基于模糊均值聚类算法的图像分割

将图像直方图统计特性引入到FCM聚类算法的目标函数中,用混合粒子群优化算法对目标函数进行全局最优求解,提高了图像分割的运算速度。     

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。     

自主式车载组合导航系统研究与仿真

考虑到车载组合导航系统运行时间长、地形环境复杂的特点,将零速修正技术与惯导/里程计/气压高度表组合导航系统相结合使用,采用序贯处理和平方根滤波算法,建立了实用的卡尔曼滤波模型。相比基本卡尔曼滤波算法,该方法实现简单,计算量小,抑制了滤波的发散,提高了滤波的精度。最后对组合导航系统进行仿真验证,取得了较为满意的结果。与INS/GPS组合导航系统相比,该系统具有良好的自主性及适应性。     

用于纯方位机动目标跟踪的机动探测法

假设目标在某时刻发生折线机动,并且目标在机动前后都是做匀速直线运动。所提出的机动探测算法通过探测这种变化得到探测时刻。这种算法是基于对方位预测误差的均值变化进行分析的。然后估计出目标机动时刻,并从机动时刻起重新设置滤波器,估计出目标机动后的运动参数。典型的机动TMA态势仿真结果表明,该算法对于一般的目标折线机动可以有效地进行跟踪。     

一种自适应指数加权衰减记忆滤波算法

根据衰减记忆因子为一个常数的不尽合理性的假设,深入研究了指数加权衰减记忆滤波因子,根据滤波收敛条件和滤波模型准确时的新息(残差)特点,提出了具有自适应性、抑制滤波发散的指数加权衰减记忆滤波算法,并通过仿真试验验证了自适应抑制滤波发散的有效性。     

改进的接触算法及其在光滑粒子流体动力学中的应用

采用以黎曼解描述粒子间相互作用的接触算法,模拟一维情况下包含间断的流场。在弱间断的条件下,采用弱波近似的黎曼解来描述粒子间的相互作用;在强间断的条件下,则引入非迭代黎曼解来描述粒子间的相互作用。并引入Taylor展开思想,提高了接触算法在自由边界的计算精度。该算法无需引入人为粘性,程序结构简洁。数值计算表明,改进后的接触算法能很好地描述强间断,并有效改善了原始接触算法在自由面的计算缺陷。     

数字化扩频接收机的自适应抗干扰滤波方案研究

讨论了自适应抗干扰滤波在最小频移键控的直接序列扩频(DS-MSK)数字化接收机中的应用问题,对非线性滤波加以改进,提出了部分解扩非线性滤波(PDNF)结构,将快速更新子带自适应滤波(FRSAF)算法用于PDNF结构以提高收敛速度。结合FRSAF算法的PDNF自适应抗干扰滤波方案在收敛速度、稳健性和输出信噪比等方面明显优于结合LMS算法的传统非线性抗干扰滤波方案,仿真结果验证了上述结论。     

基于磁通门/GPS组合的车辆导航系统滤波技术

给出了基于磁通门/GPS组合导航系统的硬件结构图,并应用卡尔曼滤波和方差自适应滤波算法分别对GPS、磁通门单独导航定位系统进行了分散滤波,最后应用联合卡尔曼滤波器对GPS和磁通门信息进行了信息融合.并且通过实际跑车实验,验证了滤波对导航系统随机误差消除和定位精度提高的有效性.