多传感器组合导航系统的改进多尺度滤波算法

多尺度滤波算法在多传感器组合导航系统中已得到成功应用，然而该算法用到多个时刻的量测向量，导致算法计算量过大，并影响系统的实时性。针对上述问题，首先利用分块技术与小波变换将时域内描述的系统原始状态方程转换为块状态方程，然后将实时得到的当前时刻的量测向量表达为块状态向量的形式，最后结合常规卡尔曼滤波技术与序贯滤波的思想，提出了一种改进的多传感器组合导航系统多尺度滤波方法。将该算法应用于GPS/SST/SINS多传感器组合导航系统，仿真结果验证了该算法不仅具有较好的实时性，而且相对于传统算法,系统的定位精度提高1倍以上。     

一种新的广义Gamma分布下的SAR图像目标检测算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测中全局广义Gamma分布虚警数量较多的问题,文章采用了一种新的基于核密度估计(KDE)的广义Gamma分布下的SAR图像舰船目标检测算法。新的算法结合了SAR图像的强度分布和空间散布分布,形成新的组合分布。在组合分布的基础上,完成SAR图像目标检测。首先,介绍了广义Gamma的分布模型;然后,通过核密度估计的方法估计各像素点的散布分布,结合散布分布和强度分布形成组合分布,对组合分布采用SISE方程的方法估计广义Gamma分布的参数,根据确定的广义Gamma分布的表达式,求出阈值T的解析式。通过求解逆不完全Gamma函数得到检测阈值,进而完成舰船目标的检测。通过实测SAR图像检测实验,对比文章算法与双参数检测算法和基于广义Gamma分布检测算法,验证了该算法的适用性。