由序列图像获取点目标的三维运动参数和空间位置

利用图像获取目标的运动参数和空间位置在目标定位、跟踪和计算机视觉中具有重要的意义。本文在目标和成像系统都运动的情况下,给出了由单目序列图像获取点目标绝对运动参数和三维空间坐标的条件,提出了利用多帧单目序列图像和应用非线性递推滤波算法来估计点目标的运动参数和空间位置。实验仿真结果证明,本文提出的算法是有效的。     

实用的滤波新算法

介绍了武器系统作战软件的一种计算量小、计算效果好的滤波新算法,并对该算法进行了对比分析     

战术导弹角偏差信号动态滤波优化设计

在战术导弹角偏差处理中实现动态滤波是必要的和有益的。讨论了影响导弹支路滤波器带宽的主要因素并依此对动态滤波进行了有效设计。     

一种改进自适应滤波算法

针对机动目标跟踪问题,在“当前”统计模型的基础上,利用实时机动加速度前二个机动加速度的变化情况与方差的关系,提出了一析的自适应滤波算法。大量仿真结果表明,这种改进的自适应滤波算法在跟踪机动目标特别是强机动目标时,具有良好的跟踪性能。     

一种基于Wiener滤波的红外背景抑制方法

红外图像序列中小目标的检测问题是当前的研究热点。为了检测起伏背景中的弱小目标,在理论分析的基础上提出了用Wiener滤波器去除起伏背景,然后进行自适应目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的长波红外图像序列进行了实验研究,并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,该算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标轨迹。     

一种新的非线性/非高斯滤波方法

自主滤波方法是一种递归式贝叶斯估计方法 ,该方法采用一组抽样值来近似目标状态的概率密度函数 ,可用于非线性系统模型和观测模型、非高斯观测噪声条件下的滤波。将该算法与扩展卡尔曼滤波方法进行了比较 ,仿真结果表明 ,该算法性能优于扩展卡尔曼滤波方法     

从卫星SAR海洋图像中检测船目标

船在卫星ＳＡＲ海洋图像中一般是以亮点的形式出现。本文先简要地介绍了船目标在卫星ＳＡＲ海洋图像中的成像原理，在此基础上介绍了三种检测船目标的方法——窗口滤波方法、自适应阈值法、概率密度函数法，并运用实际的卫星ＳＡＲ海洋图像对这三种算法进行了测试。测试结果表明，后两种方法效果比较好。     

基于KALMAN滤波的两种多传感器观测融合方法

目前有两种基于K a lm an滤波的多传感器观测融合方法,方法1是将观测向量的维数增加,获得扩展观测向量。方法2是在最小均方误差准则下,对不同传感器间的观测向量进行加权运算,获得与单个传感器相同维数的观测向量。通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式,给出了两种方法的对比。仿真结果表明,当两个传感器的观测矩阵相同时,两种方法在功能上等价,但方法2的运算复杂度低。当两个传感器的观测矩阵的维数相同,但其值不相等时,方法1优于方法2。当两个传感器的观测矩阵的维数不同时,只能用方法1,而方法2失效。     

GNSS/SINS组合导航在地地导弹中的工程应用

介绍了基于Kalman滤波的GNSS/SINS组合导航技术在地地导弹中的应用,在发射点惯性坐标系中建立了便于工程应用的数学模型,针对某型号进行了位置速度仿真,并和目前在工程实际中应用的加权平均组合方法进行了比较。仿真结果表明,Kalman滤波技术可以应用于地地导弹工程实际中。     

基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法

提出了一种基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法。该算法首先检测出噪声点,然后利用信号点对噪声点滤波。其中噪声检测方法改进了IMFLED方法,进一步降低了误检率和漏检率。经过仿真实验并与其他滤波算法进行比较表明,该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节。