一种自适应确定性采样滤波方法

对确定性采样滤波方法进行了改进,提出了一种自适应确定性采样滤波方法.首先,分别推导得到了平稳噪声情况下递推形式的噪声统计参数估计算法,以及三种针对非平稳噪声统计参数的估计算法;然后,将所得到的噪声统计参数估计算法与确定性采样滤波方法相结合,得到自适应确定性采样滤波算法.仿真结果表明,当时变过程噪声统计参数未知时,利用本文所提出的自适应确定性采样滤波估计算法,仍然可以得到精度较高的估计结果.

红外焦平面阵列多次采样滤波技术

针对红外图像信噪比不高和当前常用的二维时间延迟积分(2D-TDI)算法仅适用于静止和缓慢运动目标场合的问题,分析了信号的采集原理以及噪声特性,提出了红外焦平面阵列(IRFPA)多次采样滤波技术,通过对一帧图像的同一像元点进行多次采样的方法,在降低红外图像的随机时间域噪声的同时,保证其能够应用于快速运动目标场合;图像对比和数据测试结果表明:红外焦平面阵列多次采样滤波技术不仅具有与2D-TDI算法同等的提高红外图像信噪比的能力——将红外图像的NETD降低到原红外图像的1/姨n倍(n为对同一像元点的有效采样次数),而且突破了2D-TDI算法应用场合的限制,其能够适应于快速运动目标场景,对红外热像仪的性能提升有重要意义。

拉格朗日乘子法在机载SAR成像系统降采样滤波器设计中的应用

根据机载合成孔径雷达 (SAR)的成像要求 ,本文对降采样滤波器的设计提出了使降采样后将混迭进通带的旁瓣能量与通带能量之比为最小的评价标准 .在对拉格朗日乘子法做了详细的推导后给出了FIR滤波器求解的步骤 .通过对利用天线方向图和不考虑天线方向图的两滤波器的比较得出结论 :对于机载SAR实时成像系统的降采样滤波器考虑天线方向图的专门设计是必要的 .

简单高效地用于SVC标准中的层间上采样滤波方案

结合人眼视觉系统的特点,提出了一种简单高效的用于SVC标准中的层间上采样滤波方案。基于人眼对图像亮度信息的变化比色度信息的变化要敏感的多这一特性,该方案通过简化图像色度分量的上采样滤波器来减少上采样插值运算量,以提高编码效率。对亮度分量采用复杂的6抽头滤波器,而对色度分量采用简单的双线性滤波器。实验结果表明,该方案在大幅度减少色度分量的上采样插值运算量的情况下,能够保持编码码率和PSNR性能几乎不变,可以被应用于可分级视频编码的层间空域插值算法中去。

非下采样方向滤波器组在遥感图像融合中的应用

利用具有平移不变性的非下采样方向滤波器组(NSDFB),结合具有平移不变性的àtrous小波变换,提出了一种基于NSDFB的低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像的融合方法。将多光谱图像亮度、色度、饱和度(IHS)色彩空间的I分量和全色图像(PAN)分别进行àtrous小波变换,并对得到的高频系数分别进行NSDFB分解,从而得到多方向的高频信息,然后将高低频系数分别通过一定的融合算子进行融合、重构,得到I′分量,最后通过IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的IHS、主成分分析法(PCA)和小波变换方法的融合效果,能有效地改善主成分分析法(PCA)和小波变换所带来的虚假边缘和光谱扭曲现象。

基于粒子重采样滤波算法的红外图像消噪

针对红外图像消噪的特性,提出粒子重采样滤波算法。首先通过Chapman-Kolmogorov方程对粒子群系统空间状态的概率密度函数预测状态;然后重采样去除小权值粒子,保留复制权值较大的粒子,且大权值粒子多次采样;接着有效粒子数阈值防止粒子退化,划分粒子权值为大、中、小三类,中权值粒子保留,大、小权值粒子合并产生新粒子,通过Thompson-Taylor算法随机挑选新粒子重采样;最后消噪模型采用两种噪声迭加成的混合双模噪声模型,给出了算法流程。仿真结果表明,本文算法在有效保留图像重要信息的同时对噪声的抑制效果更为理想。

基于采样点卡尔曼滤波的动力电池SOC估计

动力电池荷电状态(SOC)的快速精确估计是电池能量管理系统的核心技术。针对动力电池这一动态非线性系统,提出了电池过程模型的具体改进方法,以使其可以适应不同放电速率和不同温度条件对动力电池SOC的影响;给出了利用采样点卡尔曼滤波进行电池SOC估计的具体步骤;最后,分析了采样点卡尔曼滤波在SOC估计精度、收敛速度、算法复杂度及鲁棒性等方面的性能。实验表明,采用采样点卡尔曼滤波算法可以快速地完成动力电池SOC的精确估计,误差在5%左右;模型参数的合理微调几乎不影响算法的准确性,表明了算法具有一定的鲁棒性。

变采样滤波技术在振动信号处理中的应用

介绍了变采样滤波技术,它是基于数字信号处理中的滑动滤波的方法,通过动态地调节数据采样间隔,有效地适应了被测对象的暂态、稳态信号的滤波问题。

Rayleigh商-降采样滤波器在基于调频广播信号的单站无源定位系统中的应用

根据基于调频广播信号的无源定位系统中相干脉冲压缩处理的特点,指出在相关脉冲压缩中进行降采样 处理的可行性,并提出了以信噪比增益最大为评价准则设计降采样滤波器。推导了信噪比增益与降采样滤波器权 系数的关系,给出了采用Rayleigh商方法求解给出准则下最优FIR滤波器的方法和步骤。仿真实验验证了在相干 脉冲压缩中采用Rayleigh商-降采样滤波器既降低了计算量又保证了脉冲压缩后的信噪比增益。

基于采样卡尔曼滤波的水下被动目标跟踪

针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法。采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特性,给出更精确的均值和协方差的估计,并且适用于过程噪声与状态估计非线性耦合的情况。在修正极坐标系下,采用3种滤波方法求解被动目标跟踪问题,仿真结果表明,采样卡尔曼滤波的滤波精度优于传统的扩展卡尔曼滤波方法和自适应扩展卡尔曼滤波方法。

基于非下采样方向滤波器组的红外复杂地面背景抑制

针对弱小目标检测技术的难点,根据红外图像中目标和背景杂波的特性,提出了一种基于非下采样方向滤波器组的红外地面背景抑制方法。首先,采用非下采样方向滤波器组对图像进行多方向分解,提取图像方向细节特征,然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过将基于傅里叶变换域的频域调整策略应在于分解后各方向子带,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的,最后采用经典的自适应阈值分割技术得到目标点,最终实现对目标的检测。实验结果显示,与最大中值滤波和局部去均值滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的目标。

基于多采样率FIR数字滤波技术的CSAMT信号提取

在可控源音频大地电磁测深(CSAMT)中,通过接收机同步记录发射频率的信号,以获取高质量的观测数据。但受环境电磁干扰的影响,接收系统观测得到的原始资料是包含多种频谱的时间序列,这种时间序列中所包含的无用信息常常淹没了发射频率的信号。通过分析CSAMT时间序列的特征,将多采样率FIR数字滤波技术引入到CSAMT的信号提取中。实测资料的数据处理结果表明,运用该方法能有效提取待测信号并压制噪声,使处理后的结果更接近于实际,可取得较满意的效果。

平方根采样点卡尔曼滤波在磷酸铁锂电池组荷电状态估算中的应用

荷电状态(state of charge,SOC)估算技术是锂电池管理系统中最重要的功能之一。针对磷酸铁锂电池组展开研究,以准确估计电池组中各单体荷电状态为目的,首先采用一阶戴维南(Thevenin)模型结合安时法建立综合电池模型;采用一种平方根采样点卡尔曼滤波(square root sigma point Kalman filter,SRSPKF)方法,配合在线递推最小二乘(recursive least square,RLS)算法,同时实现对电池等效模型参数的辨识以及对电池荷电状态的估算。理论上讲,SRSPKF算法使系统状态直接以其方差的平方根形式传播,可显著降低常规Sigma点卡尔曼滤波器(sigma points Kalman filter,SPKF)算法的复杂性。实验结果表明,相对SPKF而言,SRSPKF具有更强的状态估计误差抑制能力,采用SRSPKF可以获得比SPKF更准确的SOC估计结果。

高阶重采样滤波器的多项式近似实现

可变载频带限信号的重采样,一般归结为按转换比P/Q(P为内插比,Q为抽取比)对原采样序列做内插和抽取。当P值很大时,需要多路内插滤波器,由于抗镜像的需要,滤波器系数矩阵非常庞大,使得高阶重采样难以实现。该文提出一种多项式近似滤波器的方法,用一组低阶多项式近似内插滤波器系数矩阵,简化了滤波器的结构,运算效率高,且内插延迟可任意改变。计算机仿真的结果表明:该结构适用于可变延迟的高阶带限内插滤波器。在一定条件下,误差在容许的范围之内。

14位1.5625MHz的ΣΔA/D中的降采样低通滤波器的设计

介绍了带宽为 70 0kHz ,14 bitΣΔ模数转换器中的降采样低通滤波器的设计。在整个滤波器的设计中 ,从结构上和硬件实现上入手 ,对电路结构进行优化 ,减小电路实现的复杂性 ,从而降低功耗和面积。在此基础上 ,完成了电路设计 ,用 0 .6 μmCMOS工艺综合实现 ,仿真结果显示 ,性能满足设计指标。

基于采样保持器的滤波电路研究

研究和探讨了基于采样保持器的滤波电路———采样保持滤波SHF电路,即利用采样保持器的采样保持特性,对某些特定波形模拟信号进行滤波处理。理论分析表明,这种SHF电路是可行的;实验仿真也证实,相对于传统的有源RC滤波电路,这种SHF电路具有更优异的处理效果。SHF电路结构在一定程度上解决了有源RC滤波电路对某些特定信号处理不足的问题。

扩展卡尔曼滤波与采样卡尔曼滤波性能比较

详细研究了卡尔曼滤波在非线性系统中的应用,在分析扩展卡尔曼滤波理论的基础上,指出了其在非线性系统应用中的缺陷,阐述了采样卡尔曼滤波(UKF)思想,通过事例和仿真说明了这种新型卡尔曼滤波理论的优越性能。

非线性确定采样型滤波器采样点优化算法

采样点的选取对确定采样型滤波器的精度和稳定性起着决定性作用,为提高滤波器的数值稳定性,首先,采用协方差矩阵分解方法对获得的采样点进行优化,解决了数值大小对采样点离采样中心距离的影响问题;其次,通过选择合适的正交变换,在不改变滤波精度的前提下消除了采样点中存在的非局部效应;最后,利用一个落体跟踪模型对所提基于采样点优化方法的确定采样型滤波器进行仿真分析,仿真结果验证了该采样点优化方法的有效性。

基于多维数值积分的高阶确定采样型滤波方法

基于多维数值积分讨论了确定采样型滤波器,这一类滤波器的不同之处体现在对滤波器中均值和方差的计算,这一问题与数值积分密切相关。针对以往确定采样型滤波器在提高滤波精度的同时会增加计算量,通过分析高斯权值积分,采用完全对称积分公式,计算积分节点、节点个数及权重,相比高斯厄米特滤波减少了计算量,同时滤波精度可达到五阶以上。选取典型算例对新的滤波方法仿真分析,验证了该滤波方法的可行性和有效性。

基于改进型采样点卡尔曼滤波的矿用电池SOC估计

为了实时、准确地估计矿用电池SOC值,通过采用加权统计线性回归法实现模型函数线性化,将采样点卡尔曼滤波技术应用到矿用电池SOC估计中。针对有限的电池管理系统资源,基于电池状态观测复合模型的状态方程线性和观测方程非线性的特点,提出了将标准卡尔曼滤波和采样点卡尔曼滤波组合的非线性滤波算法;为了使得该算法具有应对突变状态的强跟踪能力和应对模型不准确的鲁棒性,引入了奇异值分解,采用特征协方差矩阵代替误差协方差矩阵,并基于强跟踪原理引入了次优渐消因子。仿真结果表明,基于改进型采样点卡尔曼滤波的矿用电池SOC估计算法兼顾估计精度和运算量,并具有跟踪突变状态和应对模型不准确的鲁棒性,完全适用于资源有限的矿用电池SOC估计;可见,该算法具有良好的实际应用价值。