声纹鉴别及其应用

声纹是人说话声音的频谱图 ,由于人的个性 ,决定了不同人声纹的差异性 ,因此 ,声纹识别或声纹鉴定能够确定说话人的身份。声纹鉴别在很多领域有着广泛的应用价值和前景 ,这里 ,简单介绍声纹和声纹鉴定与识别的概念及其应用的历史与现状 ,探讨声纹鉴别的方法原理和步骤 ,讨论声纹鉴别在个人身份证明、刑事侦察、军事、通信、防伪等领域的应用 ,展望声纹鉴别的应用前景。     

惯导系统摇摆扰动基座对准技术

摇摆扰动基座上惯导系统初始对准扰动干扰信号强度较大,有用量测信号强度小,系统信噪比弱,对准过程滤波收敛慢.为提高惯导系统在摇摆扰动基座上的对准精度及对准快速性,设计了基于马尔科夫递推滤波参数估计的对准方案,通过开路粗对准及闭路精对准,实现游移方位惯导系统在扰动基座上的平台调平、航向确定及陀螺漂移测定,试验结果表明,所设计的方案达到了较好的效果.     

卡尔曼滤波的雷达双站无源测向定位新方法

雷达无源测向定位技术是一种非常有效的雷达电子对抗技术.将该技术应用到雷达组网中,将有利于提高现有装备雷达的电子对抗性能.通过在MSC坐标系中对双站无源测向雷达的Kalman滤波,计算出被测目标的状态预测以及预测方差,然后再将两者所得的状态预测通过数据融合技术计算出总的全局状态估计.并通过计算机仿真验证,结果表明此方法是一种具有工程意义的实用测向定位新方法.     

自动跟踪算法的研究

本文简要地介绍了目前用于实时电视图像自动跟踪的跟踪算法 ,对于几种常用的跟踪算法进行了简要的分析和比较得出 :相关跟踪算法具有跟踪距离远、可靠性高等特点     

增强景象匹配鲁棒性的灰度变换技术研究

高可靠高精度的景象匹配技术是自主导航飞行器图像制导技术的核心和关键所在,文章对匹配图像的灰度畸变进行了研究,提出了基于直方图相似变换灰度畸变校正技术,提高了景象匹配定位的准确性和可靠性。由于外部成像条件和成像传感器本身存在差异,匹配图像往往存在较大灰度畸变,使得实时图和基准图在灰度域存在较大不一致,从而影响景象匹配可靠性。文章通过对匹配图像进行直方图的相似变换,将匹配图像直方图调为一致,有效消除了匹配图像灰度差异,调整后图像间的直方图相似系数均在0.95以上。通过10300次独立真实外场景象匹配定位试验,证明本文基于直方图的匹配图像灰度预处理方法可有效消除图像间的灰度差异,减少匹配图像间由于灰度差异而产生的重复模式,大幅提高景象匹配鲁棒性,经过本文方法预处理后的匹配图像景象匹配成功率为99.98%,已满足工程实用对景象匹配算法高可靠性的要求。     

改进的最速跟踪微分器滤波效果仿真

为保证获得数据的实时性以及滤除数据在获取过程中存在的一系列野值干扰,利用鲁棒滤波理论对最速跟踪微分器的跟踪和抗野值功能进行了改进,利用误差反馈的思想,对最速跟踪微分器进行实时在线的补偿修正,并将改进型跟踪微分器与标准最速跟踪微分器和鲁棒Kalman滤波器仿真结果进行了比较,表明经改进的最速跟踪微分器有更好的跟踪、滤波以及抗野值效果。     

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。     

基于IEPF序贯融合的多传感器管理方法

针对主被动传感器信息融合的特点,提出了一种在IEPF序贯融合基础上进行传感器管理的方法。工程常采用的传统扩展卡尔曼滤波融合算法滤波精度不高,因此结合采用了粒子滤波方法。先对主被动传感器采用迭代扩展卡尔曼滤波集中式序贯融合,利用融合后的信息进行粒子更新,提高滤波精度,在此基础上采用分辨力增益的方法对传感器进行管理。仿真结果表明该方法能够提高对目标的跟踪精度,增强多传感器对环境变化的适应能力。     

基于抗差Kalman滤波的航空发动机测试数据预处理技术

针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。