时滞系统的多源数据融合卡尔曼滤波器研究

对于带观测时滞的线性离散时变随机控制优化问题,提出了观测变换方法,把带观测时滞状态空间模型等效地转换为无观测时滞的状态空间模型,接着应用卡尔曼(Kalman)滤波方法,在线性最小方差最优融合准则下,给出按矩阵、按对角阵和按标量加权三种最优信息融合卡尔曼(Kalman)滤波器,可分为局部最优全局次优的。融合器的精度高于每一个局部Kalman估值器的精度。可以减少用增广状态方法计算负担大的缺点。为了计算最优加权,给出了计算局部估计误差互协方差公式。对于带观测时滞的三传感器目标跟踪系统的Monte Carlo仿真例子证明了算法的有效性。

图像去噪中的纹理保护方法研究

基于偏微分方程及变分极值最小化的图像平滑方法可以有效地去除噪声,而且能够保护边缘信息,但由于噪声及纹理难以区分,使得纹理信息无法保留。提出一种纹理保护滤波算法,该算法利用图像分解模型将图像分解为几何结构分量及噪声/纹理分量,计算后者的局部方差,与传统变分能量最小化方法中的偏差惩罚项结合形成随纹理变化的约束,得到的模型在纹理区域滤波减少,从而保护了纹理信息。实验在视觉效果上得到了预期的结果,信噪比的计算对比也可以证明算法的有效性。