基于四元数平方根容积卡尔曼滤波的姿态估计

针对飞行器姿态确定中乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF,Multiplicative Extend-ed Kalman Filter)在较大初始姿态误差角情况下存在估计精度低及收敛速度慢的问题,提出了一种四元数平方根容积卡尔曼滤波(QSCKF,Quaternion Square-root Cubature Kalman Filter)算法.在推导姿态确定系统四元数非线性误差模型的基础上,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,同时使用平方根的形式来提高数值稳定性;针对四元数规范化问题,采用拉格朗日代价函数法求解四元数加权均值.仿真结果表明:在初始姿态误差较大的情况下,该算法相比较于MEKF以及无迹四元数估计法(USQUE,Unscented Quaternion Estimator),估计精度高且收敛速度快,滤波稳定性好,同时估计时间比USQUE缩短了1/3.

H.264编码中的模式选择及其硬件实现

模式选择主要功能是针对4×4,16×16亮度块,色度块等不同类型的块,给出其最佳的预测模式,从而使得图像的失真率最小。通过引入拉格朗日代价函数,计算出各种块每种预测模式代价函数的值,然后将值最小的模式作为类型块的预测模式。

基于率失真优化的HEVC帧内编码模式选择

针对高压缩率的视频编码算法产生的视频失真,引起视频感知效果下降的问题,提出一种基于率失真优化(RDO)的HEVC编码模式选择。HEVC的帧内预测模式采用基于块的多方向帧内预测方式,具有高达35种预测模式的帧内预测算法。在此使用率失真优化方法在众多的编码模式中选择出一种最优的模式,使得编码失真最小且编码输出码率最低。实验结果表明,基于率失真优化的HEVC帧内编码模式选择可以降低38.76%的编码复杂度,比特率增加0.834%,峰值信噪比(PSNR)下降0.043 d B。