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公开(公告)号：CN108759839B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201810511768.3
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供的是一种基于态势空间的无人飞行器路径规划方法。一：无人飞行器实时侦测周围的环境信息，提取探测到的运动对象的状态信息；二：根据状态信息，求解出每个运动对象的态势空间，分析无人飞行器的物理约束，给出在机载坐标系下的约束空间；三：根据运动目标的收益函数获取跟踪策略；四：根据态势空间获取避开运动威胁的冲突避免策略；五：融合步骤三和四的策略加速度，生成新的控制加速度，并根据速度上界修正，然后根据到达点生成方法得到新的规划位置。本发明可以在高空稀疏的空间中，为机动性能极强的UCAV在跟踪目标时提供一条有效的无冲突路径。规划的路径不但满足实际的物理要求，能有效的与跟踪目标保持安全的飞行距离。
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公开(公告)号：CN106920207B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710144510.X
申请日：2017-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T1/20
Abstract: 本发明提供一种基于硬件实现的空间平台像平面投影点实时计算的方法，DSP在接收图像的内外方位元素信息后，按照当前图像尺寸给其分块，首先按照一般的求解方式计算出这些像素块中心对应地心坐标系下的投影坐标，再根据这些求得的坐标，利用线性插值估计的方法，建立起像素之间对应的距离关系，然后通过这种关系，用FPGA恢复出所有像素的投影坐标，最后传送给DSP存于储存器。本发明既能够避免DSP进行重复大规模的计算，又能在保证数据精度的前提下，充分利用FPGA的数据处理能力，进而达到实时计算的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107301419A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710381548.9
申请日：2017-05-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/4609 , G06K2209/21 , G06T7/194 , G06T2207/10016 , G06T2207/10048 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明属于无人机目标的检测方法领域，具体涉及一种基于百分比击中击不中变换的红外弱小目标检测方法。具体包括1)选取训练样本；2)确定选取样本的前景结构元素FG和背景结构元素BG；3)确定待检测目标与结构元素最小匹配度P；4)读取待检测视频，计算最大匹配度Per；5)比较最小匹配度P与最大匹配度Per，分离图像目标与背景；6)显示检测结果，并读入下一帧图像，重复步骤4-5。本发明应用百分比击中击不中变换对红外弱小目标进行检测，不仅抗噪声性能好，并且达到了高检测率、低虚警率的检测效果。
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公开(公告)号：CN108759839A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810511768.3
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供的是一种基于态势空间的无人飞行器路径规划方法。一：无人飞行器实时侦测周围的环境信息，提取探测到的运动对象的状态信息；二：根据状态信息，求解出每个运动对象的态势空间，分析无人飞行器的物理约束，给出在机载坐标系下的约束空间；三：根据运动目标的收益函数获取跟踪策略；四：根据态势空间获取避开运动威胁的冲突避免策略；五：融合步骤三和四的策略加速度，生成新的控制加速度，并根据速度上界修正，然后根据到达点生成方法得到新的规划位置。本发明可以在高空稀疏的空间中，为机动性能极强的UCAV在跟踪目标时提供一条有效的无冲突路径。规划的路径不但满足实际的物理要求，能有效的与跟踪目标保持安全的飞行距离。
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公开(公告)号：CN106920207A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710144510.X
申请日：2017-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T1/20
Abstract: 本发明提供一种基于硬件实现的空间平台像平面投影点实时计算的方法，DSP在接收图像的内外方位元素信息后，按照当前图像尺寸给其分块，首先按照一般的求解方式计算出这些像素块中心对应地心坐标系下的投影坐标，再根据这些求得的坐标，利用线性插值估计的方法，建立起像素之间对应的距离关系，然后通过这种关系，用FPGA恢复出所有像素的投影坐标，最后传送给DSP存于储存器。本发明既能够避免DSP进行重复大规模的计算，又能在保证数据精度的前提下，充分利用FPGA的数据处理能力，进而达到实时计算的效果。
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公开(公告)号：CN108983205A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810511738.2
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种量测不可靠时的滤波初值获取方法。当信号检测系统接收到电磁波信号后，对信号进行分析处理，对目标进行定位。再采用三点法求取目标的速度和加速度，根据实际情况对求得的速度和加速度值进行判决修正，并将其修正值作为初始状态继续采用卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪。本发明方法通过提高目标跟踪算法的收敛速度，可实现对目标进行更加实时有效的跟踪；具有很好的可拓展性，针对多种不同的滤波算法，均可以采用该方法确定滤波初始状态，并能使其滤波收敛速度得到明显提高；可以适应多种目标运动类型，鲁棒性较高。
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公开(公告)号：CN108710110A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810511830.9
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/38
CPC classification number: G01S7/38
Abstract: 本发明提供的是一种基于马尔可夫过程决策的认知干扰方法。首先干扰机通过检测雷达信号的主要变化，识别雷达的工作模式并且建立工作模式状态转移的马尔可夫链，然后利用合适的算法对建立的雷达工作模式转移马尔可夫链计算转移概率，最后将雷达工作模式转移概率转化为矩阵形式就对雷达下一个工作模式进行预测，从而使得干扰机能够最大限度的对雷达信号进行干扰。本发明针对雷达的工作模式，干扰机选择合适的干扰方式，使得干扰的效益达到最大；本发明未对雷达干扰威胁做出评估，避免了评估的不全面性和不准确性；本发明可以根据得到的雷达工作模式状态转移矩阵进一步预测雷达下一次的工作模式，使得干扰机能够占据主动位置。
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