线性卡尔曼滤波算法在磁感应断层成像技术中的仿真研究

目的 :研究在磁感应断层成像(magnetic induction tomography,MIT)中使用多帧连续数据进行图像重建的线性卡尔曼滤波算法。方法:首先,对经典卡尔曼滤波算法进行改造,使其适用于MIT的需要;其次,为了评估线性卡尔曼滤波算法的性能,在仿真模型中对续变化的单个、2个和3个电导率扰动目标进行MIT仿真成像实验,并且绘制多个单元网格的电导率变化曲线。结果:获得了单个、2个和3个电导率扰动目标的重建图像和多个网格单元的电导率变化曲线。重建图像反映出了成像区域内电导率的分布,得到的电导率变化曲线和真实电导率变化曲线在变化趋势上基本一致,但扰动目标的位置在轴向上偏离中心。结论:在MIT中通过线性卡尔曼滤波算法可以有效地进行图像重建,并且有效地追踪电导率的变化,为进一步研究磁感应断层成像序列化图像重建算法打下基础。

三维定位模型下改进的PLKF算法研究

为了检验三维定位模型下伪线性卡尔曼滤波(PLKF)算法的定位性能,建立了增加角度变化率信息的三维定位模型,推导了所建模型下的伪线性测量方程,在此基础上用PLKF算法实现了对运动辐射源的无源定位与跟踪,并详细分析了其在三维定位模型下的定位性能。仿真结果表明,用角度变化率信息改进的PLKF算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。