线阵CCD平场校正及FPGA实现的研究

为了消除由于照明光源的非均匀性、镜头渐晕及CCD传感器噪声对图像质量造成的不良影响,首先从理论上分析了线阵CCD固定模式噪声和像素光电响应非均匀性的数学模型和产生的原因;对像素光电响应非均匀性这一主要影响因素,根据其光电响应模型提出了CCD像素光电响应非均匀性的两点校正方法,即求解出各个像素光电响应不均匀性的校正因子和暗偏置量系数,进而用以计算各个像素的校正量,实现逐点校正;针对校正算法大数据量、实时计算的要求,设计了基于现场可编程逻辑门阵列FPGA快速实现校正算法的硬件处理结构。最后,通过仿真和实验表明,两点校正方法可以有效地减小CCD像素光电响应不均匀性的图像噪声,提高图像质量,以便做后续精确处理。     

CCD像元灵敏度非均匀性及处理方法研究

研究了CCD像元灵敏度非均匀性产生的原理和给CCD应用带来的问题。采用改进的归一化算法对CCD像元灵敏度进行修正,解决了CCD图像传感器由于加工工艺造成的各像元光电灵敏度具有差异的问题。该方法有效的减小了CCD的原始误差,对提高CCD测量准确度具有重要意义。     

基于相关双采样技术的CCD视频信号处理研究

在动态目标的CCD探测中,一个非常关键的技术就是对CCD输出信号噪声的抑制或削弱,以提高输出信号的信噪比。首先,对CCD输出信号的特性及常用处理方法进行了简要描述,并结合CCD输出噪声的特点,对相关双采样(Correlated Double Sampling)法进行了细致地分析。最后在建立CDS传输函数及噪声分析模型的基础上,利用最适合的相关双采样技术对CCD信号存在的复位噪声及其它低频噪声的抑制进行了相关测试。结果表明:对2δ法CDS电路,只要选择合适的采样时间,不仅能有效地消除KTC噪声,而且对低频噪声及其它白噪声也有不同程度的抑制。     

大尺寸弧长图像测量系统及其图像处理方法的研究

基于CCD图像测量技术,提出一种新的非接触大尺寸弧长图像测量系统,该系统可用于测量封闭或非封闭、规则或不规则轮廓的大尺寸弧长。文中给出了系统的结构及原理,并着重讨论了该系统的图像处理方法。最后,利用新系统进行了现场比对实验。     

基于图像模拟的HJ星CCD相机交叉定标

针对同一HJ-1星的两台CCD相机,提出基于图像模拟的交叉辐射定标方法:通过建立两台CCD相机图像DC值的数学关系,以获取地面目标图像的已定标的CCD为标准对未同时获取图像的待定标的CCD进行交叉定标,得到了2008年10月A2CCD和B2CCD的定标系数.利用贡格尔场野外实验数据和敦煌场的MODIS数据对定标系数进行真实性检验,并对该方法的主要误差来源进行了分析.结果表明,交叉定标具有较高的精度和可信度,可以在保证定标精度的同时,提高定标的频次.     

随机多变量连续系统的辨识

本文讨论了由随机向量微分方程描述的多变量连续系统的辨识问题。虽然假定微分方程中的噪声项是白噪声,但是用方脉冲函数积分微分方程后,所得到的代数方程中的噪声项却是有色噪声。为了得到无偏的参数估计,本文提出一种预滤波方法。仿真例子表明这种方法是很有效的。     

基于图像模拟的HJ星CCD相机交叉定标

针对同一HJ-1星的两台CCD相机,提出基于图像模拟的交叉辐射定标方法:通过建立两台CCD相机图像DC值的数学关系,以获取地面目标图像的已定标的CCD为标准对未同时获取图像的待定标的CCD进行交叉定标,得到了2008年10月A2CCD和B2CCD的定标系数.利用贡格尔场野外实验数据和敦煌场的MODIS数据对定标系数进行真实性检验,并对该方法的主要误差来源进行了分析.结果表明,交叉定标具有较高的精度和可信度,可以在保证定标精度的同时,提高定标的频次.     

CCD温度对星敏感器星点定位精度的影响

CCD噪声是影响星敏感器星点定位精度的误差源之一,以DV437-BU2型CCD为例,对CCD的暗电流、暗电流散粒噪声、暗电流不均匀噪声等的温度特性进行了实验测量．研究了CCD温度对星敏感器星点定位精度的影响,结果表明：对于DV437-BU2型CCD芯片,当CCD工作温度高于300K时,降温可以显著提高星敏感器星点定位精度,当CCD工作温度低于300K时,降温对星点定位精度的影响不明显;当温度由330K降到300K时,星点定位精度由0．12个像素提高至0．078个像素．     

基于CCD的单缝衍射条纹光强测量与小波去噪技术研究

通过CCD的数据采集对单缝衍射条纹的光强进行测量试验,简要分析了试验中的噪声来源。提出使用小波技术对CCD的采集信号进行噪声滤除,详细讨论了小波的分解与重构以及在去除噪声中的应用。试验结果表明,小波技术能完全滤除噪声。     

基于CCD的单缝衍射条纹光强测量与小波去噪技术研究

通过CCD的数据采集对单缝衍射条纹的光强进行测量试验,简要分析了试验中的噪声来源.提出使用小波技术对CCD的采集信号进行噪声滤除,详细讨论了小波的分解与重构以及在去除噪声中的应用.试验结果表明,小波技术能完全滤除噪声.     

光纤陀螺中分形噪声的参数估计和去除

光纤陀螺零漂信号中主要存在分形噪声和高斯白噪声,采用传统的时间序列分析法很难去除这类混合噪声.基于小波分析,提出一种分步估计加性白噪声强度和分形随机过程参数的新方法.先通过拟合自相关函数,估计出白噪声的强度;再在小波变换域估计分形噪声参数,并选取适当软阈值对测量值滤波.实验结果表明该估计和降噪方法有效地去除了光纤陀螺中的混合噪声,且不需要噪声的先验知识,具有很好的适应性.      

一种MEMS陀螺随机漂移的高精度建模方法

为补偿MEMS陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行自回归滑动平均（ARMA）模型辨识,提出一种滑动平均（MA）参数估计的新方法。先将陀螺随机漂移建模为带观测噪声的ARMA模型,在估计出自回归（AR）部分的参数后,针对AR滤波后的残差,推导出一种方差小的MA自协方差估计值,并将该估计值作为输入,利用Gevers-Wouters（GW）算法估计出MA部分的参数。仿真结果表明,MA参数估计精度得到提升的同时,参数估计可靠性也得到了增强。MEMS陀螺的随机漂移补偿实验进一步验证本文所提算法的补偿精度高于改进前。      

一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法

全球定位系统（GPS）测姿技术主要是利用GPS载波相位和信号功率2种方法，但是测量信息单一且独立，针对旋转载体的测姿问题，提出一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法，通过融合GPS接收机天线信号功率和多普勒频率信息测量载体滚转角和滚转角速度。利用当前统计模型对滚转角和滚转角速度测量进行系统建模，根据滚转角预测估计值选取量测量，并提出自适应滤波，采用滚转角加速度估计自适应滤波算法，实现了对系统噪声方差阵的自适应调整，避免了滚转角加速度最值的选取问题，降低了噪声的影响。通过仿真验证了基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法的可行性，结果表明该方法的测量精度高于无迹卡尔曼滤波（UKF）。      

融合高斯过程回归的UKF估计方法

高精度滤波估计是SINS/GNSS组合导航系统的关键技术之一,其估计精度直接影响了导航精度。传统滤波估计方法一般只基于惯导误差模型,未考虑惯导误差模型不确定性的影响。针对此问题,提出了一种采用高斯过程回归（GPR）增强无迹卡尔曼滤波（UKF）预测和估计能力的高精度滤波估计方法。一方面,能在有限的训练数据条件下通过UKF估计误差状态量;另一方面,高斯过程既考虑了噪声,也考虑了UKF的不确定性。将所提方法应用于SINS/GNSS组合导航系统中,车载实验结果表明,所提方法能有效提高滤波估计精度。      

基于STLS的卫星惯量矩阵在轨估计

提出了一种采用结构总体最小二乘（Structured total least squares, STLS）进行卫星惯量矩阵在轨估计的方法,与当前估计方法相比,该方法在考虑敏感器测量噪声时能获得一致估计。首先由动量守恒定律得到估计方程,针对该方程的特点定义了惯量矩阵的STLS估计,并使用结构总体最小范数（Structured total least norm, STLN）算法进行求解。证明了当噪声为高斯分布时该STLS估计为极大似然估计,给出了该STLS估计具有一致性的充分条件,仿真结果验证了文章所提估计方法的有效性。     

伪距噪声建模方法研究和分析

主要介绍从GPS原始数据中提取伪距噪声的方法,并利用MATLAB非线性拟合工具箱cftool中的参数逼近模型对提取出的伪距噪声建模,针对几种较好的建模结果进行数据回放和比较,确定最佳建模方案.建模结果可用于Galileo系统空间信号误差（signal-in-space error）的实时估计和用户完好性算法的研究.     

基于一维噪声子空间的空间谱估计算法

针对ＭＵＳＩＣ算法在实际情况下,由于Ｒ的信号特征值发生所谓的＂能量泄漏＂而引起的性能下降,提出了一种新算法。算法的基本思想是,无论入射信号数为多少,始终认定只有阵列相关矩阵Ｒ的最小特征值λｍ才是噪声特征值;其对应的Ｒ的特征向量才是真正的噪声特征向量,并且构成一维噪声子空间。算法在减小运算量的同时,提高了在信号特征值能量发生泄漏的情况下对到达角估计的精度和分辨力。算法的思想同样适用于空间平滑等各种抗相干源算法。     

应用最大熵谱估计检测微弱信号

频谱分析是数字信号处理的主要内容之一 ,近年来 ,由于最大熵算法的一些优点 ,使它成为现代谱估计中一个比较活跃的领域。最大熵算法是 196 7年由Burg提出来的一种现代谱估计方法。提出了应用最大熵谱估计及LMS自适应算法 ,根据有限数据 ,在频域内提取被淹没在噪声中的有用信号的方法及应用MATLAB语言进行的仿真。     

数字电视接收机同步时间估测方法

数字电视接收机同步时间是数字电视服务质量的一项重要指标,但同步时间在现有设备条件下不能直接测量得到.为此使用误码测试仪和脉冲噪声源设备,通过多次测试脉冲噪声造成的误码秒的个数,计算得出数字电视接收机同步时间.由于采用随机时刻触发的方式,修正了原方法中与起始时刻相关的局限性;由于对脉冲噪声的长度没有限制,可用于测试更长交织时间的系统的同步时间;测量精度达到0.1 s,与直接测量方法相比提高一个数量级.此方法经过数学推导验证,并通过数字电视地面广播标准接收机的实测数据讨论了测量参数对同步时间的影响.