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一種靈巧彈藥目標跟蹤的方法

2023-05-15 03:16:51

一種靈巧彈藥目標跟蹤的方法
【專利摘要】本發明公開了一種靈巧彈藥目標跟蹤的方法,該靈巧彈藥目標跟蹤的方法包括:形心跟蹤採用自動門限分割方法-類間方差自動門限法;MRD算法根據魯棒統計來改進圖像相關性度量方法,利用魯棒估計函數對象素灰度差進行加權後求和;目標呈點狀分布,點狀幹擾是最主要幹擾源,採用目標特徵關聯的方法跟蹤目標消除幹擾對跟蹤的影響;當目標進行快速機動時或者存在目標遮擋時,採用自適應濾波器和卡爾曼濾波相結合的方法實現目標參數的濾波預測。本發明通過形心跟蹤算法、MRD算法、點目標跟蹤、自適應濾波與記憶跟蹤實現了靈巧彈藥目標的精確跟蹤,為靈巧彈藥的精確打擊提供了便捷的工具。
【專利說明】一種靈巧彈藥目標跟蹤的方法【技術領域】
[0001]本發明屬於靈巧彈藥【技術領域】,尤其涉及一種靈巧彈藥目標跟蹤的方法。
【背景技術】
[0002]現代戰爭對武器系統的精確性提出了更高的要求,這就要求武器系統具有「首發命中、精確打擊」的能力。從彈藥系統的發展來看,已從最初的無控彈藥發展到目前的飛彈等。而飛彈屬於精確打擊彈藥,因其成本太高,不能大量裝備部隊,故如何提高傳統彈藥的精確打擊能力稱為各國研製制飛彈藥的發展方向。隨著微電子技術、信息技術的發展,對改進現有常規彈藥的射擊精度,設計靈巧彈藥提供了技術基礎。目前國內外均致力於發展靈巧彈藥,靈巧彈藥是介於飛彈與無控彈藥的一種新型彈藥,典型代表就是制導炮彈和彈道修正彈。
[0003]為了適應彈藥的發展方向,為研製靈巧彈藥提供一個全新的研究與試驗平臺,更好的了解和掌握靈巧彈藥武器系統中的目標探測與控制系統的原理,設計了靈巧彈藥裝置目標探測與控制仿真系統,該系統用於對靈巧彈藥中的可見光目標制導武器系統進行半物理仿真實驗,通過相應的探測與控制迴路演示靈巧彈藥裝置目標探測與控制系統的原理與基本特性,可為本科生及研究生開展相關課程的教學及實驗研究,也可作為相關科研課題的研究平臺,實現對探測與制導中的探測與控制算法研究和試驗,從智能化彈藥的角度為改進現有彈藥和設計全新彈藥提供新的技術途徑。
[0004]所謂靈巧彈藥就是在外彈道段上能自身搜索、識別目標,或者自身搜索、識別目標後還能跟蹤目標,直至命中和毀傷目標的彈藥。由此可見,靈巧彈藥就是將飛彈的制導與控制系統應用到常規彈藥中去,使得常規彈藥具備導精確打擊目標的能力。由於飛彈與常規彈藥的發射平臺及使用環境迥異,不能完全照搬飛彈制導與控制系統設計,必須根據實際彈種來量身定做。但從基本原理而言,飛彈與靈巧彈藥在目標探測與識別、彈丸姿態控制等方面又具有相同的特點,故可將靈巧彈藥中的目標探測與控制系統通過實驗室設備進行模擬,揭示目標探測與控制過程的基本原理和工作過程,為教學和科研提供一個半物理仿真
T D O
[0005]要在實驗室進行靈巧彈藥的模擬,必須具備的條件就是該系統要有目標運動模擬及影像生成能力、目標探測與識別功能、彈道解算及控制功能、彈丸姿態測量功能等。

【發明內容】

[0006]本發明實 施例的目的在於提供一種靈巧彈藥目標跟蹤的方法,旨在解決現有的靈巧彈藥目標跟蹤方法存在的精度低,方法複雜的問題。
[0007]本發明實施例是這樣實現的,一種靈巧彈藥目標跟蹤的方法,該靈巧彈藥目標跟蹤的方法包括以下步驟:
步驟一,形心跟蹤採用自動門限分割方法-類間方差自動門限法;
步驟二,MRD算法根據魯棒統計來改進圖像相關性度量方法,利用魯棒估計函數對象素灰度差進行加權後求和;
步驟三,目標呈點狀分布,點狀幹擾是最主要幹擾源,採用目標特徵關聯的方法跟蹤目標消除幹擾對跟蹤的影響;
步驟四,當目標進行快速機動時或者存在目標遮擋時,採用自適應濾波器和卡爾曼濾波相結合的方法實現目標參數的濾波預測。
[0008]進一步,在步驟一中,採用自動門限分割方法-類間方差自動門限法具體包括以下步驟:
圖像灰度範圍是{1,2,一,L},N為圖像像素總數,Iii是灰度為i的像素個數,選擇門限k將劃分為Ctl和C1兩類,其中Ctl為{1,2,…,k},C1為{k+1,k+2,…,L},由模式識別理論,求得兩類的類間方差為:
式中
【權利要求】
1.一種[U1],其特徵在於,該靈巧彈藥目標跟蹤的方法包括以下步驟: 步驟一,形心跟蹤採用自動門限分割方法-類間方差自動門限法; 步驟二,MRD算法根據魯棒統計來改進圖像相關性度量方法,利用魯棒估計函數對象素灰度差進行加權後求和; 步驟三,目標呈點狀分布,點狀幹擾是最主要幹擾源,採用目標特徵關聯的方法跟蹤目標消除幹擾對跟蹤的影響; 步驟四,當目標進行快速機動時或者存在目標遮擋時,採用自適應濾波器和卡爾曼濾波相結合的方法實現目標參數的濾波預測。
2.如權利要求1所述的靈巧彈藥目標跟蹤的方法,其特徵在於,在步驟一中,採用自動門限分割方法-類間方差自動門限法具體包括以下步驟: 圖像灰度範圍是{1,2,一,L},N為圖像像素總數,Iii是灰度為i的像素個數,選擇門限k將劃分為Ctl和C1兩類,其中Ctl為{1,2,…,k},C1為{k+1,k+2,…,L},由模式識別理論,求得兩類的類間方差為:
3.如權利要求1所述的靈巧彈藥目標跟蹤的方法,其特徵在於,在步驟一中,在步驟一中,形心跟蹤模式的工作流程包括以下步驟: 步驟一,等待,開始跟蹤; 步驟二,用自動門限法進行圖像分割,多目標標記; 步驟三,統計目標的形心、尺寸、灰度等特徵,判斷A目標是否存在,存在,則執行下一步,不存在,則記憶跟蹤,返回步驟二 ; 步驟四,解耦並用自適應濾波計算預測值,判斷是否轉入相關跟蹤模式;是,則即為A目標,否,則返回步驟二。
4.如權利要求1所述的靈巧彈藥目標跟蹤的方法,其特徵在於,在步驟一中,在步驟二中,MRD算法的算式為:
5.如權利要求1所述的靈巧彈藥目標跟蹤的方法,其特徵在於,在步驟一中,在步驟三中,算法原理如下: 目標特徵關聯的首要任務是建立目標特徵跟蹤鏈,跟蹤鏈由連續若干幀目標的特徵參數構成,參數主要有目標的灰度、位置和運動參數,表示為一個特徵矢量:
6.如權利要求1所述的靈巧彈藥目標跟蹤的方法,其特徵在於,在步驟一中,在步驟四中,自適應濾波器是利用輸出信號與參考信號間的誤差來對濾波器的參數進行調整,使收斂於最佳值,設+ 是第η時刻利用x(n-k) (k=0,…,N — I)得到的第η + I時刻的預測值,N為記憶點數,令
【文檔編號】G06T7/20GK104021572SQ201410245162
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年7月1日 優先權日:2014年7月1日
【發明者】周洪成, 胡豔, 陳存寶, 姜志鵬 申請人:金陵科技學院

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