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基于微多普勒的弹道多目标分离方法

系统工程与电子技术 2015年第8期37卷 1734-1740页

作者：胡晓伟童宁宁胡国平王宇晨空军工程大学防空反导学院陕西西安710051

弹道多目标分离对弹道导弹早期预警和识别具有重大意义。目前弹道目标微动提取与识别的研究都是基于"单目标多散射点"和"多目标单散射点"的假设,而对实际中弹道"多目标多散射点"的情况缺乏考虑。针对这一问题,首先分析了进动锥体弹头和... 详细信息

弹道多目标分离对弹道导弹早期预警和识别具有重大意义。目前弹道目标微动提取与识别的研究都是基于"单目标多散射点"和"多目标单散射点"的假设,而对实际中弹道"多目标多散射点"的情况缺乏考虑。针对这一问题,首先分析了进动锥体弹头和摆动锥体诱饵的微多普勒形式,得到了同一目标不同散射点的微多普勒具有相同的周期性。对于多目标分离问题,首先利用Radon变换估计平动参数实现了多目标平动补偿;之后通过分析多目标时频图循环平稳性,发现弹道多目标分离本质上是多个二维一阶循环平稳(first-order cyclostationary,FOCS)分量的分离问题;其次,提出了一种基于二维FOCS处理的多目标分离方法;最后,通过仿真验证了该方法的有效性和在强噪声下的稳定性。

关键词：微多普勒弹道目标平动补偿多目标分离一阶循环平稳

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图像局部特征识别中的多目标分离

光子学报 2008年第8期37卷 1708-1712页

作者：吕冀汪渤高洪民周志强北京理工大学信息科学技术学院自动控制系北京100081

研究了一种多目标识别算法，该算法用SUSAN角点形成SIFT特征点，采用阶梯图像金字塔结构实现尺度不变，为所有匹配点建立统一的超定线性方程组并对该方程组系数矩阵进行简化使其维数降低一半，得到增广矩阵．对增广矩阵进行列变换，依... 详细信息

研究了一种多目标识别算法，该算法用SUSAN角点形成SIFT特征点，采用阶梯图像金字塔结构实现尺度不变，为所有匹配点建立统一的超定线性方程组并对该方程组系数矩阵进行简化使其维数降低一半，得到增广矩阵．对增广矩阵进行列变换，依据坐标转换的特性可从中提取多目标的稳定正常点，实现了快速分离多目标的匹配点．结果表明，利用新算法得到的多目标识别结果能保证最小二乘法迭代运算快速收敛，且一次迭代就能得到精度较高的目标定位参量，根据SIFT标准的128维局部特征描述符判别匹配点，匹配点数量较SIFT算法多一倍，分离多目标速度较Hough变换快2～3倍．

关键词：图像处理目标识别多目标分离定位异常点增广矩阵

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微扩锯齿状微通道介电泳多目标分离及优化

微纳电子技术 2016年第5期53卷 297-303,339页

作者：曾汉春胡延东上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院工程力学系上海200240

基于直流绝缘式介电泳技术和数值模拟方法,设计了一种二维微扩锯齿状微通道,实现对直径分别为4,8,12,16和20μm的聚苯乙烯微粒进行多目标同时分离。通过分析介电泳力对微粒运动轨迹的影响,并与平行锯齿状微通道中颗粒在运动过程中的受... 详细信息

基于直流绝缘式介电泳技术和数值模拟方法,设计了一种二维微扩锯齿状微通道,实现对直径分别为4,8,12,16和20μm的聚苯乙烯微粒进行多目标同时分离。通过分析介电泳力对微粒运动轨迹的影响,并与平行锯齿状微通道中颗粒在运动过程中的受力及分离效果进行对比,结果表明微扩锯齿状微通道能够实现多种不同直径微粒的完全分离,且分离效果优于平行锯齿状微通道,更有利于多目标的高通量分离。通过进一步调节微扩通道扩展角、电压以及管道齿数对微扩通道进行优化,使其分离效果与性价比达到最优。此项研究为同时进行多目标微粒的高精度、高通量、连续分离提供新思路和理论支持。

关键词：微通道介电泳分离数值模拟多目标分离锯齿状微通道高通量分离

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单帧图像局部差异特征多目标分离仿真

计算机仿真 2018年第6期35卷 246-249页

作者：陈虹君赵力衡罗福强李瑶四川大学锦城学院电子信息学院四川成都611731

对单帧图像差异特征的多目标分离,能够有效提高图像处理效果。对单帧图像局部差异特征进行多目标分离,需要将差异度较小区域合并至相邻区域中,并获取图像分离算法最优的阈值参数,完成差异特征的多目标分离。传统方法结合分水岭的分离方... 详细信息

对单帧图像差异特征的多目标分离,能够有效提高图像处理效果。对单帧图像局部差异特征进行多目标分离,需要将差异度较小区域合并至相邻区域中,并获取图像分离算法最优的阈值参数,完成差异特征的多目标分离。传统方法结合分水岭的分离方法,对图像特征进行分离及提取,但无法对图像分离阈值参数进行获取,导致图像目标分离精度偏低。提出基于粒子群的区域生长分水岭的单帧图像局部差异特征的多目标分离算法。将区域生长和分水岭的图像分离算法进行结合,依据香农熵对目标函数进行构建,对区域生长的参数进行确定,利用特征值对区域间的差异度进行计算,将较小的区域合并至相邻差异度区域中,得出图像分离算法最优的阈值参数,完成对单帧图像局部差异特征多目标的分离。实验证明,所提方法能有效对单帧图像局部差异特征进行多目标分离,并高效提高了图像处理速度。

关键词：单帧图像局部差异特征多目标分离

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微扩锯齿状通道介电泳多目标分离及优化

微扩锯齿状通道介电泳多目标分离及优化

作者：曾汉春上海交通大学

学位级别：硕士

以微流控芯片为载体,运用直流绝缘式介电泳的微粒操控技术具有非侵入性、无破坏性、低成本和高效率的优点。本文基于直流绝缘式介电泳技术和数值模拟方法,在平行锯齿状通道的基础上设计了一种二维微扩式锯齿状微通道,实现了对直径分别为... 详细信息

以微流控芯片为载体,运用直流绝缘式介电泳的微粒操控技术具有非侵入性、无破坏性、低成本和高效率的优点。本文基于直流绝缘式介电泳技术和数值模拟方法,在平行锯齿状通道的基础上设计了一种二维微扩式锯齿状微通道,实现了对直径分别为4μm、8μm、12μm、16μm、20μm的聚苯乙烯微粒的多目标同时分离。通过分析电泳力和介电泳力对微粒运动轨迹的影响,并与平行锯齿状微通道中微粒在运动过程中的受力及分离效果的对比,得到了微扩锯齿状微通道分离效果要优于平行锯齿状微通道的结论,而且两种通道都能够实现多种不同直径微粒的完全分离。通过进一步调节微扩通道扩展角、电压以及管道齿数对微扩通道进行优化,使微扩锯齿状通道的分离效果与性价比达到最优。最后为了便于不同直径微粒的分选和收集,重新设计了带有隔栏结构的出口。并得到了如下结论:微粒在介电泳力的作用下,运动轨迹产生径向偏移,且不同直径微粒偏移量不同;介电泳力的大小在微扩锯齿通道中衰减较快,但相比平行锯齿状通道有更大的微粒分离距离,以利于各种微粒的分别收集;微扩通道扩展角越大不同直径微粒分离距离增大,但微粒流带宽度也会增大;对电压和齿数进行了优化,可根据所得数据和拟合公式针对不同的微粒分离需求来选择合适的组合。此项研究为同时进行多目标微粒的高精度、高通量、连续分离提供新思路和理论支持。

关键词：微通道介电泳分离数值模拟多目标分离锯齿状微通道

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基于卷积混合的地面车辆多目标分离研究

基于卷积混合的地面车辆多目标分离研究

中国声学学会2007年青年学术会议

作者：苗浩李晓东田静中国科学院声学研究所中国科学院声学研究所中国科学院声学研究所

＜正＞1 引言传感器网络中,利用声信号进行地面目标的检测和识别是一个很重要的信号处理任务。而盲信号分离作为目标识别的前处理过程,可以解决边界噪声和多目标同时出现时导致的分类错误。常用的盲分离算法是从瞬时混合的数学模型发展... 详细信息

＜正＞1 引言传感器网络中,利用声信号进行地面目标的检测和识别是一个很重要的信号处理任务。而盲信号分离作为目标识别的前处理过程,可以解决边界噪声和多目标同时出现时导致的分类错误。常用的盲分离算法是从瞬时混合的数学模型发展而来,基

关键词：车辆监测声音识别卷积混合传感器网络多目标分离

来源： cnki会议评论

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弹道中段多目标微多普勒分离方法

北京航空航天大学学报 2017年第1期43卷 113-120页

作者：王义哲冯存前李靖卿孟凡杰空军工程大学防空反导学院西安710051 信息感知技术协同创新中心西安710077

针对窄带雷达获取的多目标回波中微多普勒信息相互交叠、难以分离与提取的问题,提出了一种基于拍卖算法和小波分析相结合的多目标微多普勒分离方法。在滑动散射模型的基础上,首先通过对回波信号进行预处理得到时频骨架,再根据弹道目标... 详细信息

针对窄带雷达获取的多目标回波中微多普勒信息相互交叠、难以分离与提取的问题,提出了一种基于拍卖算法和小波分析相结合的多目标微多普勒分离方法。在滑动散射模型的基础上,首先通过对回波信号进行预处理得到时频骨架,再根据弹道目标多普勒的变化规律及估计的进动周期定义路径长度,利用拍卖算法提取出多条多普勒曲线对应的最短路径,最后采用小波分析法消除多普勒曲线中的剩余平动分量,实现了多目标微多普勒的分离。仿真结果表明,该方法能够较好地解决交叉区域的路径选择问题,且抗噪性较好,适用于多种微动形式。

关键词：多目标分离弹道目标微多普勒拍卖算法小波分析

基于空时级联单脉冲的多目标高效参数估计算法

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 952-959页

作者：沈明威张永舒李建霓吴迪朱岱寅河海大学计算机与信息学院南京211100 南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室南京210016

比幅单脉冲最大似然算法(ACM-ML)在进行目标参数估计时需要进行距离与速度的2维松弛迭代搜索,导致了计算效率低、运算量大的问题。针对上述问题,该文提出一种基于空时级联单脉冲的高效多目标参数估计算法(M-STCMP算法)。该算法将单脉冲... 详细信息

比幅单脉冲最大似然算法(ACM-ML)在进行目标参数估计时需要进行距离与速度的2维松弛迭代搜索,导致了计算效率低、运算量大的问题。针对上述问题,该文提出一种基于空时级联单脉冲的高效多目标参数估计算法(M-STCMP算法)。该算法将单脉冲概念引入脉冲域,利用时域单脉冲计算目标速度,避免了ACM-ML算法中对速度的迭代搜索,将2维松弛迭代搜索降为1维搜索,有效降低了计算复杂度。考虑时域单脉冲无法同时匹配分布在不同时域主波束的速度各异的多个检测目标,进一步利用目标信号的多普勒信息,在各多普勒单元分别进行时域单脉冲测速,并搜索目标距离值。最后为抑制目标间的信号泄露,将所有目标的估计参数进行级联迭代获得高精度参数估计值。理论分析和仿真结果验证了M-STCMP算法的有效性。

关键词：时域单脉冲多目标分离参数估计松弛迭代

基于特征融合和Mean Shift的多目标跟踪方法研究

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基于特征融合和Mean Shift的多目标跟踪方法研究

作者：刘闯苏州大学

学位级别：硕士

视频中多目标跟踪技术是图像理解、计算机视觉等领域的一个核心研究课题,现已广泛地应用于军事视觉制导、机器人视觉导航、交通管制等领域,因此对多目标跟踪技术开展研究有着重要意义。针对基于特征的多目标跟踪技术过分依赖于分割效果... 详细信息

视频中多目标跟踪技术是图像理解、计算机视觉等领域的一个核心研究课题,现已广泛地应用于军事视觉制导、机器人视觉导航、交通管制等领域,因此对多目标跟踪技术开展研究有着重要意义。针对基于特征的多目标跟踪技术过分依赖于分割效果、Mean Shift跟踪方法难以适应光照等变化问题,本文开展基于特征融合和Mean Shift的多目标跟踪方法研究,并进行了大量实验,取得了如下成果:1.快速目标区域提取算法。基于背景差法和帧差法,提出了一种改进的背景差检测方法,快速、有效地提取二值化运动前景后,运用数学形态学处理和连接标志方法进行多目标分离,准确、完整地提取各目标区域。2.特征融合的多目标跟踪方法。针对传统的基于全局特征跟踪方法不能准确跟踪互遮挡的多个目标这一问题,提出了融合运动目标局部特征的角点采样跟踪方法,实现准确、有效地跟踪互遮挡的多个目标。在角点特征提取过程中,还提出了双阈值Harris角点检测算法,与传统算法相比,改进的算法避免了检测中的阈值设定。3.运动像素提纯的Mean Shift算法。针对传统的Mean Shift跟踪算法由于考虑背景成分而造成跟踪窗口中心与目标真实中心偏离问题,提出了基于运动像素提纯的Mean Shift算法。与传统算法相比,改进的算法能够有效地去除跟踪窗中背景成分,因而迭代后的目标跟踪窗口中心与目标真实中心更为接近。4.在研究特征融合跟踪方法和Mean Shift算法的基础上,提出了基于特征融合和Mean Shift的多目标跟踪方法。该方法结合特征融合方法和Mean Shift算法的优点,使得对视频序列中运动目标跟踪的鲁棒性更强。

关键词：目标提取多目标分离多目标跟踪特征融合 Mean Shift算法