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。     

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。     

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。     

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。     

单兵导航多传感器信息融合自适应滤波算法

基于足绑式INS的单兵导航系统,通过将惯性导航系统、人体运动学约束、磁强计等多传感器信息进行融合得到准确的单兵导航信息。对于匀速步行时的单兵导航,可采用普通Kalman滤波算法进行多传感器信息融合,但不能满足跑步等激烈运动模式下单兵导航需求。提出衰减记忆新息自适应Kalman滤波算法,可满足多步态模式下的单兵导航多源信息融合的需求,实验结果验证了算法的有效性。     

基于双树复小波和形态学的卫星异常数据滤波方法

受系统结构复杂、工作环境恶劣等因素影响,卫星的工作状态会存在介于正常和故障之间的异常状态,导致其遥测数据中不仅含有噪声,还存在异常数据。采用传统滤波算法进行去噪处理时,会存在对异常数据保留不充分的问题,从而导致突变信息丢失。针对上述问题,提出一种基于双树复小波与形态学滤波的卫星遥测数据组合滤波方法,设计一种半软阈值滤波函数来提高双树复小波的滤波性能,并提出一种组合滤波算法。通过仿真实验进行验证,结果表明:本文方法可以对遥测数据中的噪声进行有效滤除并对异常数据进行保留。     

基于CUDA的椒盐噪声自适应中值滤波算法

针对传统中值滤波算法的优缺点,结合椒盐噪声的特征,提出了一种有效的自适应中值滤波算法。首先依据椒盐噪声的特征,将图像像素分为噪声和信号,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地确定滤波窗口的尺寸,仅对噪声像素进行中值滤波。但随着噪声密度和图像规模的增大,在CPU上执行的时间显著增加。分析并利用图形处理器(GPU)的并行处理特征,并在CUDA平台中实现了算法。实验结果表明,所提出的算法能够有效地去除椒盐噪声、保留边缘和细节,并且能显著缩短计算时间,随着噪声密度和图像规模的增大,最大加速比达到6 000倍。     

中值滤波方法在燃气涡轮传感器数据校正中的应用研究

分析了发动机测量信号滤波需求,设计了针对传感器数据校正的中值滤波器和快速算法,给出了模拟发动机故障和变工况试验情况下的传感器输出,给出了滤波比较研究结果。数值实验和实际应用于涡轮试验测量数据滤波的结果表明,中值滤波器对于脉冲噪声可以完全剔除,对随机噪声也具有较好的抑制效果,并能够较好保持信号中的陡峭边沿等趋势成份。      

基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法

 针对无线传感器网络(WSN)中的多传感器融合目标跟踪,提出一种混合滤波算法,称为无迹混合集中式粒子滤波(UM CPF)。该算法使用了一个混合的粒子传播方案。在使用集中式粒子滤波(CPF)对WSN中的节点测量信息进行融合时,粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹变换(UT)获得的高斯分布作为建议分布进行粒子传播,而剩余的另一部分粒子则简单地使用状态转移先验分布进行粒子传播。WSN中的融合跟踪仿真结果表明,和纯粒子滤波算法CPF相比,在仿真速率相当的情况下,混合滤波算法明显提高了跟踪精度和稳定性。     

基于联邦滤波的多源融合导航算法

在复杂多变环境下,单一导航源的定位性能和鲁棒性会受到一定的影响。针对汽车、小型飞行器在城市、峡谷、卫星信号缺失或被遮挡以及导航信息源繁多等情况,研究了基于联邦滤波的多源融合导航算法。该算法综合利用了各种不同的信息源,经过多传感器的高度集成、多信息源的数据融合,生成时空基准统一且具有抗干扰、连续、可靠的PNT服务信息。设计的联邦滤波器采用两级结构,在子滤波器中进行局部估计后,在主滤波器中进行最优合成。此外,每个子滤波器加入了故障诊断算法,且结合自适应滤波理论进行信息因子的自适应分配,有效提高了故障检测能力。最后,通过实验验证了不同信息源组合的有效性,表明所设计的基于联邦滤波的多源融合算法可以提供稳定、可靠以及高精度的多源融合定位服务,具有一定的研究意义和实际价值。     

子波域自适应滤波方法

推导和给出了噪声能量阈值的理论计算公式,并提出了一种实时估计信号噪声方差的有效方法,从而构成形式完整和实用的自适应相关计算子波阈滤波算法。仿真计算和分析表明：给出的方法具有良好的自适应性能和显著的滤波效果,在有效去除噪声的同时,很好保留了信号的主要细节。     

A multi-rate sensor fusion approach using information filters for estimating aero-engine performance degradation

Gas-path performance estimation plays an important role in aero-engine health management, and Kalman Filter(KF) is a well-known technique to estimate performance degradation. In previous studies, it is assumed that different kinds of sensors are with the same sampling rate, and they are used for state estimation by the KF simultaneously. However, it is hard to achieve state estimation using various kinds of sensor measurements at the same sampling rate due to a complex network and physical characteristic differences between sensors, especially in an advanced multisensor architecture. For this purpose, a multi-rate sensor fusion using the information filtering approach is proposed based on the square-root cubature rule, which is called Multi-rate Squareroot Cubature Information Filter(MSCIF) to track engine performance degradation. Soft measurement synchronization of the MSCIF is designed to provide a sensor fusion condition for multiple sampling rates of measurement, and a fault sensor is isolated by maximum likelihood validation before state estimation. The contribution of this paper is to supply a novel multi-rate informationfilter approach for sensor fault tolerant health estimation of an aero-engine in a multi-sensor system. Tests are conducted for aero-engine performance degradation estimation with multiple sampling rates of sensor measurement on both digital simulation and semi-physical experiment.Experimental results illustrate the superiority of the proposed algorithm in terms of degradation estimation accuracy and robustness to sensor failure in a multi-sensor system.     

非线性系统中多传感器目标跟踪融合算法研究

 研究了在非线性系统中 ,基于转换坐标卡尔曼滤波器的多传感器目标跟踪融合算法。通过分析得出 :在非线性系统的多传感器目标跟踪中 ,基于转换坐标卡尔曼滤波器 ( CMKF)的分布融合估计基本可以重构中心融合估计。仿真实验也证明了此结论。由此可见分布的 CMKFA是非线性系统中较优的分布融合算法     

一种基于稀疏分解的静电信号去噪方法

介绍了发动机静电监测技术的原理,对静电监测信号的复杂噪声成分和类型进行分析,总结了以往经典去噪方法的不足。针对静电信号复杂噪声滤除问题,提出了一种基于稀疏分解理论的静电信号去噪方法。分析了基于稀疏分解的静电信号去噪方法流程;以所构建仿真信号和实测试车静电信号作为分析对象,利用所提方法进行了去噪分析与实例验证,并与其他经典方法的去噪效果进行了对比。结果表明:基于稀疏分解的静电信号去噪方法具有很高的灵活性,能对信号背景中包含的高斯白噪声以及工频干扰噪声能够进行有效地去除,同时能够对于有用脉冲信号的成分进行保留,针对复杂静电信号去噪问题具有良好的应用效果。