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针对光电跟踪测量技术快速发展过程中对系统及内部算法越来越迫切的测试与评估需求,搭建了虚拟测试评估平台体系结构,提出了一种基于虚拟环境的光电经纬仪虚拟仿真测试方法,建立了不同应用环境下系统及算法相关性能的有效测试评估方法,主要研究内容和结果如下。
针对虚拟测试场景仿真需求,主要研究测试场景目标仿真建模和场景图像仿真方法。通过对目标运动特征设计与仿真相对于具体应用的独立性分析,提出了基于运动学的虚拟目标运动轨迹和姿态的数据建模方法,摒弃了基于动力学的目标运动特征仿真方法。结合光电经纬仪的测量模型,得到了直接描述目标运动特征的可视化设计与仿真模型,实现了目标轨迹与姿态的独立建模与仿真,适应了OpenGL的成像特性。实验表明,三维场景中的目标仿真轨迹和姿态符合光电经纬仪的测试评估需求。
给出了虚拟测试场景中的经纬仪图像仿真方法,基于OpenGL的二维成像原理,导出了模拟光电经纬仪CCD相机的OpenGL虚拟相机模型,可以灵活的模拟出不同场景、不同目标和不同成像条件下光电经纬仪的理论成像结果。在实时仿真测试时,采用预先仿真出的目标图像经旋转和平移后叠加到预先仿真的背景图像上,并给出了目标图像叠加的平移量和旋转角的计算方法,从而逼真模拟经纬仪实际拍摄成像。实验表明,由以上仿真方法所生成的目标图像基本满足了当前测角误差、跟踪精度与姿态提取算法效果(或性能)的测试评估需求。
提出了一种面向弱小目标识别的非实时参数化图像仿真方法,弥补了实时成像的不足之处。探讨了目标图像特征及其影响因素与度量模型,采用虚拟目标模型,参数化设计其静态特性和运动特征,设计和配置背景特征及噪声模型,然后合成目标图像和背景图像,从而得到量化的理论仿真图像模型及数据。实验表明,该仿真方案所生成的合成图像有效拓展了非实时的自动目标识别(AutomatedTarget Recognition,ATR)系统及其算法效果的检测与评估。
针对虚拟测试评估需求,主要研究基于上述仿真方案的系统及算法相关性能评估指标体系、不同应用条件下的评估方法。针对系统动态测角误差、跟踪精度和姿态提取算法检测,采用最大误差和均方根误差来衡量其效果。针对图像小目标的ATR系统及其算法效果评估,建立了适于不同应用环境的评估指标与评估方法。
将ATR算法评估分成图像预处理阶段(目标检测识别阶段)算法评估和目标跟踪识别阶段算法评估,对其识别效果的参照信息及其度量模型进行了设定。改进了Logistic回归模型,对识别算法正确识别率(the Probability of Detection-PD,Pd)这一指标进行评估,以量化Pd随信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)和目标大小的变化规律。采用了综合接受者工作特性(Summary Receiver OperationCharacteristics,SROC)模型对Pd和虚警率(the False Alarm Rate-FAR,Pf)两指标效果综合量化评估。修正了Pd指标的量纲,使其更适于计算和评估;改善了综合指标值,对算法的Pd,Pf进行综合效果评估,同时也获得算法的最佳工作点。针对目标跟踪识别阶段算法评估,另增加了跟踪稳定性(关联性能)和有效跟踪精度指标,采用关联矩阵法进行综合评估。采用了基于多目标的自由接受者工作特性(Free Receiver Operation Characteristics,FROC)模型,以单目标识别作为特例,对算法效果进行评估。实验表明,建立的评估方法能有效完成两阶段主要识别算法基于Pd和Pf的综合评估。
给出了基于图像的ATR系统(或主要算法组合)整体识别效果模糊综合评判方法,搭建了较完备的指标体系,确定了设置权重的直接权重法、w路径法和变权法;对样本获得条件、样本容量和假设检验模型进行了设定;界定了各指标值的评价等级统计区间;最后,探讨了模糊评判算法的一般模型及细化模型。实验表明,所建立的评估指标体系和评估方法能有效的对ATR系统整体识别效果进行评估,获得其在各外因水平下多种识别效果等级出现的概率和可能性。
针对虚拟测试平台下目标跟踪滤波算法的评估及应用,探讨了跟踪滤波算法的评估指标和评估方法,添加了噪声处理效果的辅助指标,引入协方差分析描述函数技术和谱分析方法,对滤波效果进行统计、分析;改进并给出了一种基于当函数技术和谱分析方法,对滤波效果进行统计、分析;改进并给出了一种基于“当前”统计模型的分段模糊自适应跟踪方法。实验表明,采用该评估方法对改善前后的滤波算法效果进行分析比较,改善后的滤波算法取得了较好的跟踪效果。
利用上述可视化目标轨迹与姿态仿真技术、基于OpenGL的目标图像仿真技术、信息交互技术、面向弱小目标的参数化图像仿真技术和不同应用条件下的测试评估技术等,为光电经纬仪的研发拓展了多层次、多角度测试评估手段。通过实际测试评估应用,验证了虚拟测试仿真与评估系统及其关键技术的有效性。