基于变步长LMS算法的IMU信号降噪研究

针对遥测系统小型化惯性测量单元惯性敏感元件精度较低,随机噪声较大的情况,研究基于变步长LMS自适应滤波技术的IMU信号实时降噪问题。算法通过实时递推得到失调误差和输入信号的互相关系数估值,利用估值实现算法的变步长控制,克服了固定步长NLMS滤波在收敛速度、跟踪能力和稳态精度之间的矛盾,具有收敛速度快、稳态精度高、动态信号随机噪声抑制能力强的优点。实验表明,变步长LMS自适应滤波技术可有效降低IMU信号的随机噪声,为遥测系统测量精度的提高提供技术支撑。     

基于DCT变换的变步长LMS自适应收发隔离算法

将变换域LMS算法和变步长LMS算法相结合 ,提出了一种基于DCT变换的变步长LMS自适应算法 ,从而有效地降低了输入信号自相关矩阵特征值的分散程度 ,并且克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾 ,达到了改善干扰机接收信号信干比的目的。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的权失调噪声 ,可以很好地应用于自适应收发隔离系统     

基于邻域灰度熵和分类的红外弱小目标检测

根据红外图像弱小目标和背景特征,提出了基于邻域灰度熵和分类的红外弱小目标检测方法。先对红外小目标图像进行复Contourlet去噪,并设计一滑动窗口扫描整幅图像,将滑动窗口内的像素分为目标和背景两类,利用两类的灰度均值差及窗口中心像素的邻域灰度熵进行背景抑制,再用指数交叉熵阈值法分割出小目标。实验证明该方法简单有效,易于硬件实现。     

基于对比度和梯度分布的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测技术是目标自动检测系统中的核心技术之一。在复杂背景以及强杂波存在的情形下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率的问题。对于这一问题,提出了一种基于多尺度局部对比度与局部梯度分布的红外弱小目标检测算法,具有重要意义。相比于以前的算法,该方法利用多尺度局部对比度机制增强红外图像中的疑似红外弱小目标的区域,再利用红外图像的局部梯度分布信息对这些疑似红外弱小目标的区域进行判别,剔除其中的虚警区域,得到有低虚警率红外弱小目标检测结果。实验结果表明:该算法结果可靠,检测准确率高。可见,新算法可以有效地提高在复杂背景以及存在强杂波情形下红外图像中弱小目标的检测准确率。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

基于NMF、ICA和复Contourlet变换的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)、独立分量分析(ICA)和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分析分别抑制原始图像的背景,得到不同的小目标残差图像;接着采用复Contourlet变换对残差图像进行去噪;再对上述去噪后的小目标残差图像求和,得到了预处理图像;最后提出基于模糊灰度熵阈值选取方法分割预处理图像,从而实现了复杂背景下的红外弱小目标检测。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于新型Top-hat变换、基于快速独立分量分析的目标检测方法进行了比较,结果表明所提出的方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。     

基于粒子滤波的红外弱小多运动目标检测

针对低信噪比条件下红外图像序列中的多个弱小运动目标检测问题,提出了一种基于粒子滤波的多目标检测前跟踪方法.首先分析了红外图像的状态及观测模型,然后将弱小运动目标的检测转化为贝叶斯滤波框架下的检测前跟踪,并利用多个粒子滤波器予以实现.为了评估该算法的有效性,采用人工合成的红外图像序列对其进行测试,结果说明该算法可同时处理低信噪比条件下的多个弱小运动目标,检测和跟踪性能良好.     

卫星高速宽带数传系统的变步长LMS均衡算法研究

对码间干扰实现快速有效的均衡是卫星高速宽带数字传输的关键之一,针对S型函数(Sigmoid函数和双曲正切函数)变步长LMS均衡算法在误差e(n)接近零处μ(n)变化大的缺陷及算法复杂度高的问题,提出了一种改进的变步长LMS自适应均衡算法.算法通过简化步长更新式的复杂度,增加误差信息量,优化改进的S型函数结构,建立了新的步长因子μ(n)与误差函数e(n)非线性关系,使算法误差接近零处步长因子变化平滑缓慢,消除不相关噪声序列的影响,且算法复杂度比其它同类改进算法小.仿真结果表明新算法性能优于其它改进算法.文中给出了卫星高速宽带数字传输系统的仿真模型,将新算法应用到系统模型的白适应均衡器中,系统误码性能得到较大改善.     

基于梯度关系和局部连通性的红外小目标检测方法

红外图像中的弱小目标检测技术在精确制导等领域有着广泛的应用,是提升现代军事实力的关键环节。传统的目标检测算法主要基于背景抑制和目标显著性两个方面,但往往不适用于色差较大、干扰较多的复杂环境。本文提出一种基于梯度检测和局部连通性判断的弱小目标检测算法,利用弱小目标在局部区域的梯度特性和连通特性识别可疑目标,并采用区域生长算法进一步剔除检测到的干扰点。同时采用自适应策略确定相关阈值,提升算法的灵活性与应用范围。本文算法在反映多种检测环境的图片和视频序列中进行检测,并与传统方法比较。检测结果表明:该方法准确率较高,可保证较低的虚警率,同时处理速度较快。     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。