火箭飞行实时测量数据的小波滤波快速算法

为充分实现火箭飞行实时测量数据的实时处理功能 ,结合弹道处理的实际 ,给出了一种基于小波方法的实时信号所包含噪声的在线快速识别算法 ,该算法原理简捷 ,易实现 ,计算复杂度较低 ,其时间复杂性为 O(1 ) ;分析了用于火箭飞行测量数据消噪的小波及其阈值的选取原则 ,通过对雷达跟踪测量数据的实际分析和处理 ,就数据是否处于火箭在级间分离段提出了不同的处理方法 ,实践证明无论是滤波后信号的残留噪声还是消耗的时间上小波方法都优于α-β-γ滤波 ,且实现了数据的实时处理功能 ,充分满足了实时性要求。

一种改进的α-β-γ滤波跟踪算法

α-β-γ滤波器是一种高速的目标跟踪器。该文章针对传统α-β-γ滤波跟踪精度与收敛速度之间存在的矛盾以及由于系数固定而难以跟踪强机动性目标的局限性,设计了一种自适应α-β-γ滤波算法,根据目标机动性的变化,利用跟踪误差调整模糊系统的输出,在保证精度的前提下,得到自适应的系数值,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了跟踪精度与收敛速度之间的矛盾。仿真结果表明,在满足所要求精度的前提下,该算法跟踪机动性强的目标比传统的α-β-γ滤波算法具有更强的自适应性。

常增益交互式多模型算法

针对混合估计自适应滤波器的工程应用问题，首先证明了交互式多模型算法（ＩＭＭ） 在一定条件下，其模型输入交互方差可与状态解耦，并给出了两模型下的ＩＭＭ 的模型输入交互方差之间部分解耦及完全解耦的条件，从而将常增益滤波与ＩＭＭ 相结合，提出两模型常增益ＩＭＭ 自适应滤波算法．仿真表明在精度与ＩＭＭ 相当的情况下，计算量减少了约５０％ ，并消除了单模型常增益滤波的有偏性．

一种新的B-Snake算法在目标轮廓跟踪中的应用

用Snake算法跟踪移动目标时,有时会产生目标轮廓与背景中另一些物体靠近的现象,如果不加约束,那么一些控制点将可能因被吸引到背景边缘而产生错误。另外,目标产生移动或旋转时,因轮廓控制点会产生交叉而导致轮廓跟踪失败。为克服此类问题,提出了一种新的有效的目标跟踪算法,可以跟踪静止或运动目标的2维轮廓曲线。该算法先利用三次B样条曲线连接控制点,以初始化物体的边界,然后通过Snake最小能量函数把控制点吸引到轮廓的边界。在Snake跟踪算法中,由于是采用和下一点相连向量与控制中心相连向量的夹角正弦值的正负来避免控制点的交叉,而控制中心的位置则通过αβγ滤波能有效地估计出来,因而能准确地跟踪运动的目标。该算法运用到静止的或移动的头部轮廓跟踪的实验证明,该算法不仅对目标轮廓跟踪具有较好的效果,且运算时间短、复杂度低。

多级组合α-β-γ跟踪滤波器

针对目标机动较大或跟踪丢失较频繁时单一α-β-γ滤波器难于同时满足收敛速度和滤波精度要求的情况,提出了多级组合α-β-γ滤波器的思想,着重讨论了它的构建、机动检测和滤波器间切换等方法。仿真表明,组合α-β-γ滤波器既可以保证跟踪初始或目标机动时的快速收敛,又能显著提高稳态跟踪精度。

距离跟踪环路的等效噪声带宽

环路等效噪声带宽决定了环路对热噪声跟踪误差的抑制特性,是距离跟踪环路的一个重要指标。对使用α-β滤波器距离跟踪环的等效噪声带宽的分析较为成熟,但对于使用α-β-γ滤波器的距离跟踪环路,相关的分析则存在通用性不强以及推导过程不严谨的缺点。因此文中对该问题进行了严格的理论推导,所得公式具有通用性,适合于所有参数情况。对于推导过程中所涉及的圆周积分,并未采用常用的查表法或留数定理,而是采用了另一种较为新颖的方法,将复杂的求解圆周积分问题转换为较为简单的求解线性方程组问题,得到了精确的等效噪声带宽闭式解。

α-β滤波器在相控阵雷达机动目标跟踪中的应用

建立机动目标的常速度模型、常加速度模型,对α-β滤波器在相控阵雷达对机动目标跟踪中的应用进行了Matlab仿真,提出利用变采样率方法减少跟踪误差的方法,并与Kalman滤波跟踪效果进行比较.仿真结果表明:采用变采样间隔方法,可通过提高采样率,减少目标机动时的跟踪误差,且在不增加计算复杂度的情况下,比普通的Kalman滤波器更有效.

相控阵雷达事件调度中的时间窗研究

时间窗在相控阵雷达事件调度算法研究和调度程序设计中得到了广泛的应用,但对时间窗自身特点的研究往往被忽视。从相控阵雷达数据处理出发,分析了跟踪事件时间窗存在的合理性,建立了α-β滤波和α-β-γ滤波下的时间窗计算模型;分析了搜索事件时间窗存在的合理性,并建立了计算模型;最后将两类事件时间窗计算模型加入到仿真平台中进行仿真,仿真结果证明了模型建立的合理性和有效性。

基于C均值聚类及α-β-γ滤波的多目标跟踪

序列图像中的多运动目标跟踪是计算机视觉研究中的重要问题。文章研究了基于区域分析的多运动目标跟踪方法。为了解决区域聚类数目不确定性给均值聚类分析带来的难点 ,文章提出了用α -β -γ滤波的方法预测下一帧运动目标的聚类中心 ,有效地克服了初始聚类中心点难以选择的问题。实验结果证明了文章方法的有效性。

一种改进的α-β-γ滤波器和PID控制器

在分析卡尔曼滤波器和α-β-γ滤波器的基础上,提出了一种改进的α-β-γ-θ滤波器的离散形式和连续形式,设计了一种具有鲁棒性能的改进型的PID控制器。通过理论推导,证明了所设计的α-β-γ-θ滤波器是n阶系统(可以近似为2阶系统)的一个一致渐近稳定的3阶状态观测器,并给出了α-β-γ-θ滤波器的稳定性与α,β,γ,θ参数选择的之间的关系。同时对α-β-γ-θ滤波器和改进型的PID控制器进行了实验仿真,并将其应用到发电厂的热工控制系统技术改造项目中,案例研究表明所设计的α-β-γ-θ滤波器和改进型的PID控制器能取得良好的控制效果。

贝叶斯目标跟踪方法性能分析

目标跟踪中的一个核心部分就是滤波算法。经典的卡尔曼滤波算法对于具有高斯分布噪声的线性系统,可得系统状态的最小均方差估计,α-β-γ滤波器比卡尔曼滤波器计算量小且易于实现。基于贝叶斯滤波的目标跟踪原理,在线性高斯环境下对比分析了标准卡尔曼滤波器和α-β-γ滤波器的估计精度,并给出两种方法的适用条件。介绍了标准卡尔曼滤波器和α-β-γ滤波器的原理及算法实现,分别对匀速直线运动和匀加速直线运动的目标进行跟踪仿真分析。仿真表明,在高斯背景环境下,卡尔曼滤波器、α-β滤波器和α-β-γ滤波器都具有很好的跟踪精度和很强的实时性。

基于参数辨识α-β-γ滤波的自适应调整跟踪窗算法

针对传统α-β-γ滤波器受跟踪精度与收敛速度之间的矛盾以及系数固定的影响而难以跟踪强机动性目标的局限性,设计了一种基于参数辨识的自适应的α-β-γ滤波跟踪器。该滤波器根据目标机动性的变化,利用跟踪误差调整模糊集系统的输出,在保证精度的前提下,得到自适应的系数值,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了跟踪精度与收敛速度之间的矛盾。同时,利用该算法的估计作用,应用在改进的自适应窗口调整的跟踪算法中,随目标场景变化而自适应调整跟踪窗。计算机仿真结果表明,在满足所要求精度的前提下,该算法可以克服传统算法的局限性,实现跟踪精度与收敛速度的相对最优,有效对强机动性目标进行实时跟踪。

基于新息正交性抗野值的自适应的α-β-γ滤波跟踪器

针对传统α-β-γ滤波器抗野值能力差和受跟踪精度与收敛速度之间的矛盾以及系数固定的影响而难以跟踪强机动性目标的局限性,设计了一种基于新息正交性抗野值的自适应的α-β-γ滤波跟踪器。该滤波器通过判断α-β-γ滤波新息序列估计值的正交性质是否丧失而判别出观测值中是否存在野值,采用活化函数对新息序列进行加权修正,利用活化函数的性质,恢复新息序列原有的统计特性和正交性,从而达到抗野值的目的。同时,根据目标机动性的变化,利用跟踪误差调整模糊集系统的输出,在保证精度的前提下,得到自适应的系数值,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了跟踪精度与收敛速度之间的矛盾。计算机仿真结果表明,在满足所要求精度的前提下,该算法可以克服传统算法的局限性,解决野值剔除问题,并有效跟踪强机动性目标。

基于FPGA的高动态范围红外图像细节增强算法

以非锐化掩膜算法为技术框架,提出了一种基于引导滤波器、γ变换的图像细节增强算法;使用VHDL语言设计出一种新型的引导滤波器架构,并且在以CYCLONEⅢ为核心控制器的硬件平台上对算法进行了工程实现。核心处理器的逻辑和内存资源占用量分别为15%和40%;在100 MHz主时钟时,处理延时小于300μs;使用低端的处理器,即可满足工程需求。通过多幅不同场景红外图像测试对比,结果表明算法处理效果明显,可有效地实现细节增强。

基于聚类和α-β-γ滤波的运动跟踪

借助计算机视觉技术对运动员的运动动作进行跟踪分析,旨在为运动员提高运动成绩提供科学的技术分析手段.研究序列图像中运动员动作的各特征点的运动变化轨迹,并加以跟踪,提出了基于聚类和α-β-γ滤波的特征点跟踪.为解决聚类数目的不确定性给C均值聚类带来的难点,以α-β-γ滤波预测下一帧图像的特征点的估计值为聚类的中心,从而有效克服了初始聚类中心难以选择的问题.并对40帧的图像序列进行了跟踪实验,结果表明该方法是可行有效的.

Singer模型下α-β-γ滤波的新息序列特性分析

卡尔曼滤波条件下新息序列的白噪声特性在跟踪过程中具有十分重要的作用。但在实际工程中,α-β-γ滤波器因其较小的计算量常取代卡尔曼滤波器得以应用,这时需要对该滤波条件下的新息相关特性进行研究,以此来指导野值剔除和机动检测方案的重新设计。从理论上推导了Singer模型下α-β-γ滤波的新息序列相关特性计算的一般表达式,在两组特定的取值下,研究和分析了滤波达到稳态时新息序列的相关特性,用仿真验证了理论推导的正确性。理论和仿真结果均表明,两种情况下的新息序列都具有一定的相关性。

青光眼滤过术中γ-干扰素抗增殖作用的临床观察

目的研究γ-干扰素在青光眼滤过术中的抗增殖作用.方法采用随机对照的临床研究方法,64例80眼施行统一标准小梁切除术的晚期原发性青光眼分为用药组及对照组各40眼,均为初次手术.于术后当时、术后第3、7、14天结膜下注射γ-干扰素500×103IU,对照组未用药物.进行滤过泡、滤过功能及眼压观察.随访12～24个月.结果手术成功率:用药组92.2%,对照组80%;功能性滤过泡数:用药组35/60,对照组25/60.非功能性滤过泡:用药组6眼,对照组14眼.治疗组未见明显全身及局部副作用.结论γ-干扰素可以改善滤过功能,降低眼压,提高手术成功率且无毒副作用,是安全有效的抗增殖药物,临床上可推广使用.

带机动输入诊断和估计的自校正α-β-γ跟踪滤波器

对于带未知噪声统计的机动目标跟踪系统,本文提出了一种新的自校正跟踪方案,它由一个简单的自校正α-β-γ滤渡器、机动输入判决器和带输入估计的自校正α-β-γ滤波器组成,当判决机动加速度输入出现时,则简单的自校正α-β-γ滤波器立即被用带输入估计的自校正α-β-γ滤波器代替,以保证跟踪滤波器的精度,仿真结果说明了新方案的有效性。

利用小波滤波方法对γ能谱进行处理

最小二乘平滑滤波是目前用来对带有统计涨落的γ能谱进行处理的主要方法 ,这种方法可以很好地去除γ能谱中的统计涨落。它的缺点是有可能使γ能谱的形状发生畸变。本文应用小波滤波对复杂的γ能谱进行滤波处理。由于小波变换的多分辨率特性 ,使得滤波既做到了对能谱统计涨落的消除 。

带输入估计的自校正Kalman滤波器及其应用

对于带未知常的输入和带未知噪声统计的离散时间定常系统,本文用现代时间序列分析方法,基于ARMAX新息模型,提出了一种新的带输入估计的自校正Kalman滤波器。作为一个应用例子,提出了带输入估计的自校正α-β-γ跟踪滤波器,仿真结果说明了其有效性。