1 陆军工程大学石家庄校区, 石家庄 050000
2 中国人民解放军31700部队, 辽宁 辽阳 111000
复杂的战场环境中, 战机稍纵即逝, 因此在完成“情报侦察-摧毁打击”任务时, 就需要快速衔接好侦察无人机、打击无人机及地面控制站, 实现作战节点间信息的及时交互。提出了一种基于Voronoi图-麻雀(V-SSA)算法来解决无人机中继安全有效的分配部署问题。首先, 介绍了研究的任务场景; 其次, 针对无人机中继节点部署问题进行数学建模, 验证了基于Voronoi图-麻雀算法的无人机中继部署具体实现方法, 该无人机中继节点部署方法利用V-SSA算法选择中继节点位置, 保证中继无人机数量最少及距离重点目标最远为目标函数。仿真结果表明, 上述中继部署方法能够有效地建立战场全局通信网络, 并提高了中继无人机的自身安全防护。
任务规划 中继无人机 Voronoi 图 麻雀算法 mission planning RUAV Voronoi diagram Sparrow Search Algorithm (SSA)
陆军工程大学石家庄校区无人机工程系, 石家庄 050003
脉冲耦合神经网络(PCNN)具有全局耦合性与脉冲同步发放等特点, 可用于解决融合图像高频子带系数的选取不符合人眼视觉特性的问题。但PCNN在应用于多源图像融合的过程中存在着模型结构复杂、参数设置繁琐等问题, 针对PCNN的模型结构, 分析了模型优化的两类方法, 并总结了PCNN应用于多源图像融合的一般规律, 为PCNN更好地应用于多源图像融合提供了参考。
多源图像融合 脉冲耦合神经网络 模型结构 模型优化 multi-source image fusion Pulse Coupled Neural Network (PCNN) model structure model optimization
陆军工程大学石家庄校区 无人机工程系, 石家庄 050003
为提高融合效率, 解决基于多尺度变换的融合方法中融合系数选择错误的问题, 提出一种红外与可见光图像融合方法.首先用非下采样双树复轮廓波变换将源图像分解为低频与高频部分; 然后对低频系数采用自适应尺寸分块法进行融合, 图像块的尺寸由改进的果蝇算法优化求解, 精细化处理低频融合结果, 得到一幅能精确到每个系数来源的标签图; 再利用高频分量的邻域系数差结合该标签图对高频系数进行融合; 最后重构得到融合图像.实验结果表明, 该算法能够提高融合速度, 解决了空域分块融合容易产生块效应的问题.
图像融合 非下采样双树复轮廓波 自适应分块 标签图 果蝇优化算法 Image fusion Non-subsampled dual-tree complex contourle Adaptive block Label map Fruit fly optimization algorithm
陆军工程大学无人机工程系, 河北 石家庄 050003
针对长时目标跟踪中目标遮挡、目标出视野等因素导致的目标失跟问题,提出一种基于特征融合的长时目标跟踪算法,提高目标跟踪的速度和稳健性。首先,融合目标方向梯度直方图特征、颜色空间特征和局部敏感直方图特征,来增强算法在复杂情况下的特征判别力,提高目标跟踪的稳健性,并对融合特征进行降维来提高目标跟踪的速度;然后,通过额外的一维尺度相关滤波器来获得目标最优的尺度估计,并通过正交三角分解来无损降低计算复杂度;最后,自适应确定目标检测阈值,在目标遮挡或出视野导致目标失跟时,通过EdgeBoxes方法提取目标候选区域,利用结构化支持向量机重新检测目标位置达到长时跟踪的目的。在标准跟踪数据集OTB2015和UAV123上进行实验。结果表明,本文算法较对比算法中最优算法目标跟踪平均精度提升5.0%,目标跟踪平均成功率提升2.6%,目标跟踪平均速度为28.2 frame/s,可满足跟踪的实时性要求。在目标受到遮挡、出视野等情况下,该算法仍能够对目标进行持续准确的跟踪。
机器视觉 目标跟踪 相关滤波 目标检测 特征融合 自适应 尺度估计 光学学报
2018, 38(11): 1115002
陆军工程大学(石家庄校区) 无人机工程系, 河北 石家庄 050003
针对目标跟踪中因目标遮挡、目标出视野导致的跟踪失败问题, 为提高相关滤波目标跟踪算法的鲁棒性, 提出了一种基于双步相关滤波的目标跟踪算法。首先根据方向梯度直方图特征不同单元大小目标表征的特点, 提出双步相关滤波目标跟踪框架, 在提高目标跟踪精度的同时保证了跟踪速度; 然后融合多种目标特征, 来获得目标更加全面的特征表征, 以提高目标跟踪的鲁棒性; 最后提出基于目标跟踪置信度指标的目标模板自适应更新策略, 来解决目标遮挡时目标模板被污染的问题。实验在OTB100标准目标跟踪数据集上进行验证, 通过与其他跟踪算法进行比较结果表明, 该算法与其中最优跟踪算法相比, 目标跟踪精度提升6.0%, 目标跟踪成功率提升5.5%, 平均跟踪速度为27.4 fps, 保证了目标跟踪的实时性。实际目标跟踪应用中, 在目标严重遮挡等情况下, 该算法仍然可以对目标进行稳定精确地跟踪。
目标跟踪 双步相关滤波 特征融合 置信度 自适应 object tracking two-step correlation filter feature fusion confidence adaptive 红外与激光工程
2018, 47(12): 1226004
陆军工程大学 无人机工程系, 河北 石家庄 050003
针对提高无人机侦察视频的拼接速度与效果的问题, 提出一种改进模型估计的无人机侦察视频快速拼接方法。首先, 基于自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子对视频各帧进行基于点的特征匹配。其次, 提出改进的随机抽样一致性算法进行模型估计, 并去除误匹配点。最后, 提出侦察影像快速拼接算法, 计算各影像变换到正射拼接图的单应性矩阵, 完成视频序列拼接。实验结果表明: 改进的随机抽样一致性算法在保证鲁棒性的同时, 提高了执行速度; 侦察影像快速拼接算法提高了拼接速度, 同时改善了拼接效果。
视频拼接 随机抽样一致性 拼接策略 内点抽样 单应性矩阵 无人机侦察 video mosaic RANSAC mosaic method inliers sample homograph matrix UAV reconnaissance 红外与激光工程
2018, 47(9): 0926003
小型尾坐式飞行器大机动飞行时, 姿态角变化范围大, 传统四元数到欧拉角转换算法无法求解其全部姿态。对传统算法进行了改进和完善, 提出一种全角度转换算法, 该算法适用的欧拉角范围为(-180°,+180°)。采用该算法, 克服了传统算法有扰动时在转换边界极易产生振荡的缺陷, 同时保证了姿态变化的连续性, 符合控制利益。仿真结果表明所提算法可行。
尾坐式飞行器 大机动 扰动 全角度 飞行姿态 tail-sitter aircraft high maneuver disturbance all-angle flying attitude
1 军械工程学院无人机工程系
2 军械工程学院学员三旅，石家庄050003
针对尾坐式飞行器垂直飞行状态下易受突风和乱流的干扰，为了提高系统的稳定性和动态性能，设计了一种变论域分形模糊PID控制器，并在分形因子中引入一个归一化误差加速度参量来反映系统响应的快慢程度。通过在分形时刻进行论域的自调整，以分形时刻系统的误差变量值作为新的误差变量论域范围，其他变量的论域范围也进行相关联的调整，从而重新激活全局的模糊规则，对PID控制器的参数进行调整，以提高系统的响应速度和控制精度。通过仿真表明，该方法不仅提高了系统的动态响应特性和稳态性能，而且具有较强的自适应能力和抗干扰能力。
尾坐式飞行器 垂直起降 变论域 分形控制 tail-sitter UAV vertical take-off and landing variable universe fractal control
