简介:对降秩自适应滤波算法进行了系统的总结和分析,推导了其相互关系.分析表明,GSC(GeneralizedSidelobeCanceller)框架降秩变换自适应滤波是各种降秩自适应滤波算法的统一模型.在此基础上导出了线性约束正交投影算法.降秩多级维纳滤波器在相关意义上进行截断降秩,其降秩性能优于基于特征子空间截断的降秩方法.酉多级维纳滤波器与共轭梯度法等效,均是基于Krylov子空间截断降秩的方法,降秩性能更优.最后通过计算机仿真试验比较了各种降秩处理算法的性能.
简介:针对在4级海况下船体大幅度晃动,甚至丢失GPS信号的复杂环境,常规算法会导致姿态测量精度急剧下降的情形,为‘动中通’中的航姿系统设计了一套姿态融合算法。在GPS有效时,卡尔曼滤波的观测量引入双天线GPS输出的航向角,解决航向角观测性弱和估计不准的问题,同时引入互补滤波得到的陀螺修正量,提高了水平姿态角的可观性,融合两种算法提高了解算精度。在GPS无效时,通过互补滤波,抑制陀螺漂移,输出高精度水平姿态角,配合天线所接收信号的强度使‘动中通’正常工作。为验证算法的有效性,进行了动态实验,实验结果表明:该算法在GPS有效的情况下能保证俯仰滚动角(RMSE标准)精度在0.2°以内,航向角精度在0.5°以内,在GPS无效情况下也可使俯仰和滚动角精度长时间维持在0.3°以内,具有一定的工程应用价值。
简介:邻域均值滤波算法作为图像去噪算法的经典方法,不仅可以有效地消除噪声对图像的干扰程度,并且能够快速平滑图像,但它的缺点是会使图像边缘模糊,窗口越大,模糊程度越明显。本文针对椒盐噪声,分析原邻域均值滤波算法,通过与能量最小化原理相结合,提出新的改进的邻域均值滤波算法,这个算法构造了两个不同能量最小化函数模型,即E1模型和E2模型。两个模型均从图像像素点局部邻域出发,通过求解局部邻域能量最小判断是否利用邻域均值替换原像素灰度值。这个新的去噪算法不仅改变了原邻域均值滤波算法单一的替换灰度值的做法,降低了将非噪声点误判为噪声点的可能性,并且可以根据图像的大小自适应调节阈值,最后达到去除噪声的效果。通过与邻域均值滤波算法进行实验对比,取得较好的去除噪声效果。
简介:针对频域同态滤波中运算量大、运算时间长、不能满足实时性要求的缺点,提出了一种基于Laplacian增强算子的空域同态滤波算法。首先对原有的Laplacian增强算子做改进,使其在增强图像高频成分的同时能够适当地抑制其低频成分,再将改进后的Laplacian增强算子同图像函数作卷积,快速实现空域内的滤波增强。实验表明,该方法不仅有效地压缩了图像的亮度范围,增强了图像的对比度,还大大提高了运算速度,节省了运算时间,适用于对快速性要求较高的实时性场合。
简介:介绍和分析了在当前成像跟踪系统中常用的几种点目标滤波检测算法。为了满足图像处理实时性要求,设计了一套针对图像滤波算法的FPGA硬件实现结构。该结构具有FPGA高速并行计算能力,能在信号读出的过程中实时地完成多种滤波处理。成像实验证明该方案切实可行,具有良好的实时滤波效果。
简介:交替脉冲技术是多普勒天气雷达解速度模糊的一种方法,但是对于交替脉冲技术中的非均匀时间序列,由于没有行之有效的地杂波滤波器,因而阻碍了这种方法在多普勒天气雷达中的实际应用。该文研究了新的谱处理地物滤波器,它从频域滤除地杂波的谱分量,并利用幅度反卷积和幅度谱校正重建天气回波的频谱,然后从重建的频谱进行多普勒参数的估计。与时域地物滤波器相比,它不仅解决了滤波器频率响应中出现错误对消区的问题,而且还可以在地杂波存在时,在扩展的不模糊速度范围内更准确地估计出多普勒参数,使交替重复周期解速度模糊技术更有实用价值。
简介:为了提高非线性卫星姿态控制系统的滤波性能,在建立了采用磁强计及太阳敏感器的卫星姿态模型的基础上尝试了新兴的粒子滤波(PF)算法对卫星系统进行姿态估计,进而对采用矢量观测的三轴稳定卫星的姿态确定问题进行了滤波算法的实时仿真,并将四元数转换成旋转矢量引入了粒子滤波算法,最后给出了卫星模型在不同粒子数目下的滤波性能比较,并在系统初始误差较大的情况下将粒子滤波算法与EKF滤波算法进行了滤波性能的对照。仿真结果表明,粒子滤波算法对粒子数目具有明显的依赖性,但是当粒子达到一定的数目时,粒子滤波的精度以及滤波稳定性都可以得到保证,尤其是在系统初始误差较大的情况下粒子滤波算法更显示了其优于EKF算法的滤波性能。
简介:当跟踪目标属于隐身目标、低空目标或处于强杂波和干扰环境,都会导致雷达的目标检测概率降低,丢失率较高。因此,本文着重研究PHD算法在检测概率较低的情况下跟踪稳定性不佳的缺陷,找出了一种适用于低目标检测概率的L-GMPHD滤波,通过对前一时刻状态估计值外推,若发生漏检,则将外推值加入当前时刻状态估计值中,确保了目标的状态估计不被裁剪去除。从MATLAB仿真结果可知,L-GMPHD滤波器处于检测概率较低的情况时,能够明显改善目标跟踪的稳定性。该方法能够保持高精度的多目标跟踪,具有良好的工程应用前景。
简介:以SINSiGPS组合导航系统为背景,在对Kalman滤波原理和工程应用进行深入分析的基础上,总结了该方法的不足,提出了应用神经网络和模糊推理技术对系统噪声、观测噪声和其相关阵进行直接调控的方法。该方法根据新息和新息方差的变化,实时调整自适应因子,间接改变Kalman滤波器的当前观测量和过去信息的比例关系。仿真结果表明,该算法对模型和噪声干扰有较强的自适应性,能够有效抑制滤波发散,在不损失原有精度的前提下,提高了系统的鲁棒性。
简介:摘要CT系统的安装会使得旋转中心发生偏离,从而影响成像质量,因此需要借助于已知结构的样品来标定CT系统的参数,并且利用标定的参数对未知结构的样品进行图像重建。首先根据直接反投影算法和滤波反投影算法对收集到的数据中的接收信息分别进行图像重建,通过成像图像可知,滤波反投影算法更优;旋转中心可能发生偏移以及CT系统具有初始角度,依次进行旋转、平移、裁剪和残影去除操作,来校正投影图像,从而得到较高质量的图像。