对电视经纬仪拍摄到的飞行小目标图像进行了归一化高斯模板相关.传统的模板相关方法不能将真假目标集合充分分离,导致真目标的漏检或引入虚假目标.基于模板相关的高斯函数拟合方法(Gaussian Function Fitting Method, GFFM),对模板相关所得到的目标集(含有真目标和假目标)中的每一个元素进行高斯函数拟合,并引入了一个更为灵敏的检验量-高斯函数拟合误差,可以将真假目标集合明显区分开,减小阈值确定的难度.实验表明:当相关系数阈值rth=0.8时,传统模板相关方法漏检率20%,虚警率40%;而GFFM方法则检出了所有真目标,且无虚假目标.

在利用多台测量站对空中运动物体进行交会测量过程中,测量站两两交会得到的测量结果并不会完全一致,有时甚至会有很大差别。讨论了具有自适应权的最优无偏方法:首先利用最小二乘法的原理,推导出了最小二乘解的表达式。在求解最优无偏解的过程中,通过求条件极值的方法导出了最优无偏解的权因子。由于权因子中的某些因素与目标像在CCD像面上的位置有关,提出了“自适应权”的思想,即权因子随目标像点位置的不同而自动调整。与传统的方法相比,具有自适应权的最优无偏方法,在一定程度上更充分地利用了不同情况下来自不同测量站的测量信息,从而提高了测量精度。经实际计算表明,在低空目标定位时,具有自适应权的最优无偏方法的平均偏差为传统方法平均偏差的40%左右。