运动补偿图象编码中的Block自适应匹配算法

本文提出一种估算电视图象位移的新算法。这种新估算法被称为block自适应匹配算法,block自适应匹配算法同时解决了位移估算和帧间预测问题。模拟结果表明:这种新算法比现有的同类算法有更好的性能,能自适应地跟踪运动图象整象素位移和非整象素位移。     

抗旋转和缩放的SAR与可见光图像自动配准算法

针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景.     

一种新的基于姿态四元数匹配的传递对准方法

设计了一种新的姿态四元数匹配传递对准方法,并以载机姿态四元数与弹体姿态四元数的四元数乘积作为量测量,推导了姿态四元数匹配量测方程。通过理论分析,得出了载机平台失准角、弹体平台失准角、弹体安装误差角和机翼颤振变形角为小量的情况下,这些量与量测量之间的关系。推导了传统的姿态角匹配传递对准方法量测方程,与之相比,姿态四元数匹配量测方法明显降低了计算量,并分别对两种姿态匹配方法进行了仿真,仿真结果表明：新的姿态四元数匹配方法与传统姿态匹配传递对准方法具有相同的精度。     

非等间隔滤波及其在导航系统中的应用综述

滤波的目的是从序贯量测中在线、实时地估计和预测出动态系统的状态和误差的统计量.现存的大多数滤波方法要求传感器信息同时测量并同时到达,但是传感器获得的信息往往不满足此条件,即信息是非等间隔的.信息的不等间隔特性影响到导航精度,非等间隔滤波的提出为该问题提供了一类解决方案.针对国内外非等间隔滤波及其在导航系统中的应用现状,...     

基于mean—shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计

针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件,有效地结合Mean-shift 算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点.实验结果表明,该算法在对多目标跟踪时能在保证跟踪效果的同时减少跟踪的时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性.     

“速度积分”匹配传递对准方法研究

传递对准时,飞机机翼的弹性变形会对挂在机翼上导弹的子惯导系统的对准精度产生很大的影响。本文研究了"速度积分"匹配传递对准方法,通过与速度匹配和"速度+姿态"匹配方法的仿真结果进行比较得出以下结论:"速度积分"匹配方法比速度匹配和"速度+姿态"匹配方法更适用于机翼存在较大弹性变形时的传递对准。另外,此种方法对由时间延迟所引起的时间标记偏差也有比较好的估计效果。     

基于QR分解的自适应差分滤波在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对差分滤波算法存在数值稳定性差及系统噪声统计特性不准确导致滤波性能下降 的问题,提出一种改进的差分滤波算法。新算法将矩阵QR分解及Cholesky分解因数更新技术 引入,并结合一种新的噪声估计方法及选择更新策略,有效地改善了系统噪声统计特性不准 确带来的滤波性能下降问题,增强了传统差分滤波算法的数值稳定性。通过在捷联惯导系统 大方位失准角初始对准中的应用,仿真结果表明了新算法的有效性和鲁 棒性 。
     

基于免疫粒子群算法的地磁特征区域选择

为了实现在已知的地磁场区域内快速、智能化地选取易于实现地磁匹配的适配区,提高地磁匹配概率,给出了一种基于免疫粒子群优化算法的地磁特征区域选择方法。将地磁特征区域选择视为一个组合优化问题,通过一定的粒子编码和搜索策略,在规则网格化的地磁图中实现一定大小的、空间连续分布的特征区域选择。采用MSD匹配算法在不同路径的各种噪声强度下进行匹配仿真,实验结果表明,在所选择的适配区内,地磁匹配概率远高于整个地磁场区的平均匹配概率,特别是随着噪声强度的增加这种优势愈发明显。     

扩展卡尔曼粒子滤波在编队卫星相对轨道确定中的应用

考虑两星编队飞行情况,建立了惯性坐标系内卫星绝对运动方程,以激光和无线电测量获得相对观测量,利用扩展卡尔曼粒子滤波实现相对轨道高精度确定。结合实例进行了分析和仿真,结果表明EPF算法能够有效提高相对位置确定精度,并给出相对速度的高精度估计。     

基于修正Rodrigues参数和UKF的姿态估计算法

以修正Rodrigues参数作为姿态参数,利用无味Kalman滤波（UKF）设计了一种全姿 态估 计算法。修正Rodrigues参数在姿态估计中具有简洁高效的优点,然而,因其奇异性不能用 于全姿态运动情况。利用修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法可以避免奇异现 象的发生。UKF直接利用非线性模型而不需要线性化,适用于高精度的姿态估计。本文针对 “陀螺+矢量观测”这种典型的姿态确定模式,以修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换 的方法描述姿态,利用UKF设计了姿态估计器。状态协方差阵在姿态参数切换时发生突变, 引起姿态估计器的滤波波动。为此,提出了在姿态参数切换时对姿态估计器进行修正的方法 。最后通过仿真验证了算法的有效性