基于Kalman滤波对运动目标状态最优预测

给出了运动目标状态空间表达式,Kalman滤波递推公式及算例,实现了目标状态的滤波及预测,对于提高打击运动目标的精度,缩短火力反应时间及简化指挥程序具有较强的实践意义。     

粒子滤波GPS/SINS组合导航系统动基座传递对准

在SINS(捷联式惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合传递对准时,航向角的可观测性较弱,经过卡尔曼滤波后,航向角误差虽有所改善,但仍呈发散趋势,针对GPS/SINS组合系统特点,提出了一种动基座传递对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成动基座传递对准.该方案采用粒子滤波方法解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5角分,北向失准角误差为2角分,方位失准角误差为6角分.     

UKF在反辐射无人机抗目标雷达关机中的应用

基于捷联惯导/反辐射导引头组合抗目标雷达关机制导方案,研究了UKF方法在对目标雷达被动定位中的应用.针对反辐射导引头测角存在非线性特性的特点,提出了一种基于扩展状态变量维数的方法同时实现目标状态估计和导引头非线性特性补偿.仿真结果表明,UKF方法与传统的EKF方法相比具有更高的定位精度.     

基于中值排序的自适应加权均值滤波算法

分析了MTM算法的原理、优点和不足,并提出了一种改进的自适应加权均值滤波算法。该算法基于中值排序自适应地确定加权系数,完成对含噪图像的均值滤波。实验证明,算法能较好地滤除高斯噪声和脉冲噪声,且滤波效果优于传统的中值滤波和MTM滤波,是一种简单、实用的图像滤波算法。     

密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.     

基于高阶曲面拟合的边缘检测算法研究

图像的边缘检测是图像分析领域十分重要的基础,在工程应用中占有很重要的地位.提出了一种基于高阶曲面拟合的边缘检测算法.算法首先利用自适应滤波对图像进行了去噪处理,接着通过曲面拟合获取图像的梯度信息,最后用统计方法进行了阈值选取.实验证明该算法得到的边缘图像相对简单,边缘点较少,有利于识别,同时该检测算法也为后续的图像分析、图像理解打下了良好的基础.     

基于影响图方法的信息战模型

由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大。研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法。该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础上引入多速率技术,期望在保持IMMPF的性能同时能够减少因为粒子滤波带来的计算量;最后通过和一般基于EKF的IMM算法、IMMPF算法的比较,验证了该算法的有效性。     

一种基于多项式和α-β-γ滤波的双工跟踪模式研究

针对测控实时数据处理中,α-β-γ滤波器启动阶段弹道参数误差较大的问题,提出了一种双工的跟踪模式。该模式下α-β-γ和多项式滤波器同时对弹道参数进行滤波,只选取一套滤波后的数据输出,通过数据的优选,最终得到高精度弹道参数。理论分析和仿真结果表明:双工的跟踪模式跟踪精度高,适合实时系统应用。     

择集滤波及其在图像信号处理中的应用

探讨了择集滤波的原理及聚类择集滤波的实现方法 ,并在漏磁检测中的裂纹三维图像重建中进行了应用 ,达到了保护图像信号结构成分及一些细节的目的 ,提高了图像清晰度。     

进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.