提升小波在SINS信号去噪及初始对准中的应用

针对惯性仪表测量信号中包含大量随机噪声的问题和经典小波的缺点,研究了提升小波算法在信号去噪和初始对准中的应用.研究了基于提升方式下的小波算法,并将其应用到惯性器件测量信号噪声消除中;建立了捷联惯导系统粗对准方案和在大方位失准角条件下的非线性精对准模型;将基于提升小波的噪声消除算法应用于捷联惯导系统初始时准中.实验结果表明,提升小波算法有效去除了惯性器件测量信号中的噪声;基于该算法,可提高初始对准速度和精度.     

捷联惯导系统快速初始对准方法仿真研究

捷联惯导系统(SINS)静基座初始对准时,由于方位误差角的观测度较低,使对准的时间比较长。为了实现SINS的快速初始对准,在东—北—天坐标系下推导了快速对准方法;采用小波滤波和卡尔曼滤波相结合进行初始对准滤波。仿真结果验证了小波——卡尔曼组合滤波方法的有效性。     

捷联惯导系统快速初始对准的多级组合滤波实现

捷联惯导系统初始对准中利用卡尔曼滤波器进行状态估计时,其数学平台的东向和北向水平失准角估计速度很快,而天向方位失准角的收敛很慢。为了解决这个问题,在基本卡尔曼滤波的基础上引入了多级组合滤波的思想,利用对捷联矩阵的修正和对天向方位失准角φU估计的改进产生了新的信息,形成了两级卡尔曼滤波,并且与小波软阈值法相结合,实现了捷联惯导系统的快速初始对准。     

基于插值非线性滤波的SINS静基座初始对准

讨论了捷联惯性导航系统（SINS）静基座初始对准的非线性和线性误差模型,提出一种基于插值非线性滤波的SINS静基座初始对准方法.分析了插值非线性滤波原理,给出了系统加性噪声情况下的二阶插值非线性滤波递推算法.进行了静基座状态下基于KF、EKF和插值非线性滤波的初始对准仿真.仿真结果表明,在大方位失准角的情况下,基于插值非线性滤波的对准方法具有更高的估计精度,且无需计算Jacobian矩阵,相对于EKF计算量更小,实现更为简单.     

降维 CKF 算法及其在SINS 初始对准中的应用

针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)算法在捷联惯导系统（strapdown inertial navigation system, SINS）大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题,提出了降维CKF 算法。与常规CKF 算法相比,该算法只对离散化后的SINS 非线性误差模型中的大方位失准角进行采样,再利用三阶球面-相径容积规则计算后验均值和协方差,从而将采样向量从10 维降低到1 维,采样点数量从20个下降到2 个,减小了计算量。仿真实验结果表明,该算法与常规CKF 算法具有相同的对准精度,计算时间仅为常规CKF 算法的1/3,是一种较为实用的方法。     

船用捷联惯导系统运动中对准的UKF设计

针对海况恶劣船体大幅晃动,捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准的问题,给出了大方位失准角情况下捷联惯导系统的非线性误差方程,采用UKF方法来解决GPS辅助船用捷联惯导的运动中对准问题。仿真结果表明,该方法仅需60 s即可完成初始对准,并且水平对准精度达1′,方位对准精度达6′。与传统的EKF非线性滤波方法相比,采用UKF来实现船用捷联惯导系统运动中对准,不仅无需计算复杂的Jcobian矩阵,而且精度更高。     

单轴旋转SINS方位陀螺漂移精确估计方法

为了减小方位陀螺漂移对单轴旋转捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)长时间定位精度影响,提出了一种方位陀螺漂移在线估计方法。对SINS误差参数进行分析,指出东向陀螺漂移和方位失准角精度决定方位陀螺漂移估计值精度。利用优化后的卡尔曼(Kalman)滤波器在线估计SINS失准角并进行补偿,在此基础上进一步使用Kalman滤波器估计惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)误差。进行了转台三轴摇摆和车载行进间验证实验,车载行进间验证实验中,IMU误差估计完成后转入到纯惯性导航,其12 h的定位误差为2.12n mile,系统定位精度满足中等精度单轴旋转SINS长时间导航需求。     

ICDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对大方位失准角捷联惯性导航系统误差模型非线性的特点,利用基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(iterated central difference Kalman filter, ICDKF)方法进行初始对准。与传统的非线性扩展卡尔曼滤波相比,ICDKF不仅能够提高滤波精度,而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的雅可比矩阵的推导;同时ICDKF通过迭代测量更新,提高了目前存在的中心差分卡尔曼滤波的估计精度。仿真结果进一步表明ICDKF算法的可行性与优越性,能够满足初始对准的要求。     

KF/UPF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

为解决捷联惯导系统大方位失准角初始对准中状态维数较高,直接应用无迹粒子滤波(unscented particle filter, UPF)会带来维数灾难的问题,提出了基于卡尔曼滤波(Kalman filter, KF) /UPF组合滤波的初始对准方法。将非线性初始对准模型分解为线性与非线性两部分,采用KF实现对线性部分的最优估计,采用UPF对系统的非线性部分进行状态估计。通过仿真比较不同粒子数下KF/UPF组合滤波算法和UPF算法,结果表明,KF/UPF组合滤波算法在保证初始对准精度和收敛速度的同时,将需要进行UPF滤波的状态维数由10 维降为3 维,减少了计算量,运算时间分别缩短至原来的52.69%和6.0%,提高了初始对准的实时性。     

捷联惯导系统简化非线性对准研究

对任意大失准角条件下的捷联惯导系统非线性对准进行了建模和简化,并给出了差分GPS辅助条件下的大失准角行进间对准简化模型。针对四组不同量级的初始姿态失准角,分别采用线性模型和非线性模型进行卡尔曼滤波（KF）和Unscented卡尔曼滤波（UKF）静态对准仿真,结果表明文中大失准角非线性模型可适用于任意角度的初始对准,小失准角和大方位失准角情况下UKF对准可达角分级精度,但在水平和方位皆为大失准角情况下UKF收敛至一定程度后仍需与KF配合使用。

Abstract：

Modeling for Strapdown Inertial Navigation System （SINS） initial alignment with arbitrarily misalignment angles was created and simplified,and the nonlinear alignment modeling for SINS initial alignment on-move with the help of Differential GPS （DGPS） was proposed.Simulations of static-base initial alignments through linear Kalman Filtering （KF） and nonlinear Unscented Kalman Filtering （UKF） were carried out with four different weights of initial misalignment angles.Results show that the simplified nonlinear model can implement initial alignment with arbitrarily misalignment angles.The nonlinear UKF can reach minute magnitude precision as all of misalignment angles are small or only azimuth misalignment angle is large.However,if both initial horizontal and azimuth misalignment angles are large,KF is still recommended to use after UKF convergence to small scales.     

基于四通道不可分提升小波的多聚焦图像融合

张量积小波及其提升小波只强调图像的水平方向和垂直方向的边缘,造成其在应用于多聚焦图像融合时结果图像的空间分辨率不高;而二维四通道不可分小波对图像进行融合时虽有较高的空间分辨率,但由于对图像进行分解和重构时采用了卷积运算,使得融合方法的运算量增大。针对上述问题,把二维四通道不可分小波滤波器组进行提升分解,并提出了一种基于此提升分解方案的多聚焦图像融合方法。首先,对二维四通道不可分小波滤波器组的多相位矩阵进行提升分解,并利用所得提升方案对源图像进行分解;其次,对分解后的低频子图像和高频子图像分别进行融合,得到融合金字塔;最后,做二维提升小波逆变换,得到融合后图像。利用熵、平均梯度和清晰度等客观指标对融合结果进行评价。实验结果显示,所建议提升小波融合方法比张量积小波和张量积提升小波融合方法及轮廓波融合方法有较高的清晰度,比提升之前的二维四通道不可分小波融合方法速度有了较大提升。     

基于自适应提升小波变换多分辨率数据融合

建立了基于小波去噪的多分辨率多传感器数据融合模型 ,引入了提升法自适应离散小波变换 ,根据最小均方 (LMS)自适应法确定伯恩斯坦 (Bernstein)提升滤波器的权系数 ,使其匹配低分辨率传感器的数据序列 ,接着使其对高分辨率采样数据的小波分解的尺度系数进行数据更新 ,实现不同分辨率数据的融合。最后对不同分辨率三传感器测量系统进行了数值仿真。实验结果表明 ,该方法可以有效地实现多分辨率多传感器数据融合 ,而且消除了噪声干扰 ,提高了系统的测量精度。     

Image Compression Based on LSS Algorithm

1. INTRODUCTIONThe lifting scheme is a second-generation wavelet transform and an efficient implementationof a wavelet transform algorithm. The inverse transform is easy to find and always providesperfect reconstruction of the input data. All classical wavelet transforms can be implemelltedusing the lifting scheme by a factorization in lifting steps. The theory behind the type of thefirst-generation wavelet transform relies greatly on Fburier analysis, while the lifting schemecan be used …     

旋转捷联惯导抗晃动对准方法

为了提高传统车载捷联惯导在晃动基座下短时间内对准精度和抗干扰能力,提出一种基于惯性系多矢量粗对准与旋转调制最优估计精对准相结合的初始对准方法。阐述惯性系对准原理,对比分析惯性系双矢量和多矢量对准特点,建立最优估计精对准滤波模型,研究旋转调制误差抑制机理。通过仿真实验验证:惯性系对准能够克服基座角晃动影响,受线振动干扰影响较大,惯性系多矢量相比双矢量对准更加充分利用量测矢量信息,对准性能更好;旋转调制能够抑制水平器件误差影响,相比单位置对准能够得到更高的对准精度。     

车载导航系统动态高精度初始对准技术

针对载车在运动状态下的初始对准问题,提出了利用航位推算算法进行精对准的新方法,阐述了航位推算轨迹和真实轨迹相似的原理。在载车初始粗对准之后,行驶一段路程到达一位置已知点,由航位推算结果并运用相似性原理求出初始粗对准的航向误差角,从而修正航向角达到精对准的目的。最后通过跑车试验验证了对准方法的有效性,当载车起始点和位置已知点间距离为6 km左右时,初始对准航向角可达到角分级精度。     

基于整数小波变换的图像编码研究与仿真

对原始图像分块后，通过整数平方量化阈值编码与上下文相关的零树编码的有机结合，提出一种基于整数小波变换和整数平方量化阈值的上下文相关零树编码算法ISCZ（Integer Square threshold and Context-based Zerotree)。ISCZ算法不仅缩短了各量化阈值间的距离，增加了编码过程中零树的数量，而且充分挖掘了零树符号间的相关性，克服了基于提升框架的(5，3)等整数小波变换能量集中性差的缺点。实验结果说明，ISCZ算法对静态图像的压缩效果优于目前已有的小波压缩算法。     

提升小波与隐马尔科夫模型的SAR图像噪声滤波

利用提升小波技术和马尔科夫模型进行雷达图像斑点噪声的抑制具有明显优越性。讨论了雷达图像斑点噪声滤波的小波基的选择和提升方法,分析了利用马尔科夫模型描述小波系数相关性的问题,并提出了一种基于小波系数高斯混合模型和隐马尔科夫模型的雷达图像斑点噪声滤波方法。最后使用几种典型的滤波处理方法,分别对两幅合成孔径雷达图像进行滤波处理,实验表明该方法对SAR图像的斑点噪声抑制具有较好效果。     

提升类小波变换加速的模基参数估计算法

将提升类小波变换(lifting wavelet-like transform, LWLT)应用于矩量法（method of moment, MOM）快速求解电场积分方程（electric field integral equation, EFIE）,对生成的稀疏化线性系统采用模基参数估计（model based parameter estimation, MBPE）算法求解,可获得小波域的宽带解,结合小波逆变换,最终实现目标电磁散射特性的宽频分析。通过不同三维散射体的计算分析,验证了算法的正确性。与传统模基参数估计算法相比,所提算法在计算时间和内存耗费上均有很大改善。     

基于测量矢量匹配的传递对准方法研究

给出了一种基于主、子惯导系统测量矢量匹配的传递对准方法。根据主、子惯导系统惯组感测的角增量和速度增量信息,用四元数迭代算法直接估计主、子惯导之间的安装误差四元数,从而实现子惯导系统的快速初始对准。仿真结果表明,在适当的姿态机动条件下算法收敛速度很快,且最终对准精度较高,能满足弹载惯导的对准要求。另外,算法在初始姿态误差达到30°时仍能收敛,可在需要高精度对准的情况下为进一步的基于最优滤波的精对准提供良好的小角度线性化条件。     

基于位置关系约束的SAR图像与光学图像匹配

SAR图像与光学图像有较大差异,为实现SAR图像与光学图像的匹配,提出了一种新的多子区SAR景象匹配算法。算法依据SAR图像噪声特性,提出了用于SAR图像边缘提取的基于小波包变换的改进断面检测法。匹配中将实时图分为多个子区,由子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,用各子区位置分布关系约束匹配结果。匹配搜索策略为基于提升小波的金字塔分层搜索。用SPOT-5卫星光学基准图进行了大样本实验,实验结果表明了该方法是一种有效的图像匹配方法,具有鲁棒性,并且与中心点匹配方法相比,能为飞行器定位提供更多有效信息。