基于滑动滤波技术的激光陀螺评价方法

激光陀螺是一种以量化脉冲的形式输出角增量的数字传感器，量化误差如同白噪声一样影响着激光陀螺的测试精度。为了准确评价激光陀螺的性能，减少量化误差对激光陀螺测试数据的影响，本文应用滑动滤波技术对激光陀螺采样数据进行滤波处理，理论分析及实验结果表明，该方法有效地降低了量化噪声从而实现了对激光陀螺的准确评价。     

ICT图像重建并行处理技术

在ICT图像重建中一般采用的并行系统有阵列处理机、基于多个PC机的MIMD系统、由多个DSP和反投影专用处理器组成的多处理器系统和工作站机群。     

姿态测量中MEMS陀螺输出信号处理方法研究

为实现基于MEMS器件的舰船测姿,对MEMS陀螺的输出信号进行研究与处理。在分析MEME陀螺的输出误差模型基础上,通过经典卡尔曼滤波与鲁棒滤波的理论对比,设计滤波器对其输出信号进行滤波降噪。实验表明：鲁棒卡尔曼滤波方法对于MEMS陀螺输出信号的平滑降噪效果显著。     

一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.     

相关系数平稳序列的估计与识别

本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。      

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

H_∞滤波算法及其在GPS/SINS组合导航系统中的应用

 在对 H∞ 估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种 H∞ 次优滤波算法的迭代方程。定性讨论了H∞滤波算法与传统 Kalman滤波器的关系,通过在 GPS/SINS组合系统中的实际应用进一步从精度、鲁棒性等性能指标方面对 H∞ 滤波和 Kalman滤波算法进行了比较。仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度;但是,当系统模型和外部干扰统计特性发生变化时,H∞ 滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,同时,估计精度也较高,有效地克服了 Kalman滤波器存在的局限性。     

基于小波变换的图像低通去噪

提出了一种利用小波变换的多分辨率特性对图像进行低通去噪的方法,系统的阐述了其基本原理和核心算法,并对加噪后的图像实现了低通去噪处理。     

一种提高测量CCD成像系统MTF精度的数据处理方法

根据刃边图像的特点,采用中值滤波法、多剖线平均法以及局部滤波法对图像中的噪声进行前期处理,去噪效果好,使图像的有用信息损失小,提高了测量CCD成像系统调制传递函数的精度。实验表明,本文的数据处理方法能有效的提高测量CCD成像系统的传递函数的精度。     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。