基于卡尔曼/粒子组合滤波器的组合导航方法研究

粒子滤波在组合导航系统非线性非高斯条件下的滤波估计中获得广泛关注,但捷联惯导误差模型维数较高,直接应用粒子滤波会带来维数灾难。设计了用于SINS/GPS组合导航的卡尔曼/粒子组合滤波算法,采用卡尔曼滤波和粒子滤波分别对系统的线性和非线性状态进行估计,降低粒子滤波器状态维数,避免维数灾难。采用系统残差采样法的规则化粒子滤波器,有效缓解粒子贫化问题,并减少计算负担。仿真结果表明卡尔曼/粒子组合滤波方法的估计性能与粒子滤波相当,但计算复杂度前者要低得多。

可保持图象细节的改进的全方位多级组合滤波器

针对传统全方位多级组合滤波器在去除噪声的同时 ,会严重模糊图象边缘这一问题 ,分析了其原因 ,并指出为了更准确地判断出边缘细节信息 ,应考虑转角线条走向等特殊情况 .提出了一种在去除噪声的同时 ,可以很好的保持图象边缘细节信息的改进的全方位多级组合滤波算法 ,实验结果表明 ,该算法在去除噪声的同时 ,能更好地保持图象边缘细节 。

一种适于图像细节保持的全方位多级组合滤波器

本文在传统滤波器的基础上，结合全方位多结构元，提出了一种有效保持图像细节的滤波器——全方位多级组合滤波器．它能针对不同图像区域自动选取不同的滤波单元，充分发挥各级滤波单元的优点．图像处理仿真实验表明，在滤除噪声和保持图像细节方面，具有较好的效果．

组合滤波器在组合导航中的应用设计

设计了基于INS+GPS组合导航系统的组合滤波器(卡尔曼滤波器和H∞滤波器)及实现方法,建立了9维系统状态方程,给出了陀螺误差模型、加计误差模型和GPS误差模型,实现了以GPS与INS输出的东、北向速度误差作为组合滤波器观测量的组合方案。该组合滤波器通过检测各子滤波器的估计误差量的均值,使其自身具有很强的自诊断能力。通过计算机的仿真,对系统的精度进行了分析,证明该方案是可行的,能够加快计算速度,实现实时滤波计算,取得很好估计效果。

基于熵算子边缘检测的组合滤波器设计

噪声的干扰和影响是众多图像质量影响因素,在去除噪声的同时,保持图像的边缘和细节尤为重要。本文针对传统全方位多级组合滤波器在去除噪声的同时,会严重模糊图象边缘这一问题,分析了其原因,并指出为了更准确地判断出边缘细节信息,应考虑转角线条走向等特殊情况。提出了一种在去除噪声的同时,可以很好的保持图象边缘细节信息的基于熵算子边缘检测的组合滤波算法,实验结果表明,该算法在去除噪声的同时,能更好地保持图象边缘细节,取得较好的处理效果。

基于Metropolis光线跟踪的组合滤波器

蒙特卡罗方法是计算全局光照的基础,目前已经有很多基于蒙特卡罗的全局光照算法,但大多数算法在渲染时间上都有一定局限性。在蒙特卡罗方法基础上,结合Metropolis光线跟踪算法和组合滤波器,提出一种新的全局光照算法。该算法分为两个部分,首先使用多组不同尺度的滤波器对图像进行处理,然后将多组滤波器处理后的结果组合成最终的结果。该算法使用相对均方根误差作为选择滤波尺度的依据,在采样和重建过程中自适应地为每个像素选择合适的滤波器,以最大化降低误差,得到更好的重建结果。实验结果表明,该算法相对于传统Metropolis算法在效率和图像质量上都有较大提高。

基于小波阈值组合滤波器的光谱去噪方法

在光谱数据的定量分析中,噪声的存在往往会影响分析结果的准确性,为了提高光谱数据的分析精度,需要对CCD采集的光谱数据进行去噪处理。针对光谱数据所含噪声主要为高斯白噪声和脉冲噪声的特征,对光谱数据的去噪处理提出了一种基于小波阈值组合滤波方法。介绍了由小波阈值法和中值滤波构成的组合滤波器的原理,并进行了仿真实验。结果表明:运用中值滤波再进行小波软阈值滤波的组合去噪方法,能有效地去除含噪光谱信号中的噪声,从而提高光谱信号的信噪比。

有源组合滤波器的研制

本文主要阐述用传统查表有源滤波器组合成一种新的有源滤波器,将此有源组合滤波器放在锁相环前,可满足各种不同性质连续变化的动目标引起的多普勒频率匹配带宽要求。

基于多滤波器组合的光栅图像噪声抑制方法

为了解决光栅图像噪声抑制问题,提出基于多滤波器组合的光栅图像噪声抑制方法。首先划出光栅图像光滑区域、噪声区域,采用高斯滤波器对两个区域设置不同滤波尺度,滤除图像噪声,经模糊滤波器结合噪声像素点的残余量,处理动态调整滤波窗口大小,抑制光栅图像椒盐噪声。实验结果验证:所提方法对光栅图条纹图像处理的时间最长为15.341 s,对光栅图像噪声抑制后,光栅图条纹图像视觉效果明显变好,目标轮廓清晰,相位信息光滑,且峰值信噪小,得到了较好的光栅图像噪声抑制效果。

卡尔曼/粒子滤波器在船用组合导航中的应用

采用将全球定位系统GPS(Global Positioning System)与捷联惯性导航系统SINS(Strapdown Inertial Navigation System)进行组合导航的方式,组合后系统性能将优于GPS或SINS单独使用时的任一系统。介绍了基本粒子滤波器算法原理并对卡尔曼/粒子组合滤波器在船用GPS/SINS组合导航中的实现形式及算法特点进行了研究。仿真结果表明,对于船用SINS/GPS组合导航问题,卡尔曼/粒子组合滤波器能够获得较高的滤波精度,满足实际船用导航要求。

滤波器组合设计与参数优化

综合考察了信号的分析与综合系统 ,即滤波器组合 ;从分解与合成滤波器组合系统构成及其时域和变换域特性出发 ,对滤波器组合加以分类 ,导出有限基上滤波器组合设计的迭代算法 ;并给出不同类型的滤波器组合的参数优化方法 ,扩展了 Daubechies与 Antonini的滤波器系列 ,供信号处理的各种场合选择使用 .

匹配滤波器组合及其子带分解

该文从信号分解与合成角度出发，考察匹配滤波器组合重构方程的时频域形式，研究一类基于离散正交变换的匹配滤波器组合的结构及其分类，分析离散理想滤波器及其匹配组合的滤波属性，讨论迭代匹配理想滤波器系统子带分解之特性，给出模拟实验结果。

图像分解中的多通道滤波器组合

为了有效地利用多通道滤波器组合进行图像分解,以M=3通道为例,首先给出非奇异多通道滤波器组合及其分析、合成与传递方程,然后设计其归一化、平滑度与对称性优化约束与最小二乘算法,最后讨论其在图像分解中的应用。

离散正频型变换及其在变换域滤波器组合中的应用

该文建立一种新的信号分析与综合系统 ,变换域滤波器组合系统。首先讨论一族既满足匹配滤波器组合完全重构方程之要求又限于实数运算有连续输出波形便于进行频带分解的离散可逆变换(正交的或非正交的 ) ,即离散正频型变换 ,建立基于离散正频变换域滤波器组合 ,考察基于离散正频型变换的离散理想低通滤波器与离散思想高通滤波器 ;并构造其迭代匹配理想滤波器组合系统(IMIFB) ,其结构简单 ,应用方便 ,可实现理想频带分割。最后讨论它们在图象分解与编码中的应用。

非奇异多通道滤波器组合及其优化设计

本文将系统地考察多通道滤波器组合,定义一大类非奇异多通道滤波器组合,导出正规型多通道滤波器组合的分析、合成与传递方程;讨论其归一化、平滑度与对称性的优化约束;特别地提出基于零谱矩阶数的优化方法以提高滤波器在通带与阻带的平滑度,即所谓零谱矩滤波器;给出对称多通道滤波器组合及其设计示例,供信号处理各领域使用.

滤波器组合对医学图像融合效果的影响

滤波器的不同组合影响医学图像融合性能,恰当地进行滤波器组合是医学图像融合技术的前提。本文通过优化滤波器组合对无下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)医学图像融合影响进行深入讨论,比较了不同滤波器组合后的融合结果。结果显示滤波器组合对融合性能有较大影响,lax滤波器组合图像融合效果各项指标分别优于db3滤波器组合。实验结果证明,使用合适的滤波器组合,即使在融合准则很简单、分解层数较少的情况下,同样可以获得很好的融合结果,从而大大减少融合算法的复杂度。

变换域滤波器组合系统

本文建立一种新的信号分析与综合系统，即变换域滤波器组合系统。建立基于离散可逆变换的滤波器的组合结构，导出匹配滤波器组合的完全重构方程，定义并考察基于不同ＤＲＴ类型的离散理想滤波器，构造迭代匹配滤波器组合系统。迭代匹配理想滤波器组合（ＩＭＩＦＢ）结构简单，应用方便，可实现理想频带分割，可应用于信号处理与图像压缩等领域。

离散理想滤波器组合系统及其应用(英文)

作者考察变换域滤波器组合系统之一 ,离散理想滤波器组合及其在信号处理中的应用。变换域滤波器组合是子带分割及小波分解与合成的新发展。迭代匹配理想滤波器组合 (IM IFB)结构简单 ,应用方便 ,有快速算法 ,可实现理想频带分割 。

组合FIR滤波器的语音增强算法研究

在语音增强系统中,当一个语音信号相对于背景噪声很强时,采用传统的LMS算法存在剩余均方误差随有用信号功率线性增加的问题,因此提出B-WSLMS算法。与传统的语音增强算法不同,B-WSLMS算法将WSLMS算法应用到组合FIR滤波器中,算法的权值根据输出功率变化进行更新,并且权值更新收敛系数与输出功率成反比进行变化,有效弥补了LMS算法的缺点。同时,通过在组合FIR滤波器中选取不同的辅助变量收敛系数,B-WSLMS算法可以使语音增强系统得到更好的信噪比提高量。仿真结果表明,在语音增强系统中,B-WSLMS算法优于LMS算法及WSLMS算法.

北斗/INS深耦合接收机基带滤波器设计

随着北斗导航系统的组网,北斗/INS深耦合接收机的研制具有重要价值。传统的接收机基带滤波环路通常为相互独立的载波环路滤波器与码环路滤波器,码环路无法充分利用载波环路的信息,因此码环的动态性能受到限制。设计了载波/码组合滤波器,将载波环与码环的测量信息在一个滤波器内进行耦合,实时估计码相位、载波相位、多普勒频移与其变化率。通过北斗B3频点实际静态数据和GNSS模拟器采集的卫星-用户视线方向40g高动态数据进行离线跟踪测试,载波/码组合滤波环路可跟踪40g高动态信号,且静态数据的跟踪精度相比传统滤波环路提高27%。上述算法成功应用于基于Xilinx平台的卫星信号处理设备在线跟踪。提出的组合滤波器结构简单,测试有效,为北斗/INS深耦合接收机的工程实现提供参考。