简介:在穿墙雷达成像技术中,建筑布局成像对确定墙后人体目标的空间相对位置以及多径虚假目标的提取有重要意义。目前的建筑布局成像一般采用多通道多视角图像融合方法,对此提出一种基于多尺度分析,即基于小波分解下的多通道多视角图像融合算法。该算法分为两个阶段,第一阶段涉及到单视角下的多通道图像融合,该阶段的融合目的主要是为增强图像细节信息和提高图像清晰度。因此对其小波分解后的图像高频分量采用平均梯度增强的加权融合算法,低频分量采用平均加权融合,后经小波反变换后形成多幅单视角图像;第二阶段涉及到多视角融合,该阶段的融合目的主要是为了增强图像的对比度,并且考虑到此阶段不同视角下图像经小波分解后的三个高频分量对比度各不相同,因此高频分量采用对比度增强的加权融合算法,低频分量仍采用平均加权融合,后将融合后的频率分量经小波反变换,便可得到一幅完整融合图像。仿真结果表明,提出的基于小波分解下的多通道多视角图像融合算法不论在图像视觉效果的改善和信噪比的提高等方面都有较大的作用。
简介:无源定位跟踪是一种非线性系统状态估计问题。为了提高系统定位精度和降低系统复杂度,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于多移动传感器多目标无源定位跟踪系统。由于多移动传感器多目标交叉定位时会产生大量虚假点,随着传感器和目标数量的增加而大幅增加。因此,提出了一种改进的快速精确定位算法,即首先通过预测点选取传感器-目标测量方程;然后变换该测量方程,排除大量虚假点;再进行基于距离的支持度非等权值融合;最后将UKF子滤波估计值进行融合得到融合估计值。仿真结果表明,UKF和基于距离的融合法相结合对多移动传感器多目标无源定位具有较高的定位精度和较好的跟踪效果。