基于LS—M滤波的动力平滑定轨

GPS单点定位结果的动力平滑精度受到单点定位误差及动力学模型误差的影响，本文将抗差LS—M滤波算法应用于动力平滑中以控制上述两项误差的影响，着重讨论了LS—M滤波在动力平滑单点定位结果中的作用，并与自适应滤波进行比较。实验结果表明，LS—M滤波在状态噪声补偿较差的情况下可以提高滤波精度，在一定程度上控制了历史观测异常对定轨结果的影响。

一种基于LS-SVR滤波器的图像放大方法的研究

针对传统插值法的缺点提出了本文的方法。首先介绍了最小二乘支持向量机的原理以及线性平滑滤波,然后构造了LS-SVR滤波算子。根据滤波策略和LS-SVR的特点构造的LS-SVR卷积模板,将LS-SVR的训练过程简化为简单的加权求和运算,提高了算法的运算速度也简化了运算过程的复杂性。

空时自适应杂波分类抑制与弱小运动目标检测

提出了一种新的方法应用于一类重要的高维信号检测问题:在强杂波干扰下检测数字图像序列中位置和速度未知的弱小运动目标.通过对输入序列时域灰度矩进行学习,将像素分成两类———静杂波和动杂波.分别对其采用非参数时域滤波和LS自适应滤波进行去除,从而将原始数据转化为准SPGWN模型.杂波抑制后,根据单帧多像素目标模型假设,采用在空、时域联合集成信号能量的检测算法,能有效地改善信噪比并且有利于实时实现.理论分析和对真实数据的大量仿真试验验证了本方法的有效性.

信道估计在OFDM系统中的应用

本文介绍了正交频分复用(OFDM)系统的基本原理,并说明了信道估计的原理及作用。在DRM系统中分别采用Wiener、DFT、LS滤波器等信道估计方法,并比较各种方法的性能。