基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

树状小波与多尺度估计理论的图像融合技术

针对红外和可见光图像的特点及相互融合的应用,提出一种基于树状小波多尺度估计理论的红外与可见光图像融合算法.首先对源图像进行树状小波多尺度分解,依据子图像的信息量得到塔式结构子图像;然后基于不同子图像对应层上的对应像素,根据EM算法估计模型参数,采用SAGE迭代算法优化估计参数得到融合子图像;最后根据小波逆变换获得融合图像.实验结果表明:该融合算法能够更好地综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息;性能评估显示:该算法得到的融合图像互信息较文献[5,6]分别提高了49.60%和24.90%,均方根误差分别减小了66.40%和56.00%.     

武器装备LCC分析的基本原理

介绍了寿命周期费用(LCC)分析的基本概念及操作程序,给出了武器装备寿命周期费用的一般构成体系,讨论了LCC分析在武器装备应用中需要注意的问题,并对其未来发展方向作了展望.     

多标准可配置的视频编码亚像素插值结构

针对视频编码中存在的各种不同的亚像素插值方法,提出了一种支持多种标准的可配置插值结构.该结构采用2个独立的8阶插值滤波器,每个滤波器配置一个独立参数寄存器,可灵活配置任意1/4像素位置的滤波系数,从而实现对各种亚像素插值方法的支持.2个滤波器采用两步法策略进行插值,可以减少约46%的计算量.采用SMIC 0.13μm CMOS标准单元工艺对该结构进行综合,其工作频率可以达到 400MHz,面积约为32.6k门.实验结果显示,该滤波结构工作在250MHz时,可满足1920×1080、30fps的高清视频应用的实时插值计算.     

模糊故障树分析方法在机场环境安全中的应用

采用故障树分析法,对引起鸟击飞机的各个因素进行系统分析,并建立了故障树.通过定性分析,可得引起顶事件发生的2580个最小割集.采用专家判断和模糊集理论相结合的方法,评估故障树底事件发生概率的模糊性,并以"垃圾堆对鸟的吸引"这一底事件为例,计算出其模糊失效率.通过定量分析,计算出顶事件的发生概率为0.00241,同时可计算各底事件的重要度.     

基于非均匀线阵和修正MUSIC算法的DOA估计

研究了基于非均匀线阵的DOA估计问题。提出了利用修正MUSIC算法进行DOA估计,并设计了对称布阵方式。仿真结果表明在对称布阵非均匀线阵中使用修正MUSIC算法,空间谱分辨率高、栅瓣小,且分辨率要高于均匀线阵。本算法获得了较高的空间谱分辨率,提高了DOA估计性能。     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

一种16APSK信号载波残余频偏估计算法

文中提出了一种针对16A PSK信号的非数据辅助的载波残余频偏估计算法。该算法以判决后星座点的相位偏转量与判决符号数之间的数学关系为依据,通过对16APSK星座判决区域进行优化,并结合FFT方法求解相位偏转量的周期得以实现。仿真分析表明,在不同的信噪比条件下该算法通过选择适当的估计长度能快速完成高精度的频偏估计。     

无线传感器网络移动节点三维测距解析定位

结合次声波的特点和性质,建立了适用于动态环境下的基于次声波和电磁波的非同步TDOA测距模型。同时,将精确的测距信息与历史位置信息结合起来,提出并推导了信标节点稀疏分布下的三维测距解析定位算法,并根据有限的定位时刻位置信息采用内插法恢复出节点随机运动轨迹图。仿真结果表明：该算法具有较好的鲁棒性,可实现分米级以下的定位精度。     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.