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基于豪斯道夫距离度量的激光引信目标识别方法-论文

归档日期:08-29       文本归类:激光近炸引信      文章编辑:爱尚语录

  基于豪斯道夫距离度量的激光引信目标识别方法-论文。第3 7 卷 第 3期 2 0 1 5年 6月 探 测 与 控 制 学 报 J o u r n a l o f De t e c t i o n & Co n t r o l V

  第3 7 卷 第 3期 2 0 1 5年 6月 探 测 与 控 制 学 报 J o u r n a l o f De t e c t i o n & Co n t r o l Vo1 . 3 7 NO . 3 J u n . 2 0 1 5 基 于豪 斯 道夫 距 离度 量 的激 光 引信 目标 识 别 方 法 刘 朝 , 陈遵 田, 崔景霖 , 王春涛 ( 机 电动态 控 制重点 实验 室 , 陕西 西安 7 1 0 0 6 5 ) 摘 要 : 针对激光引信在 目 标识别过程中抗背景结构噪声能力差的问题, 提出了基于豪斯道夫距离度量的激 光引信 目标 识别 方法 。该方法 利用豪斯 道夫距离 具有 判断两个矩 阵相似性 的特点 , 通过 计算探 测 图像 矩阵各 元 素与 目标 标准模板 矩阵之间的豪斯道 夫距 离 , 判断此距 离是否满足 判决条件 , 进 而实现 目标 的检测 与识 别 。 仿 真验 证表明 : 该方法可 以有效地在复杂背景下从各种地 面结构噪声 中分辨 出坦 克 , 具有较强的抗背 景结构 噪 声 干扰 的 能 力 。 关键 词 : 激光引信; 激光推扫成像 ; 目 标识别; 豪斯道夫距离 中 图分类号 : T N 9 1 1 . 7 文献标 志 码 : A 文 章编 号 : 1 0 0 8 — 1 1 9 4 ( 2 0 1 5 ) 0 3 . 0 0 2 0 - 0 4 La s e r Fu z e Ta r g e t Re c o g ni t i o n Me t h o d Ba s e d o n Ha u s d o r f f Di s t a nc e Me t r i c LI U Z h a o ,CHEN Z u n t i a n,CUI J i n g l i n,W ANG Ch u n t a o ( S c i e n c e a n d Te c h n o l o g y o n El e c t r o me c h a n i c a l Dy n a mi c Co n t r o l La b o r a t o r y , Xi ’ 8 n 7 1 0 0 6 5 , Ch i n a ) Ab s t r a c t : La s e r f u z e i s p o o r o f t a r g e t i d e n t i f i c a t i o n a b i l i t y o f r e s i s t i n g b a c k g r o u n d s t r u c t u r e n o i s e .F o r t h i s p r o b l e m ,t h e l a s e r f u z e t a r g e t r e c o g n i t i o n me t h o d b a s e d o n Ha u s d o r f f d i s t a n c e me t r i c wa s p r o p o s e d .Th i s me t h — o d c o u l d d e t e r mi n e t h e s i mi l a r i t y o f t WO ma t r i c e s u s i n g t h e Ha u s d o r f d i s t a n c e me t r i c .B y c a l c u l a t i n g t h e Ha u s — d o r f d i s t a n c e b e t we e n p r o b e i ma g e ma t r i x a n d t a r g e t s t a n d a r d t e mp l a t e ma t r i x e l e me n t s ,t h e d e t e r mi n a t i o n c o n — d i t i o n we a t h e r me t o r n o t w e r e j u d g e d ,t h u s a c h i e v e d d e t e c t i o n a n d i d e n t i f i c a t i o n o f t a r g e t .S i mu l a t i o n r e s u l t s s h o we d t h a t :t h i s me t h o d c o u l d e f f e c t i v e l y d i s t i n g u i s h t a n k f r o m a v a r i e t y o f b a c k g r o u n d s t r u c t u r e n o i s e ,wh i c h h a d a s t r o n g a b i l i t y o f r e s i s t i n g b a c k g r o u n d s t r u c t u r e n o i s e . Ke y wo r d s: l a s e r f u z e;l a s e r s we e p i ma g i n g ;t a r g e t r e c o g n i t i o n;Ha u s d o r f f d i s t a n c e 0 引言 掠飞导 弹 、 巡飞 弹等武 器系统 的激光 引信 常采用 推扫 成像 探测 方法 获 得 目标 的二 维距 离 轮廓 像 [ 1 ] 。 由于受 国内制造工 艺的限制 , 激光 推扫线 阵探测 器线 豪斯道夫距 离度量原理 豪 斯 道夫 距 离 作 为一 种 相 似性 度 量 算 法 , 与 以 往 大 多数 图像 匹配 的度量 准则 不 同的是 这种 度量 不 强 调 图像 中的 匹配 点一 一对 应 , 点 与 点 的关 系 是模 阵元 数较 少 , 导 致其 所 成 的像 为 简 易二 维 距 离轮 廓 像, 针对 这种简易像 的图像 识别方 法成为 一个重 要 的 研究方 向。现有 的 目标识 别方 法 是通 过 检测 距离 或 糊的 , 同时豪 斯道 夫距 离也 满足 距离 的一 些性 质 , 如 同一性 、 对称 性 和 三 角不 等 性 。因此 这 种 度 量本 身 有 很强 的抗 干扰 能力 和容 错 能 力 , 这 己为 大 多 数研 究 者所 公认 。 相 似性 度量 就是 通过 一定 的度量 准则 来衡 量形 轮廓特 征的 突变来 实 现[ 2 ] 。但 在 面临从 复 杂 的地 面 背景信 息 中检测 目标 时 , 难 以将 目标 特征 和复杂 的地 面、 地 物特征有效 的区分 开 , 存 在抗 背 景结 构 噪声 能 力差 的问题 。本 文针 对 激光 引信 在 目标 识别 过程 中 抗背 景结构噪声 能力差 的问题 , 提 出 了基 于豪斯 道夫 状 间 的相似 性 ; 而空 间 距 离 不仅 可 以度 量 空 间 目标 间的位 置情 况并 且可 以用来 描 述其 相似 度 。传统 欧 氏距离 度 量 满 足 对 称 性 、 非 负 性 和 三 角 不 等 式 性 质l 3 ] 。其缺 点是 只适 用 于 点与 点 之 间 的距 离 度量 。 距离 度量 的激光 引信 目标识别方法 。 * 收 稿 日期 : 2 0 1 5 — 0 1 — 2 3 作者简 介 : 刘 朝( 1 9 8 9 一) , 男, 陕西西安人 , 硕士研究生 , 研究方 向 : 激光引信 。E - ma i l : 2 7 2 8 8 3 9 0 4 @q q . c o m。 刘 朝等: 基 于豪斯道 夫距 离度 量 的激 光 引信 目标 识 别方 法 2 1 接下 来最 远距 离 、 最 近距 离 和 质 心 距 离 等被 提 出来 用 于描述 其他 五类 空 间 目标 间 的 距离 度 量 , 然 而这 些 距离 度量 未考 虑到 空 间 目标 的形状 和位 置差 异 。 2 基于豪斯道夫距离度量的激 光引信 目标 识 别 方 法 基 于豪斯 道夫 距离 度量 的激 光引 信 目标 识别 方 法 属于模 版 匹配算 法 的一 种 , 通 过 实 测 数据 与 模 版 数 据 的匹配 , 达 到识别 目标 的 目的 。 激光 探测器选 择 M 元 P I N线 阵探 测 器 , 目标 以 为解 决 这些 问题 , 现 代 拓扑 学 的 奠基 人 之 一德 国数 学 家 F e l i x Ha u s d o r f 提 出 一 种 新 的 距 离 度 量 —— 豪斯 道夫 距离 , 目前 该 度 量 广 泛 用 于衡 量 两 个 集合 之 间 的差 别 _ 4 j 。 豪斯道 夫距 离 的最初 定义 是描 述两 组点 集之 间 相似 程度 的一 种 度 量 , 假 设 有 两组 点 集 合 A一 { a , … 坦 克为例 。则 当导 弹飞 行 高度 为 H 米 , 激光 扩 束 角 为, 坦克 宽度 为 w 米 时 , 可计 算 落在 坦克 上 的激 光 脚印( 落 在 坦 克 上激 光 元 数 ) 个 数 N 有 如 下计 算 公 式: 7 、r — 一 , a ) B一 { b ” , b ) 则 这 两个 点 集 合 之 间 的豪 斯 H( A, B)一 ma x ( h( A, B) , h ( B, A) ) ( 1 ) 道夫 距离 定义 为 : 式( 1 ) 中h ( A, B ) , h ( B, A) 为单向的豪斯道夫距离 , h ( A, B) 表示 点集 A 中所有 点到 点集 B 的最 小距 离 的最大 值 。 h ( A, B)一 ma x ( a E A) mi n ( b E B)l l n—b l l( 2 ) W ×M , 、 H ×t a n ( 9 0 。 一) ( B, A)一 ma x ( b E B) mi n ( a E A)l l b —a l l( 3 ) 当导弹飞行速度 为 , 采样率为 F, 可得落在 扫 描长度 为 C的 区域 内的采样 点数 T: 式 中, “『 I 是 点集 A 和 B 点 集 间 的距 离 范数 , 常 丁 一 南 测 数据 矩阵 。 ( 5 ) 用 的是 E u c l i d e a n( 欧几里 得距 离 ) 距离 _ 5 ] 。 如上面所示 , 式( 1 ) 中 H( A, B) 是豪斯道夫距 离 的基本形式 , 称为双向豪斯道夫距离 , 式( 2 ) 中的 h ( A, B ) 是从集 合 A 到集合 B 的单 向豪斯道夫 距 离, 同理 , 式( 3 ) 中h ( B, A) 为 从集 合 B 到 集合 A 的 单向豪斯道夫距离 。h ( A, B ) 表示对于集合 A 中的 每一 个点 a , 求 出它到 集合 B的最 小距 离 , 并从 i 个 最小距离中取出最大值 。同理 , h ( B , A) 表示对于集 合 B中的每一个点 b , 求出它到集合 A 的最小 距 离, 并 从个 最 小 距 离 中取 出 的最 大 值 。单 向豪 斯 道夫 距离 h( A, B) 和 h ( B, A) 中 的 较 大 者 即 为 H ( A, B) [ 。豪斯 道 夫 距 离 度 量 区别 于传 统 度 量 方 法, 顾及 了空间 目标整 体形 状 , 而不 像最 远 、 最 近和质 心距离度量中只表达了两个点之间的距离[ 7 ] , 如图 1 所示 , 表示 从 目标 B的边界 到 目标 A 的最 远距 离 , 同 理, 表示从 目标 A 的边界 到 目标 B的最 远距离 。 则可 以得 到一 个 N× T 的数 据 矩 阵 Q, 矩阵 Q 即为激光 探 测器得 到 的 以引信距 地距 离 为元素 的实 而模 版 矩 阵 P则 通 过 事 先 大量 的 测 量 分 析 得 到, 与 矩阵 Q具 有 相 同 的行 和列 , 也 是 一 个 N ×T 的数据 矩阵 。 在得到模版与实测数据矩阵 P和 Q后 , 求出P 中任意 点到 Q 的距 离及 Q 中任 意点 到 P 的距离 , 形 成 D 矩 阵 。D( n , m) 为 P 中第 7 " 1 个 点 到 Q 中第 m 个 点 的距离 。然后 找 出 P 中一 点 , 到 Q中任 意 点 的最 小距 离 最 大 , 同理 可 以在 Q 中找 到 一 点 , 到 P中任 意 点 的最 小 距 离 最 大 , 然 后 比较 与 , 二者之间较大的即为 P与 Q之间的豪斯道夫距 离d 。 通过事先大量 的测试 分析 , 我们发现当 目标的 实测 数 据 与 模 板 间 的 豪 斯 道 夫 距 离 小 于 均 小 于 0 . 8 4 , 而 非 目标 的实测 数 据 与 模 板 间 的豪 斯 道 夫 距 离均 大于 0 . 8 4 , 据此 , 我 们 得 到一 个 用 于判 决 实 测 ( 8 )两 个 点 的情 况 ( b )一 个 点和 一 条 线 的情 况 数据 是否代 表 目标 的判 决条件a , 取0 . 8 4 。 将得 到 的豪斯 道夫距 离 h d与判决 条件 J a 进 行 比较 , 当h a ( c )两 条 线 的 情 况 ( d )一 条 线 和 一 个 面 的 情况 则判断其为 目标物体 , 当^ ≥ 则 判 断未推 扫 至 目标 , 继 续推 扫 。 图 1 四种不 同类型的空间 目标 间的豪斯道夫距离 的表达 一 数据 矩 阵 Q 随着 弹体 的 飞行 是 不 断更 新 的 , 每 贞 数据更 新 都会 产生 一 个 新 的 Q矩 阵 , 通过 不 断 地计 算新 产生 的 Q矩 阵与 P 矩 阵之 间 的距 离 , 直 到 F i g . 1 Ex p r e s s i o n o f f o u r k i n d s o f d i f f e r e n t t y p e s o f s p a t i a l o b j e c t s ’Ha u s d o r f d i s t a n c e

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