西安理工大学 计算机科学与工程学院，陕西 西安 710048
红外弱小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统的重要组成部分(IRST)。一般来说，在复杂背景环境下，红外弱小目标检测往往会有高虚警率和低检测率的问题。为了解决这一问题，提出一个改进的加权增强局部对比度测量（IWELCM）检测框架，具有重要意义。首先，通过将局部对比度机制与信杂比(SCR)的计算相结合，提出一个增强的局部对比度测量方法，在增强图像中疑似红外弱小目标区域的同时也提高图像的SCR。其次，通过利用红外图像中弱小目标的特性，以及目标与周围背景的统计差异，提出一个改进的加权函数来进一步增强目标和抑制背景。最后，采用一个自适应阈值分割的方法去获取检测的目标。在不同场景的数据集上的对比实验表明，与七种现有流行的方法相比，提出方法在复杂背景下能够有效地从干扰对象中提取真实的红外弱小目标，具有更好的检测性能。
红外搜索与跟踪系统 红外弱小目标 增强的局部对比度测量 改进的加权函数 infrared search and tracking system infrared small target enhanced local contrast measurement improved weighting function 红外与激光工程
2022, 51(8): 20210914
国防科技大学 电子科学与工程学院,湖南 长沙 410073
标签多伯努利(LMB)滤波器在传统多伯努利滤波器基础上引入标签空间, 能够实现真正意义上的多目标轨迹级滤波.文章对红外小目标的运动和量测进行建模, 将标签多伯努利应用到红外小目标检测前跟踪领域.在此基础上, 为了实现对运动模型时变目标的检测前跟踪, 将交互式多模型(IMM)与LMB检测前跟踪算法相结合, 提出IMM-LMB检测前跟踪算法.此外, 给出了该算法的序贯蒙特卡罗实现.仿真结果表明, 所提算法能够从输入的原始图像中直接实现轨迹级多目标检测和跟踪, 且能够在线更新多模型概率, 更好的适应多机动目标场景.
标签多伯努利滤波器 红外搜索与跟踪 机动目标 检测前跟踪 交互式多模型 labeled multi-Bernoulli filter infrared search and track maneuvering targets track-before-detect interacting multiple models
空军工程大学 信息与导航学院,陕西 西安 710077
为提高恶劣测量环境下单站红外搜索与跟踪系统的跟踪性能,提出了一种鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波算法.首先,为改善滤波初值模糊问题,在容积卡尔曼滤波框架下将滤波器分为若干不同初值的子滤波器,利用似然函数逐步减小初值偏差较大的子滤波器权值;其次构建非线性程度判别量,在高非线性情况下将预测密度沿最大特征向量方向进行分割,提高滤波精度;最后利用等价权函数改善新息协方差,减小异常误差对滤波准确性和稳定性造成的影响.实验结果表明,不存在异常误差时,所提算法跟踪结果优于传统算法;存在异常误差时,传统滤波方法的精度明显降低,而所提算法依然能够得到准确可靠的跟踪结果.
红外搜索与跟踪 容积卡尔曼滤波 高斯和滤波 等价权函数 infrared search and tracking cubature Kalman filter Gaussian-sum filter equivalent weight function
1 空军工程大学工程学院, 陕西 西安 710038
2 软件工程职业技术学院, 湖北 武汉 430000
针对低信噪比红外图像中弱小目标检测难的问题，在分析红外弱小目标各向梯度特征的基础上，提出了一种新的红外弱小目标检测算法。该算法基于红外弱小目标各向梯度均快速下降的特征，首先根据目标大小在待检测点上、下、左、右选取4个参考点，根据多步长下待检测点与参考点之间的最大梯度特征，判定潜在目标；然后通过连续3帧检测信息的融合，确定最终目标。该算法无需预测背景，计算简单，可在低信噪比、强度变化剧烈的图像中有效检测弱小目标。实验结果表明了算法的有效性。
成像系统 红外搜索与跟踪 目标检测 多步长梯度 信息融合 弱小目标 光学学报
2011, 31(10): 1011001
1 解放军电子工程学院兵种战术学实验室， 安徽 合肥 230037
2 解放军电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室， 安徽 合肥 230037
为了更好地发挥飞艇在未来战争中的作战效能，在分析飞艇和红外搜索与跟踪系统的特点的基础上，提出了在飞 艇上加载红外搜索与跟踪系统的可行性。加载红外搜索与跟踪系统可以提高飞艇在预警和防空中的作用，从而克服雷达等设备的一些弱点。
飞艇 红外搜索与跟踪系统 雷达 airship IRST stystem radar
在飞行目标的靶场试验中，需要对其进行有效的检测、跟踪和精确地完成位置估计.在分析激光跟踪测量系统和红外搜索与跟踪系统的发展现状、工作原理、发展趋势的基础上，提出一种新的基于激光跟踪测量系统和红外搜索与跟踪系统异构传感器的融合模型，对飞行目标在靶场试验的过程中进行数据融合，从而得到更为精确的飞行位置数据.
激光跟踪测量系统 红外搜索与跟踪系统 异构传感器数据融合 laser tracking and measurement system infrared search and tracking system miss distance dissimilar sensors data fusion
给出了一种红外搜索与跟踪(IRST)系统中红外指向器的设计方案,在分析了IRST系统及指向器整体特点的基础上,着重讨论了红外指向器各组成部分的工作原理及设计方案.红外搜索与跟踪系统要求目标搜索范围大、周期短、系统反应时间短,同时还要求体积小、质量轻,并尽可能降低成本.为了达到以上目的,采用了六棱台转鼓结合双面翻转反射镜扫描光路的方案,较好地达到IRST系统的各项指标要求.对伺服控制系统的设计是根据不同组件对速度、位置精度的要求选用合适的驱动电机、编码器与控制方法,力求满足精度要求的同时做到体积小、成本低.实验证明,此红外指向器技术先进,方案合理,其性能达到了IRST系统的各项指标要求,目标搜索实验效果良好.采用巧妙的设计方案有效解决了IRST系统大视场快速扫描与轻小型化、低成本化的问题。
红外搜索与跟踪系统 指向器 扫描 光学系统 Infrared search and track system Director Scanning Optical system
1 陕西师范大学物理学与信息技术学院,陕西,西安,710062
2 西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071
建立了目标的多站IRST(红外搜索与跟踪)系统的伪线性观测模型,基于该模型提出了匀速运动目标的伪线性卡尔曼滤波算法.算法利用伪线性方程组获得滤波器的初值,从而提高了滤波器的跟踪精度和速度.分别采用伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器对目标进行跟踪的仿真结果表明:当探测器数目为3、4时,在跟踪初始阶段,伪线性卡尔曼滤波器在跟踪的速度和精度方面均优于推广卡尔曼滤波器,在稳定阶段,两者的性能基本相仿.当探测器数目为6时,则不论是在跟踪的初始阶段,还是在稳定阶段,伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器的性能基本相同.
红外搜索与跟踪 多站 无源跟踪 伪线性卡尔曼滤波 IRSTS multi-stations passive tracking pseudo-linear Kalman filter
1 上海交通大学电子信息学院航天航空信息与控制研究所
2 上海
3 200030
针对单站红外被动式跟踪存在不可观测性问题,提出红外与激光主/被动单目标联合跟踪方法.该方法首先针对三维空间任意机动目标的跟踪问题,将参考文献[1]给出的一维机动目标"当前"统计模型推广到三维情况,得到三维情况下跟踪任意机动目标的状态方程和跟踪系统的非线性量测方程.然后对红外探测器测量的角度信息和激光测得的距离信息进行融合,得到正确的测量值.最后提出扩展的自适应卡尔曼滤波算法并进行了仿真研究.仿真表明:方案可行,可同时对目标三个空间坐标轴的位置、速度、加速度进行估计.
红外搜索与跟踪 激光测距 校准 自适应卡尔曼滤波 跟踪 IRST LR Alignment Adaptive Kalman filtering Tracking
