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[發明專利]一種靈巧彈藥目標跟蹤的方法在審

專利信息
申請號: 201410245162.1 申請日: 2014-07-01
公開(公告)號: CN104021572A 公開(公告)日: 2014-09-03
發明(設計)人: 周洪成;胡艷;陳存寶;姜志鵬 申請(專利權)人: 金陵科技學院
主分類號: G06T7/20 分類號: G06T7/20
代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350 代理人: 湯東鳳
地址: 211169 江*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 靈巧 彈藥 目標 跟蹤 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于靈巧彈藥技術領域,尤其涉及一種靈巧彈藥目標跟蹤的方法。

背景技術

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導彈等。而導彈屬于精確打擊彈藥,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制制導彈藥的發展方向。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。目前國內外均致力于發展靈巧彈藥,靈巧彈藥是介于導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。

為了適應彈藥的發展方向,為研制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,該系統用于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回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。

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、識別目標后還能跟蹤目標,直至命中和毀傷目標的彈藥。由此可見,靈巧彈藥就是將導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。由于導彈與常規彈藥的發射平臺及使用環境迥異,不能完全照搬導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,導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平臺。?

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

本發明實施例的目的在于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,方法復雜的問題。

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,形心跟蹤采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后求和;

步驟三,目標呈點狀分布,點狀干擾是最主要干擾源,采用目標特征關聯的方法跟蹤目標消除干擾對跟蹤的影響;

步驟四,當目標進行快速機動時或者存在目標遮擋時,采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。

進一步,在步驟一中,采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:

圖像灰度范圍是{1,2,…,L},N為圖像像素總數,ni是灰度為i的像素個數,選擇門限k將劃分為C0和C1兩類,其中C0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,最大化的過程是自動確定門限k的過程,即最佳門限。

進一步,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、灰度等特征,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,解耦并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。

進一步,在步驟二中,MRD算法的算式為:

?

其中,ρ(x?;?σ)為魯棒估計函數,T?:?K×L的模板圖像,f?:?M×N的實時圖像,1≤m≤M?–K+1,1≤n≤N?–L+1,當D(m,n)取最小值時,是最佳匹配位置。

進一步,在步驟三中,算法原理如下:

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