基于Kalman滤波方法的多传感器信息融合最优白噪声反卷积滤波器

应用Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在线性最小方差按矩阵加权最优信息融合准则下,提出了多传感器信息融合稳态最优白噪声反卷积滤波器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它被用于计算最优融合加权阵.同单传感器情形相比,可提高滤波精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性.     

随机奇异系统分布式最优分量融合滤波器

应用射影理论,基于奇异系统典范型分解,对带相关噪声的单传感器随机奇异系统,给出一种新的递推滤波器;当系统带有多个传感器时,基于线性最小方差标量加权的分量融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合滤波器.融合估计的每个分量分别由局部估计的相应分量按标量加权融合获得,它只需并行计算一系列标量权重.可改善各局部估计的精度和减小计算负担.推得了随机奇异系统任两个局部估计之间的滤波误差互协方差阵.仿真例子验证了其有效性.     

多传感器信息融合白噪声去卷Wiener滤波器和平滑器

应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器最优信息融合白噪声去卷W iener滤波器和平滑器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它可被用于计算最优融合加权系数.同单传感器情形相比,可提高融合估值器精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernoulli-Gaussian白噪声去卷滤波器的仿真例子说明了其有效性.     

一种新的自适应双边滤波算法

现有的双边滤波算法需要预先设置空间方差和灰度方差参数,滤波时参数固定且不能保证是最优的参数设置. 文中提出一种新的自适应双边滤波算法(adaptive bilateral filtering, ABF),通过目标尺度信息实现空间方差局部自适应取值,保留更多的图像边缘特征;采用图像分块技术估计噪声方差,根据噪声方差自适应地设置灰度方差,以保证滤除噪声的性能;通过强制增大空间方差滤除较强噪声点. ABF不必像传统双边滤波算法那样根据经验设置参数,而是根据图像局部特征自适应地设置空间参数,不仅提高了滤除噪声的能力,而且更好地保留了图像边缘特征. 仿真实验表明,无论是主观评价还是客观评价,所提出的方法均优于传统的双边滤波算法、各向异性扩散算法和改进的双边滤波算法.     

GPS空时自适应滤波矩阵重构抗干扰算法

小快拍数、干扰移动及天线平台震动引起协方差矩阵估计误差增加,导致现有的全球定位系统(global positioning system,GPS)空时自适应滤波抗干扰算法的性能急剧下降,为此提出了一种基于矩阵重构的GPS空时自适应滤波抗干扰算法.该算法利用Capon空间谱估计方法重构干扰加噪声协方差矩阵,并对矩阵进行时域平滑得到空时滤波权值.仿真结果表明,该算法在多干扰、低信噪比、小快拍数情况下降低了阵列误差的影响,提高了阵列天线输出信干噪比,与对角加载算法和矩阵锐化算法相比提升5dB左右.     

CDMA中一种新的波束形成算法

基于CDMA环境提出了一种新的波束形成算法,并且以此形成二维Rake合并器.这种新的方法,根据最大信号噪声干扰比准则推导出计算权矢量的公式,将求导向矢量再求逆的两步问题转化为直接求Hermit阵的最大广义特征值和特征向量,且使用解扩后数据计算干扰加噪声的协方差阵.该法计算量小,数据存储量小,不需要训练序列和参考信号,步骤简单且性能优于导频辅助法,计算量小于码滤波法.此法可应用于第三代移动通信系统中快衰落环境下的波束形成.     

一种新的固定滞后最优Kalman平滑器

基于带相关噪声系统的一种最优Kalman滤波算法,应用白噪声估计理论和射影理论,提出了一种带白噪声估值器的固定滞后最优Kalman平滑器。它可递推实现,一个仿真例子说明了其有效性。     

广义系统降阶极点配置Kalman估值器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估计理论,提出了广义系统降价极点配置Kalman状态估值器.它可统一处理滤波、平滑和预报问题,且具有渐近稳定性.在计算上与非降阶的方法相比明显地减少了计算负担.同经典降阶Kalman滤波方法相比,避免了求解Riocati方程.仿真例子说明了所提的理论和算法的有效性.     

广义离散随机线性系统降阶固定区间最优Kalman平滑器

利用Y-可观广义系统典范型,将广义系统状态估计问题转化为一个降阶常规系统的状态估计问题.应用Kalman滤波方法和白噪声估计理论,提出了广义离散随机线性系统降阶固定区间最优Kalman平滑器,可减少计算负担,便于实时应用,一个仿真例子说明其有效性.     

应用H1自适应滤波的浅海水声信道估计

浅海水声信道是目前最困难的无线通信信道之一,可建模成稀疏衰落信道,其噪声以S S分布来描述.提出了基于H1自适应滤波的稀疏双选衰落信道估计算法,针对S S分布噪声中个别脉冲对信道估计影响较大的情况,分别对信号的实虚部进行限幅以消除影响算法稳定度和性能较大的脉冲噪声. 仿真结果表明：在S S分布噪声下,所提出的针对脉冲噪声的5预处理提升了系统性能;无论是多径信道还是双选衰落稀疏信道,基于H1自适应滤波的信道估计算法的性能优于sIPNLMS算法.     

捷联惯导初始对准的超球体采样SRUKF算法

平淡卡尔曼滤波(UKF)在捷联惯导系统静基座大方位失准角初始对准中计算量大,且滤波数值不稳定. 针对这一问题,该文将超球体采样策略与平方根UKF(SRUKF)算法相结合,提出一种改进的SRUKF算法. 该算法在保证其滤波精度和UKF算法相当的前提下,通过引入超球体采样减少了采样点数,提高了计算速度. 并以协方差阵的平方根矩阵代替协方差阵参加递推运算,减少了计算机舍入误差,提高了滤波数值稳定性. 仿真结果表明,该算法在保证初始对准滤波精度的前提下降低了计算量,提高了滤波性能.     

强噪声与突变干扰下的紫外图像中导弹目标的提取

为了抑制紫外图像处理中紫外CCD(电荷耦合装置)传感器和高增益放大器的强噪声和突发干扰,在不改变现有紫外CCD 传感器硬件结构的前提下,提出了一种紫外图像序列的三维递归滤波算法. 该算法由二维IIR(递归)空间滤波器和一维时间IIR 滤波器级联构成. 所提出的三维递归滤波算法计算量小,稳定,且可清晰地
提取导弹目标,实现快速实时的紫外图像序列滤波. 提供了二维IIR 空间滤波器和一维时间IIR 滤波器的稳定性检验算法. 仿真实验验证了所提的三维滤波算法是正确,有效而实用的.     

PLC在新型全自动滤水器控制中的应用

用ＰＬＣ实现的新型滤水器，在旋转排污、开关阀方面实现了全自动控制，并很好地解决了因水质污染对电玫发电机组带来的危害，克服了国内其它形式的滤水器无法解决的有机物过滤排污问题。     

基于凸组合的麦克风阵列自适应语音增强方法研究

广义旁瓣相消器是应用极为广泛的麦克风阵列语音增强方法,对含高斯噪声的语音信号降噪效果较明显。然而,当语音信号中混有脉冲噪声时,利用此方法进行降噪处理所得增强后的语音信号可识别性明显变差。为改善含脉冲噪声语音信号的降噪效果,本文提出一种基于凸组合的麦克风阵列自适应语音增强方法。该方法利用由线性滤波和非线性样条滤波构成的凸组合滤波器替换单一的线性自适应滤波器,并用最大相关熵准则更新凸组合滤波器的权值和非线性样条滤波中的控制点因子。结果表明：所提语音增强方法能有效滤除语音信号中存在的高斯噪声和脉冲噪声,语音增强效果极其明显。     

基于二抽取的多结构元素并行复合形态滤波器

提出了一种基于二抽取的多结构元素并行组合滤波器.该滤波器采用多结构元素构成基于复合数学形态学的低通滤波器.在不增大结构元素宽度的情况下,通过二抽取方法降低信号的采样率来提高其低通能力,根据一次滤波效果调整信号的采样率进行二次滤波,并采用插值重构的方法恢复到原始信号的采样频率.这种结构的数学形态学滤波器能有效的滤除掉多种类型和不同频带范围内的噪声.仿真结果表明了这种滤波器的有效性.     

考虑SAR图像导航量测特性的SAR/INS组合导航非线性滤波

SAR/INS组合导航系统中,当SAR量测输出时间间隔较长时,惯性导航得不到及时修正,系统将具有较强的非线性特性,导致常规卡尔曼滤波算法的精度受到影响甚至滤波发散. 为了提高组合导航的精度,该文结合惯性导航系统的非线性模型,设计基于无迹卡尔曼滤波(UKF)解决非等间隔量测修正的SAR/INS组合导航非线性滤波算法,并通过协方差分析对比研究常规卡尔曼滤波和该文算法的性能. 仿真结果验证了该文算法具有更高的精度.     

窄带噪声下的子空间语音增强算法

传统的子空间语音增强方法在推导过程中,一般假定噪声的方差矩阵是满秩的.在窄带噪声或者音调噪声下这一条件就不能满足。本文采用直接对噪声信号进行子空间白化的方法,将传统的子空间语音增强方法推广到了窄带噪声的情况。仿真结果表明了该算法的有效性。     

组合导航直接滤波模型中的高斯粒子滤波

利用高斯粒子滤波技术和直接滤波模型实现了SINS/GPS组合导航系统的数据融合. 首先对高斯粒子滤波进行改进,选取合适的重要性函数并简化滤波流程,然后直接采用惯导参数和GPS伪距等变量建立组合导航直接滤波非线性模型. 讨论了SINS/GPS 组合导航系统中的高斯粒子滤波的具体实现方法. 实验结果表明,该滤波方法能较好地满足组合导航的精度要求. 和其他滤波方法相比,高斯粒子滤波对系统和噪声模型要求比较宽松,因此在直接滤波中有一定的优势.