【摘要】：針對傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確估計擴展目標(biāo)形狀的問題,提出一種新的基于高斯曲面擬合的量測模型和基于高斯曲面特征矩陣的形狀估計算法。首先,建立能反映目標(biāo)真實形狀的結(jié)構(gòu)點,并產(chǎn)生多個高斯曲面,通過曲面疊加形成任意形狀的量測空間分布模型;然后,根據(jù)高斯曲面擬合原理,用矩陣表示該擬合曲面主要區(qū)域的分布特征,并通過映射方程建立矩陣坐標(biāo)與笛卡爾坐標(biāo)的映射關(guān)系;最后,通過貝葉斯濾波體系更新擬合矩陣。與現(xiàn)有算法相比,本文算法不需要準(zhǔn)確預(yù)設(shè)目標(biāo)形狀,在量測噪聲較大的環(huán)境下,可以自適應(yīng)的擬合目標(biāo)真實形狀。并且,在不需要預(yù)設(shè)目標(biāo)形狀方程的情況下,可以估計包括空心形狀在內(nèi)的任意不規(guī)則目標(biāo)形狀。實驗結(jié)果表明,在目標(biāo)初始形狀參數(shù)不準(zhǔn)確的情況下,本文算法正確估計了飛機形狀、空心形狀和集群目標(biāo)形狀,并且具有較好的擴展目標(biāo)形狀估計性能和較強的魯棒性。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult for traditional methods to estimate the shape of extended target accurately, a new measurement model based on Gao Si surface fitting and a shape estimation algorithm based on Gao Si surface feature matrix are proposed. Firstly, the structure points which can reflect the real shape of the target are established, and several Gao Si surfaces are generated, and the measurement spatial distribution model with arbitrary shape is formed by the superposition of the surfaces. Then, according to the principle of Gao Si surface fitting, the distribution of the main area of the fitting surface is represented by matrix, and the mapping relationship between matrix coordinate and Cartesian coordinate is established by mapping equation. Finally, the fitting matrix is updated by Bayesian filtering system. Compared with the existing algorithms, this algorithm does not need to accurately preset the shape of the target, and can fit the real shape of the target adaptively under the environment of large measurement noise. Moreover, the shape of any irregular target, including hollow shape, can be estimated without the need for a preset target shape equation. The experimental results show that the proposed algorithm can correctly estimate the shape of the aircraft, the hollow shape and the shape of the cluster under the condition that the initial shape parameters of the target are not accurate, and it has better performance and robustness in the shape estimation of the extended target.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61305017,61304264) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20130154) 江蘇省研究生培養(yǎng)創(chuàng)新基金(KYLX_1125)資助項目
【分類號】：TN953

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