抑制复原图像振铃波纹的频域循环边界算法

提出了一种基于Wiener滤波的频域循环边界复原算法,并给出了有效的规整化表达式和信噪比估算方法.复原算法首先将原观测图像按反射对称的方式延拓,形成一个新的观测图像(称为延拓图像);然后,用Wiener滤波算法复原延拓图像,并取延拓图像的复原图像的主值序列作为原观测图像的复原图像.对延拓图像在频域进行复原处理时,需要使用FFT(Fast Fourier Transform)技术,将延拓图像进行周期延拓,因其结合边界在垂直方向上的梯度为零,且边界平滑满足微分条件,抑制了复原图像的振铃波纹.复原过程中,将噪声与原始图像的功率谱之比规整化为原观测图像信噪比的函数.实验结果表明,该算法对周边区域梯度变化较大的观测图像复原效果较好.      

提高卫星自主导航精度的滤波算法和仿真

如何实时准确地对系统误差进行估计和校准提高基于“地-日-月”测量的卫星自主导航精度的一个重要途径。针对这一问题,将系统误差作为新增的状态向量,设计了轨道参数状态与系统误差状态解耦估计的两步滤波算法,该算法在估计轨道参数的同时校准系统误差,数学仿真结果表明,采用文章所提出的滤波算法可以将自主导航的位置精度从10km(3σ)量级提高到300m(3σ)左右。     

卫星姿态测量信息的二阶非线性滤波技术研究

卫星应用任务要求卫星姿态在空间保持高精度定向 ,为此有必要研究精确的递推非线性姿态估计算法。文中针对星光 陀螺这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统模式 ,应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波算法处理姿态测量信息 ,设计了二阶非线性姿态估计器的实现方案。在设计过程中 ,把QUEST法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中 ,使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化。相同条件下的仿真测试结果证明 ,二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于采用扩展卡尔曼滤波技术的一阶线性姿态估计器     

一种改进的星图降噪算法研究

在星敏感器的使用过程中,由于外界环境的影响及传感器自身的限制,拍摄出来的星图不可避免地存在一些噪声,因此对星图进行去噪处理是一项非常重要的工作。针对传统高斯模板滤波存在的引入邻域噪声、无法自行根据星图特性修正等造成去噪效果不好的问题,提出了一种改进的星图降噪算法。该方法在滤波前先进行坏点剔除工作,并采用高斯低通滤波与高通滤波结合的方式对图像进行处理,在抑制噪声的同时有效地保留了星点信号。通过阐述星敏感器的工作原理,分析星图的噪声特性,对星图滤波去噪算法进行研究,并进行模拟星图影像提取星点坐标实验。结果表明：使用该算法进行滤波比传统的高斯滤波算法提取的质心坐标精确度更高,较传统方法横坐标提高0.00538个像素点,纵坐标提高0.0077个像素点,证实了图像处理算法的有效性。     

一种用于解决粒子滤波粒子退化现象的重要性重采样算法的研究

粒子滤波通过蒙特卡罗模拟来实现递推贝叶斯估计,在非线性非高斯系统中体现出良好的特性;但粒子滤波存在粒子退化现象的缺陷,针对这一问题,提出一种新的重采样算法,即分区重采样算法,其主要思想是根据多项式重采样与分层重采样算法的特点,把随机数区间划分成若干个区,每个区内的随机数任意排列,而区与区之间按升序排列。与目前常用的其他重采样算法相比,该方法提高了粒子滤波的平均性能,仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。     

PLL两点调制在GMSK调制器中的应用

分析了HDL数据链发信机设计中的几种GMSK调制方法;阐述了用PLL两点调制的必要性,进而给出了基于PLL的GMSK两点调制的模型。同时,对非线性模型进行线性化等效,列出它们的闭环传递函数,并通过Matlab仿真波形来观察频率响应曲线;最后对调制系统进行ADS仿真,分析系统的收敛性,通过时域、频域调制波形分析,得到最优系统参数。     

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。     

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。     

星座分布式自主定轨中信息融合方法比较研究

为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下，具备自主运行能力并提供精准位置参考信息，对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象，将简单凸组合法、协方差交叉融合法以及在线性最小方差意义下的矩阵加权法和标量加权法等方法应用于子滤波器估计的融合中，对各种融合方法的性能进行了对比分析。仿真结果显示，在采用方差放大技术去相关设计星座分布式自主定轨算法基础上，采用简单凸组合法、矩阵加权法和标量加权法3种融合方法的定轨精度较高，与集中式滤波精度相当，其中标量加权法的计算代价最低；而协方差交叉融合法由于难以准确确定最优系数，其精度低于其他3种方法。      

线性随机系统Kalman滤波的野值修正

本文讨论原始输入采样数据会有野值时Kalman滤波的修正问题，提出了一组易于应用的处理对策与计算方法。