基于卡尔曼滤波与Camshift的低轨空间变光目标跟踪方法

针对低轨空间变光目标星像形态变化频繁且运动速度快,跟踪目标时很难准确捕获目标位置信息这一难点,提出卡尔曼滤波与Camshift相结合的目标跟踪方法。根据目标的难捕获特性,引入卡尔曼滤波外推对目标进行位置预测,用改进的Camshift跟踪目标,即基于灰度图像单通道的白色提取的目标跟踪方法,实现低轨变光目标稳健跟踪和提高目标捕获率;当目标与恒星瞬间相互遮挡时,用改进的遮挡目标预判方法进行位置预测,同时用卡尔曼滤波的预测位置代替Camshift计算出的目标位置,作为观测位置去更新卡尔曼滤波,实现遮挡目标稳健跟踪和提高目标捕获率。实验结果表明：跟踪目标的可变波门根据目标大小自适应调整,不仅可以实现中高轨目标稳定跟踪,而且对低轨变光目标具有稳健跟踪效果。当目标与恒星瞬间相互遮挡时能稳健跟踪目标,提高跟踪数据的有用率。该方法程序运行速率快,灵敏度高,适用性强,实时性好,具有很好的使用价值和广泛应用前景。     

一种空间目标光电跟踪新方法

针对目前空间目标光电观测的自动跟踪过程中,容易受到恒星干扰等影响丢帧后失跟的问题,从概率观点分析了光电跟踪的两个环节:状态外推和实时采样.根据估计理论,建立了一种新的光电跟踪方法.方法利用卡尔曼滤波数据融合的本质提高外推的稳健性,通过均值漂移方法实现跟踪窗口的调整.仿真试验表明,新方法能够有效的降低跟踪中干扰的影响,提高跟踪的稳健性.