一种灵巧弹药目标跟踪的方法
【专利摘要】本发明公开了一种灵巧弹药目标跟踪的方法，该灵巧弹药目标跟踪的方法包括：形心跟踪采用自动门限分割方法-类间方差自动门限法；MRD算法根据鲁棒统计来改进图像相关性度量方法，利用鲁棒估计函数对象素灰度差进行加权后求和；目标呈点状分布，点状干扰是最主要干扰源，采用目标特征关联的方法跟踪目标消除干扰对跟踪的影响；当目标进行快速机动时或者存在目标遮挡时，采用自适应滤波器和卡尔曼滤波相结合的方法实现目标参数的滤波预测。本发明通过形心跟踪算法、MRD算法、点目标跟踪、自适应滤波与记忆跟踪实现了灵巧弹药目标的精确跟踪，为灵巧弹药的精确打击提供了便捷的工具。
【专利说明】一种灵巧弹药目标跟踪的方法【技术领域】
[0001]本发明属于灵巧弹药【技术领域】，尤其涉及一种灵巧弹药目标跟踪的方法。
【背景技术】
[0002]现代战争对武器系统的精确性提出了更高的要求，这就要求武器系统具有“首发命中、精确打击”的能力。从弹药系统的发展来看，已从最初的无控弹药发展到目前的导弹等。而导弹属于精确打击弹药，因其成本太高，不能大量装备部队，故如何提高传统弹药的精确打击能力称为各国研制制导弹药的发展方向。随着微电子技术、信息技术的发展，对改进现有常规弹药的射击精度，设计灵巧弹药提供了技术基础。目前国内外均致力于发展灵巧弹药，灵巧弹药是介于导弹与无控弹药的一种新型弹药，典型代表就是制导炮弹和弹道修正弹。
[0003]为了适应弹药的发展方向，为研制灵巧弹药提供一个全新的研究与试验平台，更好的了解和掌握灵巧弹药武器系统中的目标探测与控制系统的原理，设计了灵巧弹药装置目标探测与控制仿真系统，该系统用于对灵巧弹药中的可见光目标制导武器系统进行半物理仿真实验，通过相应的探测与控制回路演示灵巧弹药装置目标探测与控制系统的原理与基本特性，可为本科生及研究生开展相关课程的教学及实验研究，也可作为相关科研课题的研究平台，实现对探测与制导中的探测与控制算法研究和试验，从智能化弹药的角度为改进现有弹药和设计全新弹药提供新的技术途径。
[0004]所谓灵巧弹药就是在外弹道段上能自身搜索、识别目标，或者自身搜索、识别目标后还能跟踪目标，直至命中和毁伤目标的弹药。由此可见，灵巧弹药就是将导弹的制导与控制系统应用到常规弹药中去，使得常规弹药具备导精确打击目标的能力。由于导弹与常规弹药的发射平台及使用环境迥异，不能完全照搬导弹制导与控制系统设计，必须根据实际弹种来量身定做。但从基本原理而言，导弹与灵巧弹药在目标探测与识别、弹丸姿态控制等方面又具有相同的特点，故可将灵巧弹药中的目标探测与控制系统通过实验室设备进行模拟，揭示目标探测与控制过程的基本原理和工作过程，为教学和科研提供一个半物理仿真
T D O
[0005]要在实验室进行灵巧弹药的模拟，必须具备的条件就是该系统要有目标运动模拟及影像生成能力、目标探测与识别功能、弹道解算及控制功能、弹丸姿态测量功能等。
【发明内容】
[0006]本发明实 施例的目的在于提供一种灵巧弹药目标跟踪的方法，旨在解决现有的灵巧弹药目标跟踪方法存在的精度低，方法复杂的问题。
[0007]本发明实施例是这样实现的，一种灵巧弹药目标跟踪的方法，该灵巧弹药目标跟踪的方法包括以下步骤:
步骤一，形心跟踪采用自动门限分割方法-类间方差自动门限法；
步骤二，MRD算法根据鲁棒统计来改进图像相关性度量方法，利用鲁棒估计函数对象素灰度差进行加权后求和；
步骤三，目标呈点状分布，点状干扰是最主要干扰源，采用目标特征关联的方法跟踪目标消除干扰对跟踪的影响；
步骤四，当目标进行快速机动时或者存在目标遮挡时，采用自适应滤波器和卡尔曼滤波相结合的方法实现目标参数的滤波预测。
[0008]进一步，在步骤一中，采用自动门限分割方法-类间方差自动门限法具体包括以下步骤:
图像灰度范围是{1，2，一，L}，N为图像像素总数，Iii是灰度为i的像素个数，选择门限k将划分为Ctl和C1两类，其中Ctl为{1，2，…，k}，C1为{k+1，k+2,…，L}，由模式识别理论，求得两类的类间方差为:
式中
【权利要求】
1.一种[U1]，其特征在于，该灵巧弹药目标跟踪的方法包括以下步骤: 步骤一，形心跟踪采用自动门限分割方法-类间方差自动门限法； 步骤二，MRD算法根据鲁棒统计来改进图像相关性度量方法，利用鲁棒估计函数对象素灰度差进行加权后求和； 步骤三，目标呈点状分布，点状干扰是最主要干扰源，采用目标特征关联的方法跟踪目标消除干扰对跟踪的影响； 步骤四，当目标进行快速机动时或者存在目标遮挡时，采用自适应滤波器和卡尔曼滤波相结合的方法实现目标参数的滤波预测。
2.如权利要求1所述的灵巧弹药目标跟踪的方法，其特征在于，在步骤一中，采用自动门限分割方法-类间方差自动门限法具体包括以下步骤: 图像灰度范围是{1，2，一，L}，N为图像像素总数，Iii是灰度为i的像素个数，选择门限k将划分为Ctl和C1两类，其中Ctl为{1，2，…，k}，C1为{k+1，k+2,…，L}，由模式识别理论，求得两类的类间方差为:
3.如权利要求1所述的灵巧弹药目标跟踪的方法，其特征在于，在步骤一中，在步骤一中，形心跟踪模式的工作流程包括以下步骤: 步骤一，等待，开始跟踪； 步骤二，用自动门限法进行图像分割，多目标标记； 步骤三，统计目标的形心、尺寸、灰度等特征，判断A目标是否存在，存在，则执行下一步，不存在，则记忆跟踪，返回步骤二 ； 步骤四，解耦并用自适应滤波计算预测值，判断是否转入相关跟踪模式；是，则即为A目标，否，则返回步骤二。
4.如权利要求1所述的灵巧弹药目标跟踪的方法，其特征在于，在步骤一中，在步骤二中，MRD算法的算式为:
5.如权利要求1所述的灵巧弹药目标跟踪的方法，其特征在于，在步骤一中，在步骤三中，算法原理如下: 目标特征关联的首要任务是建立目标特征跟踪链，跟踪链由连续若干帧目标的特征参数构成，参数主要有目标的灰度、位置和运动参数，表示为一个特征矢量:
6.如权利要求1所述的灵巧弹药目标跟踪的方法，其特征在于，在步骤一中，在步骤四中，自适应滤波器是利用输出信号与参考信号间的误差来对滤波器的参数进行调整，使收敛于最佳值，设+ 是第η时刻利用x(n-k) (k=0,…，N — I)得到的第η + I时刻的预测值，N为记忆点数，令
【文档编号】G06T7/20GK104021572SQ201410245162
【公开日】2014年9月3日 申请日期:2014年7月1日 优先权日:2014年7月1日
【发明者】周洪成, 胡艳, 陈存宝, 姜志鹏 申请人:金陵科技学院