基于无迹粒子PHD滤波的序贯融合算法

针对在杂波、漏检和非线性情况下,粒子概率假设密度滤波（particle probability hypothesis density filter, P-PHDF）算法估计精度不高、滤波发散及粒子退化等问题,提出了一种基于无迹粒子概率假设密度滤波（unscented particle PHDF, UP-PHDF）的序贯融合算法。利用无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF）实现PHDF,由UKF算法得到更好更优的重要性密度函数并从中采样,使粒子的分布更接近多目标概率假设密度分布;另外,为进一步提高滤波算法的性能,实现基于雷达和红外传感器的UP-PHDF序贯融合算法,通过两传感器交替滤波保证目标状态的可观测性。在复杂环境下,仿真结果表明该算法的估计精度和稳定性明显优于单传感器P-PHDF算法。     

计数型序贯网图检验的算法实现

在深入分析序贯网图检验方法的基础上,通过构造马氏链模型,给出其实际风险的计算方法,给出了序贯网图检验方案的制定方法.结果表明序贯网图检验比国际标准IEC1123有明显改进.     

基于知识的SAR图像目标检测

提出了一种基于知识的SAR图像目标检测算法。针对军用车辆,利用各种先验知识,以地形类型信息、距边界的距离信息、目标聚集程度为影响目标出现概率的因素,通过分类获得SAR图像的地形及边缘信息,得到影响因子,并综合地形信息使用MAP准则,从而获得目标检测的结果。使用真实SAR图像进行了测试,结果表明,与CFAR检测算法相比,该算法有效地提高了目标的检测率,虚警目标数目明显减少。     

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。     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.     

基于像素合作博弈的非刚性图像配准方法

用离散位移场表示形变,将非刚性图像配准问题转化为马尔可夫随机场中的最大后验概率推理问题,从而等价于吉布斯随机场中的能量极小问题。为获得能量极小点,将配准视为像素间的博弈,提出了基于多人合作博弈的非刚性图像配准方法,设计了相应的确定性算法。博弈配准时,每个像素尝试与邻居结盟选择一致的位移向量,使自身和联盟的收益都最大化,迭代地完成配准。新方法能配准复杂的形变,精度高、鲁棒性好,非常适用于图像的精配准。实验结果验证了合作博弈配准方法的可行性和有效性。     

基于IEK-PF的多传感器序贯融合跟踪

针对粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将迭代扩展卡尔曼滤波和序贯融合与粒子滤波相结合,应于雷达和红外多传感器目标融合跟踪.利用基于迭代扩展卡尔曼滤波的序贯融合算法得到的系统状态更新矩阵和误差协方差矩阵来构造粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明基于序贯融合的迭代扩展卡尔曼粒子滤波(IEK-PF)能提高状态估计的精度.     

基于Cauchy-Schwarz不等式的实用位同步算法

简要介绍了正交频分复用 (OFDM)系统中目前常使用的基于最大后验概率 (MAP)的同步算法 ,并提出和证明了一种新的基于欧氏空间Cauchy Schwarz不等式的实用同步算法。对这两种同步算法进行了计算机仿真对比。仿真结果显示 ,所提的新算法在慢衰落无线信道上具有比基于MAP的同步算法更好的表现特性     

成败型试验的Bayes序贯网图检验法

Bayes序贯检验法和序贯网图检验法分别从先验信息利用和对检验问题拆分的角度对序贯检验法进行了有效的改进。融合二者的优点,针对成功率检验问题,提出了一种Bayes序贯网图检验法,对该方法中先验信息的利用以及插入点的选择等都进行了详细的讨论。同时也给出了相应截尾方案及比较计算实例,并通过Monte Carlo方法计算了平均样本量。实验结果表明,该方法对序贯网图法的改进是全方位的,不仅可以降低二类风险,而且所需的截尾样本量和平均试验量也更少。     

一种多波段SAR图像伪彩色融合算法

针对多波段SAR图像互补信息的利用问题,提出了一种基于Contourlet变换与IHS变换结合的伪彩色融合算法.利用最佳指数模型选择出信息量最大、相关性最小的三个波段图像,实现RGB到IHS彩色空间的变换;然后用Contourlet变换对Ⅰ分量和另一波段SAR图像进行多尺度分解,分别得到低通近似子带和方向高频子带.对方向高频子带定义一个边缘信息量测因子融合策略进行融合,近似子带用平均方法融合,并进行Contourlet重构得到融合后的Ⅰ分量.结合H、S分量进行IHS到RGB空间的反变换.综合了不同波段图像特征,把人眼难以分辨的灰度转化为可分辨的色彩,保持SAR图像空间分辨率的同时,增强谱分辨率,仿真实验结果证明了该方法是有效的.     

基于小波域马尔可夫先验模型的图像去噪方法

提出了一种基于各向异性马尔可夫随机场(Markovrandomfield,MRF)先验概率模型的图像去噪方法。该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性,将小波系数的分布特征建模为一种各向异性MRF先验概率模型。通过在贝叶斯框架中采用这种先验概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节。     

一种基于第二代小波变换的图像融合算法

在阐述了第二代小波变换的基本原理及其特点的基础上,提出了基于第二代小波变换的实现图像融合的新算法。与单纯的空间域数据融合算法进行实验对比,发现在第二代小波变换域实现的数据融合图像,明显地保存了边缘细节,避免了图像融合过程中出现的模糊现象。     

基于分层马尔可夫决策过程的AUV全局路径规划研究

自主路径规划是自治式水下机器人(AUV)自主能力的重要体现,是保障AUV在大范围复杂海洋环境中自主完成使命作业的关键技术之一。提出了基于马尔可夫决策过程的路径规划方法;并建立了基本的马尔可夫决策模型和结合状态聚类的分层马尔可夫决策模型,同时给出了两种规划的仿真实验及结果分析。实验证明,此类方法能够很好地求解大范围复杂环境内AUV的二维路径规划问题。     

战场信息融合和处理系统

本文从系统的观点出发阐述了战场信息和融合系统的任务、组织设计和处理技术,对有关的技术方案作了简要的对比分析,最后指出了该领域的现状和发展趋势.     

基于模型概率的多模型融合定轨建模及仿真

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法.通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数,给出了两种模型概率的表示形式,并建立了多模型融合估计相应的算法.仿真结果表明,与单一模型定轨方法相比,该方法不仅能大大提高卫星定轨精度和可靠性,而且还可以最终辨识和估计模型参数的真值,且对外界环境发生的变化有很强的自适应能力.     

基于模糊神经Petri网的C~3I信息融合模型

本文将模糊技术、多层感知器理论与Ｐｅｔｒｉ网相结合,提出了一种关于Ｃ３Ｉ信息融合的模糊神经Ｐｅｔｒｉ网的模型。将模糊逻辑规则应用到多传感器融合系统中得到模糊Ｐｅｔｒｉ网,并在此基础上将人工神经网络引入到Ｐｅｔｒｉ网中,从而提高了系统的学习能力以及对外界环境的自适应能力。     

融合位置和姿态信息的模型概率估计

为了利用目标的姿态信息来提高机动目标跟踪的精度,提出一种融合位置和姿态信息的模型概率估计算法。该算法采用模糊关联的方法,实现了基于姿态信息的模型概率估计;根据离散点过程滤波的基本理论,对其进行滤波;采用贝叶斯推理方法,对来自姿态的模型概率和来自位置的模型概率进行了信息融合,并将融合后的模型概率应用到IMM算法。仿真表明,改进的IMM在保持传统IMM实时性的基础上提高了跟踪精度,从而验证了姿态信息对目标跟踪的辅助作用。     

基于强跟踪滤波器估计的最优融合方法

在分布式雷达数据处理模式中 ,数据融合是获得较精确的目标轨迹的主要环节。为克服卡尔曼滤波器对初始值敏感、鲁棒性差和对机动目标跟踪性能差的缺陷 ,通过利用各传感器的观测数据 ,采用强跟踪滤波器对目标进行跟踪 ,以改善目标状态估计的精度。对判定源于同一目标的状态估计值 ,给出了一种估计状态线进行性组合的最优融合准则。得出了实际数据的实验结果。     

一种新的基于小波变换的图像融合方法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法。该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去 ,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。给出了该方法的融合结果 ,并与小波变换法 (WT方法 )进行了比较 ,证明了该图像融合方法的正确性和有效性