针对移动目标跟踪过程中,传感器感知信息存在噪声以及运动轨迹突变导致目标观测失真甚至丢失的问题,提出了一种扩展卡尔曼滤波交互多模型算法(EKF-IMM)。该算法以交互多模型算法为主体,同时融入EKF算法做滤波处理,使得在目标跟踪过程中,不仅对目标的不同运动状态具有自适应能力,同时还能对运动状态中可能的非线性问题做更好的处理,提高算法的鲁棒性。仿真实验表明,EKF-IMM算法能很好得适应多变的目标运动,与标准KF-IMM算法相比,该算法降低了噪声对传感器的干扰,提高了定位精度。

神经丝蛋白体型细长、形态多变,跟踪难度大。为了能够准确稳定的获取神经丝蛋白质的运动状态,利用了改进的Camshift算法实现了对神经丝蛋白运动的自动跟踪。利用HSV颜色空间的颜色直方图建立目标模型,结合预测点对目标特征点加权。通过在目标颜色概率模型中引入核函数,利用核密度梯度来进行目标搜索,最终在每帧图像中获取目标的具体位置。鉴于神经丝蛋白的特殊性,还对比分析了其他两种概率预测类算法的跟踪效果。实验结果表明,此方法能够快速稳定跟踪神经丝蛋白,为神经丝蛋白质的医学研究提供了新的途径。

为了解决声纳实际使用中强脉冲干扰影响目标检测和跟踪的问题,提出一种在阵元域内实现的自适应干扰抵消方法.该方法基于最小均方（LMS）误差准则的自适应滤波来实现,引入频域批处理方法大大降低了运算量,采用可变步长的自适应叠代方法实现了对强脉冲的快速抑制.提出一种自适应干扰抵消参考信号的提取方法,同时在自适应算法中施加梯度约束计算,从而实现强干扰背景下的目标稳定跟踪.经多次水上试验表明：该方法能够不损失目标信息对强脉冲干扰进行有效抑制,达到检测被强干扰掩盖的目标信号的目的,同时也能实现强干扰背景下的目标稳定跟踪.

一台经纬仪只能测量目标的方位角和俯仰角,即只能测得目标的方向.为确定空间运动目标在某一瞬间的位置,采用两台(或多台)经纬仪合理布站进行交汇测量的方法,可得到目标点的坐标值,根据不同时刻的坐标值,用最小二乘法对目标航迹进行曲线拟合,从而可以外推预测目标下一时刻的位置、速度和加速度.

光电经纬仪实时只能测得空间目标所在的方向线.为快速确定目标的瞬时位置,提出一种异面交会计算方法.该方法利用空间两异面光轴公垂线估计交会点位置.结果表明,该方法既可提高光电经纬仪实时的目标跟踪定位能力,也可为其他测量设备提供目标的引导数据.

设计了一种基于视觉的激光电子经纬仪跟踪引导系统来提高电子经纬仪工作效率,实现其在大空间范围内目标点的动态测量。介绍了跟踪引导系统结构组成并分析了外置扫描设备以及激光电子经纬仪的运动特性。建立扫描设备运动学模型,说明了利用空间坐标转换关系,通过光轴搜索法实现了经纬仪激光点自动引导的策略。然后,给出了镜头的变焦控制方法。最后,提出了基于扩展Kalman滤波估值的运动目标动态跟踪方法,将动态目标物与经纬仪激光点同时定位于摄像机视场中心区域。实验结果表明,所提方法能够正确预测估计运动目标状态,经纬仪激光点引导精度最终可达0.08（°）/m。该系统结合了激光跟踪动态测量以及电子经纬仪不受测量目标类型限制的优势,实现了基于激光电子经纬仪的传统空间角度交汇方法在动态精密测量领域的应用。

本文介绍一种用于经纬仪实时确定目标瞬时位置的异面交会计算方法，即利用空间两异面光轴公垂线估计交会点坐标。分析了经纬仪间的交会角等因素对交会测量精度的影响，并应用于飞机航路试验中。结果表明，当交会角在[60°，120°】时，坐标测量精度可显著提高。

液位是工业测量的重要参数之一，如何准确有效的对液位进行测量一直是研究的一个重点。为解决上述问题提出将视频技术应用于液位测量的新方法。当出现干扰时，以往的直接测量算法很难准确测量，而运用此方法，首先根据液位运动特性，建立其运动的数学模型，在采用更新函数的背景差法基础上，提出了一种卡尔曼滤波的预估校正算法，避免了测量中对单帧图像信息的依赖，提高了检测系统抗扰性。实验仿真表明，算法有效地保证了液位跟踪的准确性、稳定性和连续性。

针对相关滤波跟踪框架中快速运动带来的边界效应和遮挡情况下模型错误学习的问题,提出多特征联合时空正则化的相关滤波目标跟踪算法。算法在第一帧提取目标区域的快速方向梯度直方图特征、颜色空间特征和深度卷积特征,并使用主成分分析法降低特征的维度;然后在相关滤波跟踪框架中加入空域和时域正则化项,来缓解跟踪过程中边界效应和模型退化等问题;最后结合尺度池方法,对跟踪目标进行自适应的尺度估计。实验结果表明,该算法在目标发生尺度变化、遮挡、快速运动等情况下,仍具有较好的跟踪有效性。

基于DM6437开发板和Mean Shift算法设计出一个目标跟踪系统.DM6437是TI公司推出的一款高性能适于图像处理的DSP芯片.Mean Shift算法采用核函数直方图建模,对目标遮挡、变形以及背景的变化都不敏感,而且它的算法实时性好,有利于在DSP上的实现.该系统对PC机上的选定目标实现了较好的跟踪效果.