太阳能计算是依据太阳几何学并结合地面太阳辐射数据来计算太阳能接收器所收集到的太阳辐射。尽管其计算过程因接收器的结构、光学特性、安装方式的不同而存在很大差异,但最基本的计算是确定太阳光在接收器上的入射角和太阳光在特定截面上的投影入射角。传统方法采用天球坐标作为描述太阳运动规律和相关计算的基础,导致相关计算过程十分复杂。以固定和跟踪太阳板为案例,详细分析了如何用向量方法分析线与线(面)的空间角度关系及光线经过镜面反射后的空间传输规律,阐述了选择和建立坐标系的原则及坐标转换的简便方法。研究结果显示:根据实际需要选择和建立合理的坐标系可以大大简化光线在固定和跟踪平面上的入射角及光线在特定面投影角的计算过程,向量代数非常适用于分析光线在反射式线聚光器内的三维传输过程。

针对目标跟踪过程中出现的尺度变化、光照变化、运动模糊及背景杂乱等现象, 提出一种基于背景感知相关滤波跟踪器(BACF)的多特征融合与尺度自适应相结合的目标跟踪算法。提取目标和背景信息的多种特征信息, 根据响应图对特征分配权重进行加权融合完成目标位置预测; 利用方向梯度直方图(HOG)特征和颜色名称(CN)两种互补特征替换判别尺度空间跟踪算法中单一的HOG特征, 对目标进行尺度估计; 选用自适应变化的阈值更新滤波器模型。仿真对比结果表明所提方法具有较高成功率和精确度。

惯性平台辅助的小视场星体跟踪器工作受气象条件、惯导精度、伺服测角精度等众多复杂因素的影响。为了能够量化分析各误差因素, 提高天文导航精度, 研究了星体跟踪器的星图模拟技术。根据星体跟踪器测星原理推导并建立了星图模拟的数学模型。依据该模型设计了星图模拟仿真软件, 仿真模拟了各误差因素对测星效果的影响。仿真结果验证了模型的正确性, 从而可以为星体跟踪器测星及天文导航算法设计提供理论依据。

针对传统的手部跟踪算法存在实时性差、识别精度低、易受环境影响等问题, 提出了一种基于神经网络与卡尔曼滤波的手部实时追踪方法。该方法首先通过神经网络对视频中出现的检测目标 进行定位, 接着用卡尔曼滤波对目标运动进行估计, 将估计的结果与下一帧图像中检测到的目标进行比对; 然后对检测到的目标进行跟踪, 将手部运动的轨迹实时显示。实验结果表明, 该方法能够 对多个手部目标实时进行追踪, 并在手部运动过程中出现交叉和形变的情况下还能保持跟踪, 其平均处理帧数为21.212 f/s, 追踪正确率为94.88%,基本满足手部跟踪的稳定可靠、高实时性、高鲁 棒性等要求。

针对增强现实技术在移动智能设备上应用需求，设计了一种适应移动智能设备嵌入式系统的目标跟踪器。在特征描绘阶段采用亮度信息进行二值特征的快速分割并建立强显著性的二值特征描绘器；在特征选择阶段提出一种稀疏跟踪搜索模板进一步提高跟踪算法的执行效率。然后，在跟踪器中建立了存储目标初始信息的静态库与不断更新目标外观或运动变化信息的动态库，通过对比静、动态库与搜索模板区域中的信息确立跟踪目标位置。对跟踪器执行时间进行了对比， 结果表明：在保证较高的跟踪精度条件下，采用稀疏搜索模板能明显改善算法的执行时间，将搜索半径设为10可在绝大多数情况下满足跟踪器的实时要求。对跟踪器的有效能力亦进行了对比，结果显示：在3组不同搜索半径下，提出的DBRISK描绘方法的平均跟踪误差相对于BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）方法分别下降了16%、28%和29%。实验表明：提出的方法能够明显改善跟踪器的信息提取准确度，适用于计算能力有限的移动智能设备。

设计了一款新型船用电视跟踪仪系统。该系统的设计中，电视摄像机采用自主研制的宽动态透雾摄像机、宽动态图像传感器、模块化电视跟踪器，电视监视器为加固液晶屏。系统可以扩大探测距离、优化显示效果、简化操作流程和提高跟踪精度。在软件设计上本系统运用了自主研发的图像处理技术，使得电视跟踪仪系统具有更稳定、良好的图像采集、目标跟踪、综合显示、伺服控制等功能。此外，近红外/全光/可见光滤光镜组(工作波长0.4~1.1 μm)能够获得光谱各个波段的信息，可降低云雨和薄雾干扰。因此，该系统对于图像的跟踪、显示效果有较大的提高。

在星光制导的空间飞行器中, 为准确确定空间方位信息, 提高导航系统的精度, 对星跟踪器光学镜头设计提出很高的要求。针对精度要求, 设计了一种新型星跟踪器的光学镜头, 系统地阐述了星跟踪器的工作原理, 通过光学设计及相差分析, 使光学系统的畸变小于0.2％、轴向球差小于0.1,该设计满足用户对高精度天文导航系统的需求。

基于机器学习的思想并充分利用外观信息，提出一种在线选择纹理和形状特征的混合随机朴素贝叶斯视觉跟踪器。构造归一化空间金字塔，通过强度二值特征和金字塔梯度方向直方图二值特征，描述全局与局部区域的纹理和形状；并根据特征描述的二值性和多模性，设计并实现了在线混合朴素贝叶斯分类器。分类器预测类别后验概率生成信任图，跟踪器通过分析信任图实现目标跟踪，并利用极大似然估计和交叉验证实现外观学习和特征选择。选用基准测试集比较同类方法，从性能和复杂度两方面评估了跟踪器。实验结果表明跟踪器对光照变化，部分遮挡等情况具有一定的适应能力，且执行速度较快，存储空间较小。

为了了解太阳跟踪器的具体性能，提高设计效率，采用ADAMS和Simulink软件对太阳跟踪器的工作过程进行了虚拟仿真分析。首先利用ADAMS软件建立了系统的动力学模型；利用Simulink软件建立了基于速度闭环的双轴控制系统。然后搭建了机-电联合仿真模型，并进行了仿真研究。分析了太阳跟踪器双轴控制系统的基本性能，确定了太阳跟踪器的目标输入曲线，完成了联合仿真计算。联合仿真结果表明：系统对太阳高度角输入曲线具有较好的跟踪能力，开始跟踪1.5 s后系统跟踪非常稳定，跟踪误差小于目标幅值0.1%。得到的结果表明:所建的动力学模型和控制系统模型能够准确地描述跟踪器的工作过程，提高设计效率，可为实际物理样机的开发提供可靠依据。

作为一种超精密的非接触式测量设备，双频激光干涉测量系统可以在保证纳米级测量精度的情况下实现大范围和高速度测量，因而获得非常广泛的用途。环境是影响激光干涉测量系统测量精度的最大因素，为了获得纳米测量精度，必须对测量环境进行补偿。因此，重点研究了环境补偿技术，并研制了一种新型波长跟踪器，与Edlen经验公式进行对比测试，结果表明新型波长跟踪器具有良好的补偿效果。采用自制波长跟踪器补偿之后，被测运动台伺服精度可达1.61 nm。