基于双谱的eLORAN接收机干扰抑制方法研究

针对eLORAN导航定时接收机传统自适应滤波干扰抑制算法性能易受高斯噪声影响的问题,提出了一种基于双谱检测的干扰抑制方法。该方法采用双谱估计,在高斯噪声中检测出干扰信号,再用检测信号调节自适应滤波器的系数,完成系数更新,最终达到去除干扰的目的。理论分析与实验结果表明：双谱检测方法能够有效的抑制高斯白噪声,提取信号。基于双谱检测的干扰抑制方法,可有效去除和减轻干扰,特别是在强高斯噪声干扰的情况下,抑制干扰效果明显,解决了eLORAN接收机在强噪声下的干扰抑制问题,具有一定的推广和应用价值。     

基于双谱的eLORAN接收机干扰抑制方法研究

针对eLORAN导航定时接收机传统自适应滤波干扰抑制算法性能易受高斯噪声影响的问题,提出了一种基于双谱检测的干扰抑制方法。该方法采用双谱估计,在高斯噪声中检测出干扰信号,再用检测信号调节自适应滤波器的系数,完成系数更新,最终达到去除干扰的目的。理论分析与实验结果表明：双谱检测方法能够有效的抑制高斯白噪声,提取信号。基于双谱检测的干扰抑制方法,可有效去除和减轻干扰,特别是在强高斯噪声干扰的情况下,抑制干扰效果明显,解决了eLORAN接收机在强噪声下的干扰抑制问题,具有一定的推广和应用价值。     

基于模糊和最小二乘的SAR图像线特征提取

针对合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)图像的特点,提出一种线特征提取算法.该算法首先抑制相干斑噪声,然后对SAR图像进行模糊变换和增强,再基于假设的SAR图像灰度模型,用最小二乘法设计出低通和高通滤波器,最后检测出线特征散点,并进行连接,得到SAR图像的线特征图.实验证明本算法抗噪声干扰,边缘定位精度达到1个像素.     

基于快速退火MRF的改进SAR图像分割方法

基于Markov随机场(MRF,Markov Random Field)的SAR图像分割方法利用了SAR图像的灰度和结构信息,能在分割过程中有效抑制斑点噪声,获得较高的分割精度.但这类方法的缺点是模拟退火的计算量很大.针对该问题,提出了一种基于快速退火MRF的SAR图像分割处理方法.该方法根据SAR图像Gibbs分布的特性,在求取全局最优解时,首先寻找邻域系统中占有支配地位的某种标记,若存在占支配地位的标记,用此标记更新状态;反之,则沿用传统模拟退火的方法随机更新状态.由于该方法引入基于Gibbs分布的先验判决进行系统状态更新,因此能够快速求得全局最优解.最后对真实SAR图像进行处理,处理结果验证了算法的有效性.     

改进PCA在热波图像处理中的应用

针对飞机结构隐藏腐蚀热波成像检测中出现的热像仪中有用数据较少、图像序列中腐蚀区域与非腐蚀区域对比不明显、信噪比较低等问题,提出了基于小波变换的改进PCA(Principal Component Analysis)算法.该算法对热图像序列中的每帧图像进行二进制离散小波变换,提取出低频部分的系数;对低频系数进行改进PCA分析,通过固定点算法并引入Gram-Schmidt正交化过程求解特征向量;令高频系数为零,抑制图像的噪声.实验结果表明:该算法充分利用了热像仪的有用数据,提高了图像的质量和信噪比,且计算时间较短.      

基于星间测距的编队卫星一致性导航算法

针对多航天器编队飞行的自主导航问题,利用高精度的相对距离测量手段,结合较少的参考卫星位置信息,对未知卫星的相对和绝对位置进行估计.针对扩展卡尔曼滤波算法的局部不稳定性,采用了一种误差补偿算法,使在系统可观度较低时仍有较稳定的输出.并将编队系统视为一个无线网络,提出了一种分布式一致性卡尔曼滤波算法,该算法结合一致性理论和分布式卡尔曼滤波器,可明显提高解算精度并消除高频噪声干扰,仿真结果验证了该方法的有效性与可靠性.     

一类有色噪声干扰随机系统最小二乘递推辨识

提出一类有色噪声干扰随机系统的辅助模型最小二乘递推辨识算法.此算法结合辅助模型辨识思想和递推增广最小二乘理论,用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中未知中间变量,用估计残差代替信息向量中不可测噪声项,从而可以运用递推辨识思想来估计系统所有参数,包括噪声模型参数.仿真例子说明提出算法的有效性.      

包络均值滤波算法实时检测微弱信号

在强噪声环境下提取微弱信号一直是信号处理方法研究的难点,提出一种基于包络均值滤波(EMF,Envelope Mean Filter)的微弱信号提取算法,可以实时恢复出深埋在均匀分布噪声中的微弱缓变非周期信号的波形.EMF算法通过对混有均匀分布噪声的信号进行过采样,对信号的包络线进行实时分析,并用上、下包络的均值作为真实信号的估计值.为了使输出信号平滑、无跳变,采用实时滑模平均滤波器对估计值进行滤波,最终恢复出的原始信号.通过仿真研究对包络的分析算法、最优衰减系数的选取、过采样系数、平滑序列长度和不同信噪比的微弱信号对还原精度的影响进行了研究.EMF算法简单,可使信噪比提高60 dB以上.已经成功用于IEEE 1588精密时钟同步的时钟伺服算法中.     

基于Gabor滤波器的航空图像居民区域提取

中低分辨率航空图像中居民区域的自动提取对地理信息系统更新和无人机导航具有重要作用.详细分析了Gabor滤波器参数对纹理提取的影响,提出了一种基于Gabor滤波器的居民区快速提取算法.算法包含4步:运用Gabor滤波器分析图像纹理,采用核密度估计生成居民区域置信图像,进而计算自适应阈值分割置信图得到候选区域,最后根据区域几何形状去除干扰得到居民区.算法平均运算时间为0.42s,实验结果表明了算法的高效性和准确性.     

基于四元数理论的彩色图像脉冲噪声开关滤波

根据四元数单位变换理论定义了一种新的描述彩色图像像素点间差异的距离,该距离可以同时描述两个彩色像素点在强度和色度上的差异.利用该距离和图像边缘的结构性与方向性,构造了一种基于四元数的开关型彩色图像脉冲噪声滤波器.该滤波器对像素点进行4个方向上的噪声检测并仅对检测为噪声的像素点进行滤波.实验表明:该滤波器能够在去除彩色图像中的相关和非相关噪声的同时保护图像细节,同时具有比传统方法更快的执行速度.     

基于自适应联邦滤波的卫星姿态确定

卡尔曼滤波采用常值量测噪声协方差阵,当量测噪声统计特性发生变化时,易导致估计误差增大,甚至滤波发散。针对该问题,在联邦卡尔曼滤波子系统中采用自适应卡尔曼滤波,形成自适应联邦卡尔曼滤波算法,新算法采用模糊推理系统实时调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼近真实噪声水平。将该算法应用于多传感器卫星姿态确定系统,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.     

一种新的频域自适应算法

分析了现有自适应滤波算法,并且提出了在有色噪声背景下能够快速收敛的频域自适应新算法.使用牛顿法搜索性能表面和近似于递归最小二乘(RLS)算法的结构,利用现有的拟牛顿QN(Quasi-Newton)时域自适应算法原理,通过快速傅里叶变换(FFT)将其应用于频域.结合快速块最小均方自适应滤波算法FBLMS(Fast Block Least Mean Square)中的并行处理方法对算法的运算过程进行了改进.由于调整了数据格式和增益矩阵的系数加快了迭代过程的收敛,并且提高了信号处理的效率.附加的计算机仿真结果分别给出了在白噪声和有色噪声输入相同汉明窗条件下,新算法、LMS算法和拟牛顿算法QN的自适应系统辨识的效果比较图,表明新算法能有效用于色噪声下的自适应滤波.     

超流体陀螺相位波动噪声自适应抵消系统分析

针对超流体陀螺相位波动噪声影响陀螺角速度检测精度的问题,提出了一种基于递推最小二乘（RLS）算法的陀螺自适应噪声抵消系统。首先,建立了超流体陀螺的相位检测模型,得到了陀螺输出薄膜幅值和相位的关系。其次,考虑热运动的影响,建立了相位波动噪声的等效输入角速度模型,探索了陀螺参数对角速度噪声的影响,得到了陀螺角速度噪声幅值范围。在此基础上,考虑该角速度噪声与输入角速度的互不相关性,将超流体陀螺薄膜幅值解算输出的混合角速度信息作为抵消系统的期望输入,将相位波动噪声引起的角速度噪声作为RLS自适应滤波器的参考输入,通过自适应调节参数使得RLS自适应滤波器的输出与混合角速度信息的噪声部分相抵消。通过与最小均方（LMS）算法仿真对比表明,在大角速度、大噪声情况下,该抵消系统能够有效消除陀螺混合角速度信息中的噪声成分,且具有较快的收敛速度和较好的稳定性。      

利用神经网络逆控制系统提高 Turbo码译码性能

对Turbo码译码逆模型建立问题,提出使用神经网络结构的非线性滤波器来建立Turbo码译码自适应逆模型.采用最优常系数比例因子统计得到Turbo码期望衰减系数,通过利用期望衰减系数训练神经网络非线性自回归外输入NARX滤波器,建立全局范围内的Turbo码译码逆输入输出映射模型.在线性逆控制系统中采用该自适应逆模型,与非线性逆控制结构的自适应逆控制系统相比,具有系统结构简单、运算量小等特点.仿真结果表明在信噪比大于0?dB时,该自适应逆模型算法收敛迅速、稳定,计算误差保持在较小的范围之内.自适应逆译码模型从译码机理角度提供了一种改善译码性能的新途径.     

光纤陀螺随机漂移误差补偿适用性方法

针对传统方法在建立时间序列模型基础上应用卡尔曼滤波器去除陀螺随机噪声误差的缺陷,提出了一种适于在线补偿光纤陀螺FOG(Fiber Optic Gyrosope)随机误差的滤波方法.当建立的时间序列模型系数出现偏差时,通过引入虚拟噪声,来补偿滤波过程由于系统模型时变和未知噪声而引入的误差,实现了对陀螺随机漂移误差的高精度滤波处理.其次,利用Allan 方差分析法分离并确定了光纤陀螺的主要随机误差源,并对建立的光纤陀螺时间序列模型及滤波方法的适用性及精度进行了评估.通过对光纤陀螺实测数据的分析表明,速率斜坡、速率随机游走和零偏稳定性为FOG的主要随机噪声,所提出的自适应滤波算法能够适应陀螺漂移的时变特点,是一种有效的去除光纤陀螺随机漂移噪声方法.      

基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术

为增强雾天图像的对比度及颜色和亮度恒常性,提出了一种改进型Retinex算法雾天图像增强算法。使用改进的双边滤波器作为滤波函数,在保持边缘信息的同时去除噪声的干扰;并使用S型函数曲线对Retinex算法中对数域相减去除入射光分量的图像进行颜色恢复处理,增强整幅图像的对比度和感知特性,还原图像的色彩信息。实验结果表明,所提的改进算法能有效提高雾天图像的清晰度和对比度,相较原雾天图像清晰度提升约200%,标准差提升约110%,信息熵提升约10%。同时,可保持更加真实鲜艳的图像颜色,计算复杂度较低,满足实时性要求。      

一种改进的ORB特征匹配算法

针对现有的ORB特征匹配算法在图像模糊、光照变化、图像压缩、噪声条件下,匹配准确率下降问题,提出了一种改进的ORB特征匹配算法。首先,在提取特征点过程中,对图像进行网格化处理,并引入四叉树结构,使提取的特征点在图像中均匀分布,解决传统的特征提取方法遇到的特征点集中问题。然后,利用暴力匹配进行初步匹配,并采用交叉验证的方式,剔除部分误匹配,改善暴力匹配的结果。最后,利用高斯核对网格运动统计的结果做加权处理,优化统计结果,进一步剔除误匹配,得到准确率更高的匹配集合。实验结果表明:改进后的算法在图像模糊、光照变化、图像压缩和噪声条件下,平均准确率分别提高了3.5%、4.2%、2.2%和6%。      

自适应立方卷积图像插值算法

图像插值是图像处理的一项重要技术,可适用于多个领域,近年来多使用该技术进行图像缩放.针对传统图像缩放算法边缘处理效果较差、边缘检测插值算法复杂度高的问题,提出一种有效增强边缘轮廓的自适应立方卷积插值算法.该算法结合边缘梯度变化和立方卷积插值的特点,使得图像在平坦和纹理区域均能取得理想效果.实验结果表明,与基于边缘检测的插值算法相比,该算法具有较低的复杂度,平均运算时间降低了3.19 s;与立方卷积算法相比,图像峰值信噪比有较大的提高,峰值信噪比增加了0.89 dB.     

TDI-CCD遥感图像条带噪声的消除

针对TDI-CCD遥感图像固有条带噪声的灰度值在原始信息中变化比较缓慢的特 点及小波变换对奇异点检测的优越性, 提出了一种快速傅里叶变换和小波变换 相结合的方法来确定条带噪声频率点所在的位置, 采用改进的陷波滤波器对条 带噪声的频率成分进行消除. 另外, 提出一种基于提升小波变换的改进阈值 函数法, 用以消除图像的条带噪声. 实验结果表明, 在消除条带噪声方面, 改 进的陷波法优于改进的阈值函数法, 而改进的阈值函数法优于硬阈值函数和软 阈值函数法. 利用改进的陷波法消除条带噪声后, 图像的质量得到提高, 其PSNR达到46.4181dB, NMSE减小到0.00007, 相对基于提升小波变换的 几种阈值函数法, PSNR提高了3～4dB, 而NMSE则减小了 0.00007～0.00011. 本文提出的方法能较好地消除遥感图像的条带噪声, 同时能够较好地保持原图像的特征, 具有可行性.