可处理多个无序量测的前向滤波算法

基于等价量测和前向滤波法,推导出一种单个无序量测算法Fl1,并说明了该算法与Al1算法、FPFD算法以及AA1算法之间的等价性.以Fl1算法为基础提出可以处理同时到达融合中心的多个不同单步延迟无序量测的最优算法CZ1.所提新算法的性能不依赖过程噪声的离散化模式,且无须对状态转移矩阵求逆.仿真结果表明在过程噪声DCM下CZ1算法与CA1算法的性能是相同的.     

一种新型的简化群优化粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状态的估计精度,而且具有更高的运算速度.     

一种基于多尺度的GPS动态滤波方法

以GPS动态滤波方法为研究对象,首先采用了多尺度分析方法,将机动载体的"当前"统计模型与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合;然后结合常规卡尔曼滤波算法,建立起GPS动态滤波的多尺度数据融合估计新算法;最终在最细尺度上获得目标状态基于全局信息的融合估计值。将上述算法应用于GPS的动态滤波中,仿真结果表明,该算法相对于原始算法可有效提高目标状态的估计精度。     

基于Kalman滤波和改进的MeanShift算法的目标跟踪

MeanShift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的MeanShift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的MeanShift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的MeanShift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的MeanShift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中MeanShift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的MeanShift算法或者Kalman和传统Meanshift的融合算法。     

二进制偏移载波最小均方误差预滤波无模糊跟踪方法

针对全球导航卫星系统所使用的二进制偏移载波(BOC)调制信号存在跟踪模糊的问题,提出了一种最小均方误差预滤波(MMSES)无模糊跟踪方法。在分析预滤波代价函数的基础上,首先推导经过相关后的噪声功率项表达式,然后根据最小均方误差准则,以宽度较窄的三角形单峰无模糊相关函数为赋形目标,给出包含噪声项的滤波函数最优解,最后采用预滤波器结构设计出赋形相关器。仿真结果表明,MMSES无模糊跟踪方法能够适用于各种相位和阶数的BOC信号,得到主峰宽度为0.2×10-6 s的单峰相关函数,且在处理高阶调制信号时的跟踪误差在载噪比为25～45dB.Hz范围内,比BPSK-Like方法减少了50%以上,多径误差在延时为0～1.5×10-6 s范围内比BPSK-Like方法减少0.8m。     

基于改进的引导图像滤波和深度去噪自编码器的微弱目标跟踪算法

微弱目标易被周围环境中强烈的噪声干扰,为解决现有目标跟踪算法由于低信噪比导致跟踪准确度低的问题,提出一种将引导图像滤波器和深度去噪自编码器集成到粒子滤波器框架中的跟踪算法。通过引导图像滤波(guided image filter, GIF)算法对目标图像进行滤波处理,保留有价值的模板信息并使不准确的背景模板模糊,有效增强目标图像;通过改进的深度学习算法对深度去噪自编码器训练和微调,更好地适应目标外观变化;构造粒子分类器框架根据粒子重要性权重定位目标。实验结果表明,该算法在微弱目标跟踪准确度和抗干扰能力上优于多种现有主流跟踪算法。     

基于小波变换的合成孔径雷达图像分割研究

图像分割在后续的图像处理中起着至关重要的地位,合成孔径雷达（SAR）的相干斑噪声的存在,降低了图像的质量,传统的方法对不能很好地对图像进行分割。该文结合SAR图像和小波变换的特点,提出了一种新的图像分割方法。首先利用小波变换对图像进行软阈值滤波处理,降低相干斑噪声的影响,然后对重建后的图像进行阈值分割。经试验证明了该方法的有效性。     

壁面粘贴质量检测系统设计

利用空鼓壁面与正常壁面接受同种敲击体敲击产生音频特性的不同,设计一种以负压吸附爬壁机器人为载体的壁面粘贴质量检测诊断系统,通过计算机软件实现敲击声音信号的提取、分析与处理.音频信号被转化为数字信号后,利用Matlab软件进行数字信号处理:首先应用高通滤波器滤除信号中的风机噪声信号,继而对滤波后的音频信号进行特征参数的分析提取,根据所得特征参数筛选与正常信息不相吻合的故障参数,最终实现对空鼓的判定.实验结果表明,该方法简单易行,准确度较高.     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷——对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法.该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度.先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块.最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。     

CIMS环境下在线检测及信号处理技术的研究

随着计算机集成制造系统的深入发展,加工中心在线检测已成为CIMS中集成质量系统的关键环节。介绍了基于PC机的加工中心在线检测系统组成。在检测信号处理上,引入中值模糊滤波器,并在此基础上,构造了由中值模糊滤波器与一阶递推滤波器组成的组合滤波器,实现了对信号的去噪处理,提高了测量精度。通过实验数据的处理对检测系统进行了分析和验证。