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空间红外目标仿真与跟踪技术研究

作 者: 韩志英
导 师: 席志红
学 校: 哈尔滨工程大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 目标跟踪 粒子滤波 红外图像 重采样算法
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 27次
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内容摘要


随着人类对空间探索能力的增强,空间防御技术已成为各个航天国家日益关注的课题,并逐渐成为衡量国防实力的重要指标。其中,对空间红外目标的检测及跟踪一直是空间防御中不可缺少的环节。由于获取真实空间红外图像难度高、成本大、耗时长,且空间目标红外探测系统无法通过外场实验方法评估其性能。模拟空间红外场景的真实感生成是计算机图形研究者面临的新课题,也是航天视景仿真中的重要任务。本文首先提出一种基于视景仿真软件Vega和3D建模软件Creator的空间红外场景生成方法。利用目视星表中亮星星表逐一添加星体,得到星空背景图,根据红外辐射理论生成空间红外真实场景,并将其应用于空间目标跟踪测试中;其次,介绍了目标跟踪的基本原理,分析了基于卡尔曼滤波对线性运动目标的跟踪。但实际中,空间目标距离传感器较远,探测光波严重衰减,被观测的目标运动具有一定的机动性,此时,基于扩展卡尔曼滤波的跟踪,难以达到满意效果。同时,对于多维状态的跟踪系统,扩展卡尔曼滤波的雅克比矩阵计算复杂、耗时长。为解决机动目标跟踪中的各种问题,有效跟踪空间场景中的目标,本文采用基于粒子滤波的跟踪算法,通过与扩展卡尔曼算法比较,发现粒子滤波在强非线性或目标运动机动性的情况下,跟踪性能优秀;最后,本文对粒子滤波中重采样步骤进行深入研究,提出了以有效粒子数作为阂值进行模型切换,分别利用残差重采样和系统重采样的优势,将两种经典重采样模型有机结合,从而得到一种自适应的重采样算法。实验结果表明了所提出的改进重采样算法在时间和跟踪精度上均优于经典重采样,有效提高了空间红外小目标跟踪的效率和稳定性。

全文目录


摘要  5-6ABSTRACT  6-10第1章 绪论  10-16  1.1 课题背景  10  1.2 红外成像发展综述  10-11  1.3 红外目标跟踪算法及研究现状  11-14    1.3.1 跟踪算法发展概况  11-13    1.3.2 粒子滤波发展概况  13-14  1.4 本文主要内容及结构安排  14-16第2章 红外图像视景仿真  16-29  2.1 引言  16  2.2 视景仿真工具简介  16-18    2.2.1 Creator简介  16-17    2.2.2 Vega简介  17-18    2.2.3 红外传感器模块简介  18  2.3 可见光图像仿真  18-24    2.3.1 星表文件读取  18-20    2.3.2 模型建立及仿真流程  20-22    2.3.3 星空背景图像仿真  22-23    2.3.4 场景动态仿真  23-24  2.4 红外辐射理论  24-26    2.4.1 空间目标温度辐射特性计算  24-25    2.4.2 外辐射建模  25    2.4.3 系统仿真流程  25-26  2.5 红外图像视景仿真  26-27    2.5.1 红外星空背景仿真  26-27    2.5.2 空间红外场景仿真  27  2.6 本章小结  27-29第3章 粒子滤波基本理论  29-42  3.1 引言  29  3.2 跟踪系统描述  29-30  3.3 线性目标跟踪  30-32    3.3.1 卡尔曼滤波  30-31    3.3.2 实验仿真  31-32  3.4 非线性目标跟踪  32-40    3.4.1 非线性动态系统描述  33    3.4.2 贝叶斯滤波原理  33-34    3.4.3 扩展卡尔曼算法  34-35    3.4.4 无忌卡尔曼算法  35-37    3.4.5 实验仿真  37-40  3.5 粒子滤波关键问题分析  40-41    3.5.1 粒子退化  40    3.5.2 粒子枯竭  40    3.5.3 粒子滤波收敛性  40-41  3.6 本章小结  41-42第4章 改进粒子滤波算法研究  42-48  4.1 引言  42  4.2 经典粒子滤波  42-44  4.3 粒子滤波重采样算法  44-46    4.3.1 多项式重采样  44-45    4.3.2 残差重采样  45    4.3.3 系统重采样  45-46  4.4 改进粒子滤波重采样算法  46  4.5 实验仿真  46-47  4.6 本章小结  47-48第5章 粒子滤波在红外小目标跟踪中的应用  48-59  5.1 引言  48  5.2 红外小目标检测与跟踪算法研究  48-52    5.2.1 红外小目标图像预处理  49-50    5.2.2 红外小目标检测  50-51    5.2.3 红外小目标跟踪  51-52  5.3 改进粒子滤波应用  52-53  5.4 Vega像源验证结果分析  53-55  5.5 MSX合成像源验证结果分析  55-58  5.6 本章小结  58-59结论  59-60参考文献  60-66攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  66-67致谢  67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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