ADAPTIVE EXPONENT SMOOTHING GRADIENT ALGORITHM

由于ＬＭＳ算法具有权调节时间延迟和低通滤波的特性，故提出一种新的自适应指数平滑梯度算法。研究表明，当信号是一个高斯平稳过程时，在参数域｛Ω１：α∈（０，１）｝×｛Ω２：β∈（０，∞）｝上，该算法渐进无偏收敛于维纳解。本文给出了算法收敛性能和性能失调的理论分析以及计算公式。计算机模拟的数值结果表明，该算法是有效的。     

谐波小波在信号滤波的应用

谐波小波在频域具有良好的盒形谱特性,另外它比通常由二进尺度函数得到的小波还具如下优越性：存在确定的函数表达式;时频定位更加准确;算法实现简单;可以得到任意频率段的信号。本文重点对谐波小波在数字信号滤波中的应用进行研究。     

一种图像分割方法的实现

本文基于模糊数学理论中的模糊Ｃ－均值聚类算法,将其思想用于图像分割。通过与其它经典方法的比较,证明了这种方法具有较好的处理效果和较强的抗噪能力。     

通用的前馈振动控制Simulink仿真系统及其应用

利用Simulink平台，建立一个基于自适应滤波技术的前馈振动控制的通用仿真系统，并对直升机结构响应主动控制进行仿真研究，为了模拟机体的力学特性以及旋翼对机体的激振作用，本文建立了一个带伺服液压惯性式作动器的自由一自由梁模型，并使之处于双频扰力作用下，对于该模型，采用了FIR、SIIR等滤波模型进行识别和控制。通过对不同控制模式和与之相适应的滤波算法的仿真研究，揭示其算法收敛性和收敛速度等特性。     

基于多矢量定姿的动基座最优化对准算法

针对车载捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System, SINS）的传统动基座粗对准方法精度低且环境适应性差的问题,提出了一种基于多矢量定姿的动基座最优化粗对准算法。在传统的基于重力矢量的初始对准方法基础上,将姿态矩阵求解问题转化为Wahba问题,实现对多个时刻重力矢量信息的充分利用,并通过SVD算法实现对Wahba问题的求解,结合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）输出信息和SINS输出信息,构建状态方程和量测方程,采用Sage-Husa自适应滤波算法以解决量测噪声不准确问题,不断修正载体系变换矩阵以获得更加精确的姿态转换矩阵。仿真和半物理实验表明,改进算法能够明显提高惯导系统在动基座下的姿态精度,转台实验对准方位误差小于0.05°。     

基于激光位移传感器的物体表面形貌测量系统

为了对物体表面形貌进行精准的无损测量,设计了一种基于激光位移传感器的物体表面形貌测量系统,该系统由硬件部分和软件部分组成,硬件部分包括激光位移传感器、光栅位移平台、PCL833三轴正交编码计数器卡,软件部分包括数据采集软件和MATLAB数据处理程序。被测物体在光栅位移平台上按一定的轨迹移动,数据采集软件将X、Y、Z方向的离散点坐标数据进行存储,最后采用高斯滤波,由MATLAB程序对数据进行处理,并绘制被测物体的三维形貌图。     

基于星光角距/激光测距的卫星组合导航方法

为了进一步提高卫星天文自主导航精度,提出了一种利用激光测距辅助的天文组合导航方法。激光测距能够直接获取卫星到地面参考信标的高精度距离信息,在以星光角距为观测量的天文导航系统中引入激光测距辅助数据,可以拓展滤波器观测量的维度,从而改善滤波效果。由于组合导航系统为非线性系统,为避免泰勒展开线性化引起的二阶截断误差,采用UKF滤波方法进行组合导航系统信息融合。仿真结果表明,所提出的组合导航方法能够明显提升导航精度,改善滤波性能。     

基于特征融合与抗遮挡的卫星视频目标跟踪方法

卫星视频中的目标易受到遮挡和复杂环境干扰等影响,造成对目标的运动状态估计不够准确,导致目标跟踪失败。基于此,在核相关滤波(KCF)算法的基础上设计2种算法提高目标跟踪的成功率,实现鲁棒性的目标跟踪。通过提取目标的方向梯度直方图(HOG)特征、灰度特征和高斯曲率特征表述目标的外观模型;联合响应图的峰值和平均峰值相关能量(APCE)对目标的响应图进行自适应加权融合,并将融合后的响应图峰值作为置信度对目标的模型进行自适应更新;通过使用卡尔曼滤波的方法对遮挡的目标进行位置预测,当目标遮挡结束时,对目标进行重新跟踪,解决卫星视频中目标被遮挡的问题。大量实验结果表明：所改进的相关滤波算法对卫星视频中的目标跟踪,尤其是在复杂环境、目标被遮挡及场景光照发生变化的情况下,具有良好的效果,并且在目标跟踪的精度和成功率等方面都有很大的提高,为进一步对卫星视频中的目标跟踪奠定了基础。     

基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法

针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩展状态和质心状态的混合估计预测;通过引入强跟踪滤波(STF)中的渐消因子修正预测之后GGIW分量中的协方差矩阵,防止发生跟踪模型失配的现象;在PMBM更新阶段扩展目标外形和质心估计完成的基础上,利用似然函数完成模型概率的更新。仿真实验结果表明:MM-GGIW-PMBM算法能够对多机动扩展目标的数量和状态进行有效的估计。      

一种无人机高度传感器信息融合方法

在无人机(UAV)飞行控制系统(FCS)中,针对单一高度传感器测量精度有限,难以满足高精度高度定位需求的问题,提出一种信息融合方法。为了提高定位精度,在机上安装多个传感器测量高度,根据飞行控制系统高度状态方程,充分利用各传感器的测量信息,采用Kalman滤波技术,估计真实高度和大气数据计算机(ADC)的测量偏差,从而进行修正。仿真表明,所得结果的精度高于任何单一传感器的测量精度。因此,该方法有效地提高了系统高度信息获取的准确度。