无序量测下的多传感器观测噪声融合估计

本文采用直接更新法,给出了噪声相关情况下的各局部传感器观测噪声更新估计算法;给出了观测噪声线性最小方差意义下的最优对角阵加权融合更新估计算法．     

多传感器稳健融合跟踪算法

讨论了多传感器融合跟踪的稳健性算法．针对集中式多传感器的融合跟踪结构,采用统计方法和随机逼近方法分析了传感器最优权的选取原则,得出了传感器融合对公共测量噪声没有影响的结果．依据最优选取原则给出了两种自适应融合跟踪算法,算法能在线适应传感器性能的变化,并使融合方差最小．采用典型航路进行了算法仿真,结果验证了理论分析的合理性和工程应用有效性．     

基于贪婪量测划分的隐身目标跟踪MS-LMB滤波器

针对隐身目标的跟踪,本文将贪婪量测划分的方法应用于多传感器标签多伯努利(MS-LMB)滤波器中,较好地解决了低检测概率下的多雷达跟踪问题. 传统的MS-LMB滤波器一般采用吉布斯采样来解决量测划分问题. 当雷达网中多数雷达对隐身目标的检测概率较低而处于漏检状态时,目标的似然权值将偏小而很难被吉布斯采样获取,从而难以准确估计隐身目标的状态. 贪婪量测划分机制由于单独考虑了包含漏检项的量测集,可有效解决此问题. 仿真实验结果表明,在隐身目标的跟踪中,采用贪婪量测划分的MS-LMB滤波器的滤波性能明显优于采用吉布斯采样的MS-LMB滤波器的性能.      

带有色观测噪声的多传感器ARMA模型信息融合辨识

对带已知有色观测噪声的未知自回归滑动平均模型(ARMA)模型,提出了一种两段信息融合辨识方法:第一段用递推辅助变量(RIV)算法得到自回归(AR)参数的局部和融合一致估值,第二段用Gevers-Wouters算法和用伪逆求解线性方程组方法得到滑动平均(MA)参数和噪声方差的局部和融合一致估值。该方法可用于语言增强信号处理问题。一个仿真例子说明其有效性。     

有色噪声干扰的非线性系统强跟踪滤波

推广了现有的强跟踪滤波理论,解决了一类具有色噪声干扰的非线性时变随机系统的强跟踪滤波问题,为使状态估计值更加平滑,引入了弱化因子的新概念,最后通过计算机仿真验证了本方法的有效性。     

测量噪声相关情况下改进的多传感器融合算法

为了研究测量噪声相关情况下,同步多传感器跟踪系统的测量融合技术,根据线性无偏最小方差估计理论,给出了测量噪声相关情况下,同步多传感器系统测量融合的伪序贯和数据压缩实现算法,它们对测量噪声相关与不相关情况都适用。仿真表明,在测量噪声相关时,尤其是相关性较强时,本算法的融合精度比传统算法有明显提高;而测量噪声不相关时,性能与传统的融合算法相同。仿真结果表明了算法的有效性。     

过程噪声和量测噪声多步相关的卡尔曼型滤波

本文详细讨论了在随机离散时间动态系统中过程噪声~$w_k$~和量测噪声~$v_k$~两步相关情况下的最优状态估计,给出了两步相关情况下的卡尔曼型滤波. 然后把它推广到过程噪声~$w_k$~和量测噪声~$v_k$~多步相关的情况,给出了n步相关情况下卡尔曼型滤波的一般表达式.     

多传感器信息融合的目标跟踪算法研究

针对目标跟踪中单传感器检测误差较大,而多传感器在目标跟踪中存在信息冗余以及各传感器信息融合,提出基于扩展卡尔曼滤波（EKF）,首先利用EKF对多传感器采集的数据分别进行初次处理,过滤掉冗余数据,增加各传感器采集的数据的有效性,再使用最小二乘法对所得信息进行二次处理。使用MATLAB平台进行仿真验证,结果表明在系统噪声为高斯白噪声的情况下,方案能有效提高目标跟踪的精度,跟踪误差明显降低,跟踪效果良好。     

多传感器多机动目标跟踪的CPHD滤波算法

针对单传感器在多机动目标跟踪系统中不能很好地处理目标数目变化与突发机动的问题,提出了多传感器多机动目标跟踪的概率假设密度滤波算法.以CPHD滤波算法为理论基础,同时递推概率假设密度(PHD)函数和基数分布,避免了多目标多传感器的数据关联问题.结合自适应当前统计模型,选择3个雷达作为跟踪目标的传感器,相比于单传感器降低了信息的模糊度,提高了可信度.仿真结果比较表明了多传感器CPHD滤波算法在多目标跟踪方面的性能优势.     

有色测量噪声下的输入白噪声估计算法

由于在实际工程中,测量噪声并不是白噪声而是时间相关的有色噪声．本文通过建立等效测量方程提出了测量噪声是有色的情况下输入白噪声的估计算法．     

烟厂卷包车间噪声测试及其治理研究

基于LMS Test.lab噪声振动试验系统对国内多家烟厂卷包车间进行了噪声强度分布、噪声源特性及噪声频谱的测试分析,依据噪声辐射及其频谱特性提出了卷包车间噪声治理的科学方法.     

基于噪声预测的二维卡尔曼跟踪算法在经纬仪航迹测量中的研究

针对卡尔曼滤波涉及到过程噪声协方差矩阵Q和量测噪声协方差矩阵R,实际情况中,Q和R未知或仅知道近似值,在最优滤波器的性能因素中需要考虑到Q和R的误差因素,大多数算法能够很好的辨识R,但在辨识Q时遇到了困难问题。为了能够更精确的获得输出矢量,提出了一种估计Q和R的方法,并对该方法的可靠性进行了实验仿真。同时采用扩展卡尔曼算法对输出的A、E和R进行预测和扩展,然后进行数据处理获得飞行器空间轨迹坐标,最后对计算的结果和文献对比。理论分析和实验仿真表明,算法能够获得更高的跟踪精度和更高的测量精度,验证了其有效性和可靠性。     

基于人工智能技术的原油含水率动力学模型研究

基于介电常数法测量原油含水率,往往受油水两相流态、温度、矿化度、非线性特性等多因素的影响。本文设计了一套基于多传感器的油水两相流实验室模拟系统对多个参量进行测定,提出基于智能信息处理方法的粗糙集预处理器、支持向量机分类器和遗传神经网络预测器建构了原油含水率预测模型,对原油含水率的高精度、智能化测量进行研究。实验结果表明,该模型在很大程度上改善了油水乳化液相转变、黏度、温度、矿化度等因素对原油含水率测量的影响,具有良好的模式识别性能和稳健的泛化能力,克服了原油含水率常规测量方法的弊端,是一种高精度智能化新型测量方法。     

延迟线法相位噪声测试技术研究

压控振荡器(VCO)、YIG振荡器(YTO)等大漂移器件的相位噪声测试一直是测试领域的难题,本文详细介绍了利用延迟线法对该类器件进行相位噪声测试的原理和应用情况。     

基于USB6259和LabView的井场噪声采集系统设计

针对电磁波随钻测量系统易受到井场低频电磁噪声的干扰,提出以NI公司LabView软件和USB6259采集卡构建了一套井场噪声采集系统,用于随钻测量领域的井场噪声信号采集和分析。分析了井场噪声的统计特性,设计了采集井架与测量电极间的微弱电磁噪声采集系统的硬件和软件,并兼顾Matlab与LabView混合编程技术优势,对噪声信号分析与处理方法进行了研究。现场实验结果表明,该系统可便捷地完成井场电磁噪声的实时采集、信号处理与分析、显示和存储,可用于随钻测井、随钻地震和随钻测量的井场噪声数据采集、处理以及信号识别等领域。     

多传感器数据融合技术概述

多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。介绍多传感器数据融合的基本原理和过程,重点介绍多传感器数据融合的三个层次并对三个层次进行比较,最后论述数据融合技术的发展趋势。     

图像内部Move-Copy篡改盲取证算法研究

针对一般Move-Copy图像篡改取证算法低鲁棒性特点,提出新算法.首先利用颜色不变量检测特征点位置,提高特点的数量和取证结果的召回率;其次用RGB颜色通道扩充Surf描述子向量维数,提高特征向量的健壮性和鲁棒性;然后定义噪声敏感系数判断图像噪声点并对之进行预处理;接着利用序贯相似性检测算法对特征点进行配准以提高配准速度;最后利用肯德尔系数和四条假设对取证结果进行约束,得到最后结果.实验结果表明,本文算法取证准确率较高,鲁棒性强,具有较强的取证说服力.     

煤矿通风机房噪声分析与治理

针对煤矿通风机原有噪声治理的不足,分析噪声机理,认为空气动力性噪声和电机噪声是主要噪声源,根据国家标准和该矿实际,制定噪声治理设计原则,应用隔声和消声控制理论,采取可行、高效的措施进行治理,并经检测,证明该治理实用,可行、效果好,有推广应用价值。     

花卉基地生态环境监测的无线传感器网络数据融合技术研究

本文结合生态环境监测系统存在数据冗余度高的特点,提出了一种基于LEACH路由协议的无线传感器网络数据融合算法。结果表明,改算法具有很好的数据融合效率,特别适用于周期性报告奏型的无线传感器网络应用。     

基于HSI颜色空间的车流量统计

本文针对常见在RGB颜色空间的运动车辆检测方法的不足,提出了一种基于HSI彩色空间的运动车辆检测方法。该算法利用高斯混合模型提取背景,通过选取大小合适的检测带进行背景帧差运算,运用图像二值化提取运动目标。然后利用垂直投影法,并对投影后的图进行中值滤波,从而有效地统计出了车辆数。