径向速度测量推广Kalman滤波的改进

研究了一种把径向速度测量引入推广Kalman滤波 (EKF)的新方法。在对测量方程进行分解和对测量噪声的统计特性进行分析的基础上提出了一种序贯处理结构的推广Kalman滤波算法 ,这种算法相当于对非线性的径向速度函数围绕状态矢量的滤波值而不是预测值线性化 ,因而可以大大减小线性化处理带来的误差。两个不同的MonteCarlo仿真结果说明该算法的估计性能优于传统的推广Kalman滤波。     

一种利用星间仅测向数据的滤波定轨算法

基于星间方向观测数据实时确定目标星轨道,一般扩展Kalman滤波算法是建立角度直接观测量与状态量的线性关系作为观测方程。由于缺少距离测量值,仅包含角度信息的观测方程对状态变量的约束较弱,导致滤波算法收敛速度较慢。〖JP3〗将用于初轨计算的改进拉普拉斯方程作为观测方程,这样,观测方程不仅包含了两星的几何信息,还充分考虑了目标星的轨道约束。仿真结果表明,在同样测量精度下,该算法的收敛性能明显优于一般滤波算法。     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性。在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子的多样性。仿真实验结果表明：改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量。     

噪声谱驱动后滤波算法

阵列语音增强中,传统的后滤波算法大多采用固定带宽的谱估计。推导了固定带宽谱估计后滤波算法的一般表达式及其估计器的概率密度函数,首次从理论上分析了在随机信号模型下采用固定带宽谱估计存在的问题,指出后滤波的频率分辨率应由噪声谱的结构特性决定,并提出了一个新的噪声谱结构特性驱动的自谱和互谱估计的后滤波算法,该算法在增加噪声抑制量的同时能避免更多的语音失真。测试实验证明,本文算法在段信噪比提高以及噪声抑制等方面都优于传统后滤波算法,尤其是噪声抑制量方面相比传统方法提高了6 dB。     

基于方向小波的差值滤波图像去噪算法

针对利用方向小波的多方向框架分割图像时形成的像素序列长度的不同,提出一种新的基于方向小波的差值滤波图像去噪算法.该算法根据白噪声分布规则,将像素序列分成两组,分别采用不同的阈值萎缩方法,并将所产生的方向子图像进一步的作差值滤波处理,最后对所有子图像进行线性平均.对含不同程度高斯白噪声的图像去噪仿真实验表明,与其他小波阈值去噪方法相比,该算法能更有效的去除噪声和保持图像纹理细节,信噪比提高1～3dB.     

一种混合噪声的模糊滤波算法

为了解决混合噪声图像增强中抑制噪声和保持边缘细节的矛盾,提出一种基于多级中值滤波和模糊加权均值滤波的图像模糊去噪方法.根据不同的区域,不同噪声,通过模糊推理,模糊合成多级中值滤波和模糊加权均值滤波的结果,在滤除混合噪声的同时,保留图像的边缘细节.根据实验结果,从客观和主观两方面比较了本算法和几种方法的效果,表明本方法有较好的抑制噪声,保持图像细节对比度的能力.     

基于时域滤波的点目标检测算法

当红外预警系统对低空飞行的运动目标进行检测时,由于云杂波的存在,系统的检测性能会受到严重影响。分析了云层背景下目标和云层在探测器上的时间响应特性,建立了四种类型的像素点时域模型。并以这四种时域模型为基础,提出了云层背景下点目标的时域检测算法。理论分析和实验结果表明,新算法能有效检测出各种云层背景下的点目标。     

一种改进的不敏粒子滤波算法

提出了一种改进的不敏粒子滤波（UPF,Unscented Particle Filter）算法。和传统的UPF相比,该算法有两点改进,首先,在形成＂粒子云＂时,直接采用当前时刻各粒子的UKF（Unscented Kalman Filter）估计作为粒子,在保证粒子有效性的同时,减少了UKF之后的重采样过程;然后,结合新的粒子产生办法,重新定义了权值计算方法,避免了对各粒子重要概率的复杂计算。仿真表明,改进算法在减少计算量的同时,有效地提高了跟踪稳定性和跟踪精度。

Abstract：

An improved Unscented Particle Filter （UPF） algorithm was proposed.Compared with traditional UPF,it has been improved at two points.First,when producing particle cloudy,it directly uses the current particle estimation of Unscented Kalman Filter （UKF） as new particle,which guarantees the validity of particles and eliminates the re-sampling process after UKF as well;then,according to the new particle-producing method,a weight-calculating formula is re-defined,so as to avoid the complicated computation of proposal probability of every particle.A simulation shows that the Improved UPF （I-UPF） can effectively enhance the tracking stability and tracking precision and reduce computational cost at the same time.     

基于GM-PHD滤波的空间邻近多目标跟踪算法

针对传统的高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器在跟踪空间邻近目标时存在错误估计、虚警和漏警问题,本文提出了一种改进算法.首先,提出一种权值重分配方案,对目标的高斯分量权值进行重分配,以提高目标邻近时GM-PHD滤波器的...     

基于有限单元的贝叶斯滤波估计算法

现代工程系统具有较强的非线性特性,针对这类非线性系统的状态估计问题,提出基于有限单元的贝叶斯原理估计的非线性滤波方法。采用有限单元法逼近系统状态的先验概率解,即前向Kolmogorov方程的解,通过贝叶斯估计得到状态的后验信息。将其方法应用到惯性/地形组合导航系统中,仿真结果表明该方法的可行性。