟蹤方法研究
    4.1 引言
    4.2 多批次連發(fā)目標的運動特性分析
    4.3 多站組合跟蹤方案
    4.4 基于多尺度多級模糊聚類和智能群決策的目標群分類決策策略
        4.4.1 基于多尺度多級FCM的目標群分類算法
        4.4.2 智能群決策控制策略的研究
        4.4.4 融合多尺度多級FCM的智能群決策分類策略
        4.4.5 實驗結果及分析
    4.5 本章小結
第5章 圖像融合決策器的設計
    5.1 引言
    5.2 圖像融合決策器的硬件設計
        5.2.1 核心處理器選型
        5.2.2 多處理器間信息交互
        5.2.3 平臺并行處理
        5.2.4 圖像融合決策器設計
    5.3 系統(tǒng)軟件設計及算法實現
        5.3.1 軟件工具
        5.3.2 數據處理系統(tǒng)軟件設計
    5.4 系統(tǒng)工作流程
    5.5 本章小結
第6章 系統(tǒng)試驗及性能分析
    6.1 引言
    6.2 試驗結果分析
        6.2.1 圖像預處理結果及分析
        6.2.2 多目標群分類結果及分析
        6.2.3 多目標實時跟蹤結果及分析
    6.3 系統(tǒng)性能分析
        6.3.1 系統(tǒng)性能指標
        6.3.2 實時性分析
        6.3.3 系統(tǒng)可靠性分析
    6.4 本章小結
第7章 總結與展望
    7.1 論文工作總結
    7.2 創(chuàng)新性成果
    7.3 未來展望
參考文獻
在學期間學術成果情況
指導教師及作者簡介
致謝



本文編號：3134209