满意滤波在航迹辨识中的应用

利用线性矩阵不等式 (LMI,linear matrix inequalities)方法 ,首先研究了 Kalman滤波的稳态误差方差和滤波增益的解法 ,并根据满意控制的思想 ,提出了具有误差方差上界约束的滤波问题 ,然后研究了误差方差上界约束下对系统测量噪声具有最大容许强度的满意鲁棒滤波 .本文的研究成果已被应用于某型 C3 I系统中的航迹辨识 .

基于满意滤波的目标图像跟踪

针对复杂背景下目标图像跟踪要满足区域极点与滤波误差方差指标约束问题 ,根据满意控制与满意估计思想[1] ,利用线性矩阵不等式法将跟踪系统的鲁棒满意估计问题转化为线性矩阵不等式组 (LMIs)约束凸优化问题 ,给出了一种有效的满意滤波设计方法。通过这种方法进行满意波门设计 ,推演满意滤波算法 ,并以此对图像目标进行航迹跟踪实验 ,验证了相关结论。

不确定线性周期系统的满意滤波(英文)

针对线性周期多采样率系统的满意滤波问题,根据满意估计思想,将结构不确定周期系统满足滤波系统稳定与H∞指标的满意估计问题转化为Riccati矩阵不等式求解问题,无须采用通常的提升手段而直接运用数值法与内点法进行周期系统多指标设计.利用线性矩阵不等式技术(LMI)提出了一种基于LMI的满意滤波器设计方法.仿真例子验证了相关的结论.

一种基于满意滤波的纯方位目标跟踪算法

针对潜艇纯方位目标跟踪算法存在算法初始化困难、收敛速度慢、稳定性差等问题,借鉴交互式多模型算法(IMM)的思想,将EKF实时解算出的滤波增益和满意滤波解算出的稳态增益实时融合并行工作,以求克服滤波初值对滤波器的影响,尽可能地消除线性化误差,最终输出具有更高精度的估计结果。仿真实验表明,提出的单站纯方位算法对滤波初值的设置有较大的领域范围,较好地克服了算法对滤波初值的敏感性问题,同时增加了算法的稳定性。

航迹辨识系统中约束方差滤波的容许模型噪声

根据 Kalman滤波的最小方差特性 ,分析测量噪声一定时 Kalman滤波方差随系统模型噪声强度变化的规律 ,并在模型噪声和测量噪声一定时 ,给出求解当前估计型稳态 Kalm an滤波的 L MI方法。针对测量噪声一定的系统设计一种滤波器 ,它在保证滤波误差方差满足指定上界约束下 ,容许系统有尽可能大强度的模型噪声 。

光学信息处理、图像识别

TN941.1 2003042842实时视频图像相关跟踪的算法与实现=Implementation ofa real time video image correlation track algorithm[刊,中]/王艳萍(华中光电技术研究所.湖北,武汉(430074))∥舰船光学.-2002,38(4).-39-42介绍了视频图像实时相关跟踪的原理,详细阐述了一种实时图像相关跟踪算法的改进与实现,并对算法进行了分析与评估。图4参3(方舟)TP391 2003042843基于满意滤波的目标图像跟踪=Target image trace basedon satisfactoryfilter[刊,中]/刘世前(南京理工大学自动化系.江苏,南京(210094)),郭治…∥兵工学报.-2002,23(4).-481-484针对复杂背景下目标图像跟踪要满足区域极点与滤波误差方差指标约束问题,根据满意控制与满意估计思想,利用线性矩阵不等式法将跟踪系统的鲁棒满意估计问题转化为线性矩阵不等式组(LMIs)约束凸优化问题,给出了一种有效的满意滤波设计方法。