基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

扰动基座下惯组信号消噪方法对比研究

针对捷联惯导系统在扰动基座下对准时,惯组信号中存在干扰角运动和线运动的特点,进行了车载扰动基座初始对准试验,对试验数据进行频谱分析,得到车载扰动基座环境的频域特性。根据分析结果,设计并实现了FIR数字滤波器滤波和小波滤波对惯组信号的消噪,频谱分析和惯性系粗对准的结果显示,这两种方法都能有效地消除惯组信号中的噪声。数据分析显示,小波滤波的效果要优于FIR数字滤波器滤波的效果。     

基于L1趋势滤波的飞控传感器降噪方法

针对飞行控制传感器中普遍存在的噪声信号,提出了一种基于L1趋势滤波技术的在线降噪方法。首先简要介绍了L1趋势滤波技术,引入了滑动窗口对算法进行改进以满足实时在线应用需求。以气压计所采集的信号为例,采用原始飞参数据,利用该方法进行降噪处理,并与文献中常用的小波降噪方法进行初步比较,基于Matlab的仿真结果验证了该方法的可行性。     

Morlet组合小波在颤振试飞中的应用

Morlet小波是高斯包络下的复指数函数,利用其虚部是实部的Hilbert变换,频域波形为钟形的特征,提出了基于Morlet组合小波的滤波方法。利用该方法,能方便地构造合适的Morlet组合小波,完成对飞行颤振试验响应信号的滤波,并保证滤波后相位不变。通过数字仿真研究了其方法的有效性,工程应用表明,该方法能够有效滤除飞行颤振试验响应信号的噪声,具有良好的应用前景。     

基于小波变换的色谱数据平滑滤噪和高效压缩

根据色谱信号及色谱分析的特征和小波变换能精细刻划信号奇异性的特点,本文提出了一种基于多分辨小波分析的色谱伏安信号的平滑滤噪和高效压缩算法.该算法压缩比高(平均大于100倍),滤波效果好,广泛适用于高效液相色谱、气相色谱和红外光谱的滤波和压缩.该算法尤其适用于被强噪声污染的信号处理.     

GPS的多尺度滤波算法研究

将基于模型的GPS动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,在某一尺度上给定的单传感器单模型动态系统中建立起一个新的多尺度动态模型。基于建立的多尺度模型和常规Kalman滤波,提出一个能同时对随机信号进行多尺度分解与多尺度估计的新算法,并通过Haar小波仿真试验获得了比仅利用Kalman滤波更好的估计效...     

一种平稳小波方向能量阈值滤波的SAR图像去噪方法

由于 SAR图像相干斑噪声是非高斯分布的,无法直接采用光学成像系统的去噪技术处理,因此,目前还没有真正的理想算法广泛适用于 SAR图像去噪。在分析目前流行的空频域去噪方法优缺点的基础上,提出了 1种小波域 SAR图像去噪方法。为了克服离散小波变换缺乏平移不变性及方向选择性受限的缺点,该方法利用平稳小波将图像分解为低频逼近信号和高频细节信号;对于噪声信息较少的逼近信号,利用增强 Lee滤波去噪;对细节信号,根据相干斑噪声在小波域的方向能量特性进行自适应的阈值滤波;最后重建去噪后的 SAR图像。实验表明,该方法去噪能力强,同时边缘保持较好。     

小波滤波在光纤惯导抗干扰初始对准中的应用

针对光纤陀螺捷联惯性导航系统在晃动基座条件下传感器的输出噪声增大,导致对准结果收敛过程振荡剧烈、对准时间长、对准精度低的问题,提出了一种小波实时预滤波方法,确定了最优的小波基和分解级数,采用滑动数据窗、对称周期拓展和软阈值函数处理相结合的方案实现对惯性仪表的实时降噪。实验证明,该小波预滤波方法可以有效抑制惯性仪表输出信号的高频噪声。在晃动基座条件下,航向角大约在精对准50s后收敛,其1σ值为2.77′,且与预滤波前相比,姿态角收敛过程更加平缓。     

外测数据处理中小波滤波的鲁棒性算法研究

为消除外测数据处理中异常值和噪声信号对处理结果的影响,结合数据处理的实际,给出一种基于小波变换的鲁棒性滤波算法。首先用移动中值滤波算法剔除原始数据中的异常值,然后采用小波系数去噪算法并结合经验维纳阈值滤波算法,抑制数据中的噪声。仿真计算及实际工程应用表明,该算法在保留特征段及有用信息的同时,有效地剔除了异常值,抑制了噪声,具有很好的鲁棒性。     

小波变换在雷达信号检测中的应用

小波分析已经成为目前雷达信号去噪的主要方法之一。通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的滤波特性;分别阐述了目前雷达信号检测中常用的4类小波去噪方法并进行性能分析;对雷达信号的小波检测方法提出了展望。     

关于BL-代数的implicative滤子的一些结果

通过研究BL-代数的implicative滤子的等价条件,得到了normal滤子与implicative滤子之间的关系,并给出了两个公开问题"一个normal滤子在什么合适条件下成为fantastic滤子?"和"在什么合适的条件下,normal滤子的拓展性成立?"结论成立的一种条件。     

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

基于联邦滤波结构的INS／GPS组合导航系统数据融合研究

为了研究平台式惯导INS（interial navigation system）和全球定位系统GPS（globe position system）组合导航联邦滤波器的实现,使用速度局部滤波器和位置局部滤波器,分别对INS／GPS组合导航系统的向东速度、向北速度,以及对经度和纬度进行卡尔曼滤波,然后将位置数据和速度数据输入主滤波进行数据融合。以无人机的向东匀速水平飞行为背景,运用联邦卡尔曼滤波器算法,使用matelab进行仿真分析。可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度．实际应用中此方法可行。     

微小型无人直升机姿态信号的互补滤波融合算法

基于惯性测量技术获取飞行器姿态信号的方法已被广泛应用,然而对于微小型或低成本无人飞行器而言,通过MEMS传感器获取满足精度要求且稳定可靠的姿态信号仍然是具有一定难度的工程问题。文章针对民用微小型无人直升机的低成本要求和使用环境,利用三轴角速率陀螺仪和加速度计在姿态估计中频率互补的特性,采用互补滤波算法,改进了滤波参数的自适应调整方法,实现了俯仰角和滚转角信号的有效融合,得到的姿态信息可用于微小型无人直升机的内环增稳控制。仿真和试验数据表明,该方法测量精度较高,工程实现简单,算法稳定,能有效解决微小型无人直升机姿态信号的工程求解和使用问题。     

二维驱动机构的机电一体化谐振问题探讨

谐振是机电一体化的普通现象,致其产生的因素有很多,其中最为常见的是电机与负载之间的力矩传递。谐振的发生不仅会损害本体,还会对安装平台造成不良影响,甚至恶化平台上其他仪器的性能。以二维驱动机构的机电一体化谐振问题为例,通过高频(100kHz)采样伺服电机相电流及角度传感器的信号,分析了电机三相电流和角度传感器的频谱成份,提出采用双反馈控制和notch数字滤波器改变系统的频谱特性,从而消除机械谐振,提高伺服跟踪精度,使之满足工程型号的要求。此方法对解决机电一体化的谐振问题具有重要意义。     

基于双摄像机的立体视觉图像预处理研究

针对立体图像对的亮度差异问题和图像噪声问题研究图像的强化处理,图像预处理主要完成图像对极线校正和图像质量增强.极线校正部分以对极几何为基础研究立体图像对的校正算法.图像质量增强部分主要研究了立体图像对特有的亮度差异问题,并提出了应用直方图均衡化来校正亮度的方法.之后本文对图像噪声进行了深入的分析,并针对立体图像特点使用均值滤波和Gauss滤波平滑图像.在实验中,验证了算法的可行性,取得了良好的应用效果.     

非线性非高斯秩滤波方法

基于秩滤波原理,提出一种非线性非高斯秩滤波方法,给出其递推过程.目前常用的非线性滤波方法有无迹Kalman滤波和粒子滤波,无迹Kalman滤波只适用于高斯分布的情况,粒子滤波方法却存在粒子退化及重采样引起的粒子贫化问题.而非线性非高斯秩滤波方法不仅适用于常见的多元t分布、多元极值分布等非高斯分布的非线性滤波,并且计算简单、工作量小,便于工程应用.从仿真算例可以看到,该方法的滤波精度与无迹Kalman滤波和粒子滤波方法相比提高了500%以上.      

Magnetometer Compensation Scheme and Experimental Results on ZDPS-1A Pico-satellite

In a pico-satellite with small volume, measurements from on-board three-axis magnetometer (TAM) are not accurate, as it can be easily disturbed by other electronic systems. To improve its accuracy, a scheme of compensation methods is introduced in this article. The scheme is based on an improved measurement model of pico-satellite TAM, and it mainly consists of three steps. First, in satellite design stage, several techniques are recommended to simplify the afterwards compensations. Then after satellite assembly, TAM ground tests and pre-launch calibration with least-square batch filter are introduced to improve magnetometer performance. At the end, a post-launch calibration with unscented Kalman filter (UKF) is implemented with in-orbit data. The compensation scheme is used in the development of Chinese pico-satellite ZDPS-1A made by Zhejiang University. Results show that with the introduced compensation scheme, the maximum error of ZDPS-1A TAM can be reduced from 80 mG to 6 mG (1 G=10-4 T).     

基于联邦自适应滤波的分布式传递对准方法CSCD

为解决复杂飞行环境下由于机翼的挠曲变形等因素导致分布式传递对准的精度下降和稳定性差的问题,提出了一种基于27维状态变量传递对准模型的新型联邦自适应滤波算法。首先,子滤波器采用基于R和P自适应更新的卡尔曼滤波算法并结合27维传递对准模型进行单点传递对准。然后,主滤波器采用基于误差协方差矩阵的原则,对多个子滤波器的冗余信息和信息权重进行信息融合以及自适应分配。基于实际飞行数据的半物理仿真实验表明:该方法在一定程度上提高了分布式传递对准的稳定性和精度,姿态估计稳定性得到明显提高,动态杆臂以及航向角估计精度分别提高了61.54%和42.35%。     

高精度惯性导航系统动态基准设计方法研究

为了有效评估高精度惯性导航系统的动态精度,获取更高精度的动态基准导航参数是关键.提出了一种针对高精度惯性导航系统的动态基准设计方法,对固定区间平滑滤波的算法原理进行了研究,并在不改变外测信息采样周期的前提下,对算法进行了改进,以提高固定区间平滑滤波对导航系统误差估计的平滑度.经仿真数据和实测数据验证,改进后的固定区间平滑滤波算法能有效提高惯性导航系统导航精度,平滑后的导航参数可作为评价高精度惯性导航系统动态精度的基准.