适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。     

基于H?滤波算法的BP网络在SINS/GPS中的应用

实际系统中存在的各种不确定性和非线性将使估计精度降低、卡尔曼滤波发散。针对这些问题,文章提出了基于H∞滤波算法的BP网络自适应滤波技术,采用H∞滤波算法在线调节BP网络的权值,并应用在SISN/GPS中。仿真结果表明,该网络具有较好的鲁棒性,其精度与H∞滤波算法的精度相当。     

减小截断误差并抑制野值的积分递归滤波方法

提出了一种依据运动学方程的积分递归滤波方法,在残差准则的控制下,可有效减小动力突变段的截断误差,且对野值具有很好的抑制能力。该方法在靶场的数据处理中得到了很好的应用。     

一次相消技术在雷达成像中的应用

一次相消技术是一种经典的固定点目标对消方法。本文讨论了在ISAR成像处理过程中利用一次相消技术来剔除地杂波,分析了在成像处理中的杂波相消方法,并在最后的计算机仿真中,验证了该方法的有效性,分别比较了两种成像方式、两种地杂波分布的成像结果。     

一种联邦卡尔曼滤波渐变型故障容错方法

具有良好的容错性是组合导航系统的基本要求。组合导航系统易于完成突变型故障的检测与容错,对渐变型故障的检测与容错则较为困难。文中以联邦卡尔曼滤波为组合导航系统状态估计方法,针对渐变型故障,提出了观测品质的概念及其模糊评估方法,应用观测品质进行了导航系统的渐变型故障检测,利用观测品质构成局部滤波器估计均方误差阵的修正矩阵,设计了组合导航系统智能自适应渐变型故障容错方法并完成了仿真运算。     

一种实时飞行轨迹重构方法

提出一种有效的实时纵向飞行轨迹重构的新方法。为了得到状态估计的快速算法,本文把非线性飞行轨迹重构转化为线性、离散、时变状态和参数估计问题。将数值稳定性好、计算量也小的序列U-D分解滤波算法用于状态方程为线性、观测方程为线性或非线性的滤波问题中。由于测量值中常常含有系统偏差,本文把这些偏差作为增广状态加入增广状态模型中,并利用模型的一些特点,提出偏差分离的U-D分解算法,使计算量大大减少。仿真和实际试飞数据计算表明、本文的方法可得到比平方根协方差滤波更有效的实时飞行轨迹重构结果。     

一种基于模型误差预测的UKF方法

UnscentedKalman滤波器（UKF）对本质非线性系统具有估计精度高、收敛速度快和容易实现等优点,但是对系统的模型误差比较敏感。针对这一问题,提出了一种基于模型误差预测的UKF方法,称为PUKF（PredictiveUnscentedKalmanFilter）。它利用非线性预测滤波器（NPF）的模型误差预测过程,能够对不准确的系统模型进行实时修正,弥补了UKF方法的不足。仿真结果表明,相对于原始的UKF方法,新方法从滤波精度、收敛速度和收敛的稳定性等几个方面,显著提高了非线性滤波的性能。PUKF可适用于模型不确定、非线性较强系统的滤波。     

FADS/INS组合法迎角、侧滑角测量方法研究

嵌入式大气数据传感(FADS)系统比传统迎角、侧滑角传感器在测量精度、可靠性、隐身性能上都具有较大的优势,因此该系统可被应用于各型飞行器上。但由于该系统在获得大气参数方面存在延时,所以,它在飞行器机动飞行状态下,迎角和侧滑角的测量精度会下降。针对这一问题,本文提出了以FADS测量结果为基础,采用惯性导航系统(INS)测量的迎角、侧滑角变化量进行修正的FADS/INS组合法迎角、侧滑角测量方法。理论分析和仿真结果表明,该组合系统在飞行器处于平稳和机动飞行时,对迎角、侧滑角的测量均能获得较高精度。     

基于混合系统粒子滤波和二元估计的故障预测算法

针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用混合系统粒子滤波和二元估计算法同时估计对象系统故障演化模型混合状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,在一定的假设条件的前提下,将混合模型连续状态变量的预测问题转化为一个基本状态空间模型的状态预测问题。通过对连续状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样从而获得其未来时刻的先验分布。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型连续状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了算法的有效性。     

基于稀疏表示的图像混合噪声抑制算法

中值滤波能有效地抑制脉冲椒盐噪声,但它对于图像中的高斯噪声的去除效果不佳;而简单地使用针对高斯噪声的方法,对混合噪声也不能起到较好的抑制效果。稀疏是图像的重要特性,是进行图像处理的重要先验。本文提出了基于稀疏表示的混合噪声抑制算法。实验表明,本文算法可以有效地滤除混合噪声,且较好地保护了图像细节特征。