一种保持图像细节的形态学滤波器

提出了一种保持图像细节的形态学滤波器 .和经典形态学滤波器相比较 ,新的形态学滤波器在其主要算子中使用了结构元素的轮廓 .用测试图和加噪图进行实验 ,表明此滤波器具有良好的保护图像细节和滤噪的性能     

自适应滤波在有源消声中的应用

从分析有源消声的难点出发 ,综述了自适应滤波算法在有源消声中的应用 ,给出了相应的实例 .对自适应滤波在有源消声中应用的未来发展趋势作了展望 .     

GPS动态定位中的自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对全球定位系统 (GPS)提出一种扩展卡尔曼滤波器算法。这种滤波器算法直接从GPS接收机输出的定位结果入手 ,将各种误差因素的影响等效为一个总误差 ,对GPS接收机的机动载体的加速度采用当前统计模型 ,并利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理。本模型简单 ,实时性好 ,滤波后定位精度得到提高。     

一种新的概率数据关联滤波算法

在密集多回波条件下对单个机动目标跟踪的情况下,综合利用"最近邻"法和概率数据关联滤波算法,推出了一种基于"最近邻"方法的概率数据关联滤波算法,采用关联区域内总数固定的候选回波来更新被跟踪目标的状态,并进行了计算机仿真.结果表明,新滤波算法的跟踪性能明显要优于概率数据关联滤波算法,而且降低了概率数据关联滤波算法的计算量.因此,可以通过回波的残差协方差矩阵进行衡量,挑选总数固定的"最近邻"回波,取这些回波的加权和作为目标回波用于概率数据关联滤波算法中更新被跟踪目标的状态.     

用于动平衡测试的MDAC窄带跟踪滤波器

为了从强干扰噪声中提取出与转速同频的振动分量,且适应转速波动时的情形,利用互相关原理导出了跟踪滤波方法,并采用乘法数模转换器(MDAC)设计并实现了窄带跟踪滤波器。实验结果表明,其增益相对误差优于0.2%,相位绝对误差优于0.4°,当转速变化率不超过9000r/min2时,滤波器的输出能够跟踪转速的变化。该滤波器能较好地满足动平衡测试的需要。     

自适应网格交互多模型算法

研究和设计了一种模型集合自适应方法——自适应网格方法。并将其与交互多模型算法相结合,提出了自适应网格交互多模型(AGIMM)算法,它是一种变结构多模型算法。仿真显示它能有效地提高IMM估计器的费效比。     

采用多模式控制的电磁发射蓄电池充电谐波抑制方法

针对电磁发射蓄电池组大倍率快速充电过程中的电网谐波陡增问题,提出多模式模糊滞环控制谐波抑制方法。结合电磁发射混合储能系统的时序串联拓扑结构,说明蓄电池的超大倍率充电应用工况和策略,进而介绍蓄电池充电的拓扑结构,明确谐波的来源、特点和产生原因。在分析单台充电机充电时的电网谐波电压和谐波电流的基础上,研究不同充电机并充台数、不同充电电流情况下电网谐波电压和谐波电流的分布规律。设计多模式控制方法的组成方式和切换判据,建立蓄电池充电机、瞬时无功功率检测、谐波抑制、多模式控制的仿真模型。仿真和试验数据表明：谐波抑制方法能够快速抑制电磁发射蓄电池充电机大规模启停、波动时的谐波陡增问题,补偿效果满足国家标准。     

多阶段传感器-武器联合任务管理方法

针对动态环境下的传感器-武器联合任务管理问题展开研究。根据在动态作战过程中出现的有效新目标、有效空闲传感器和武器数量设定阶段门限,以决定进入下一阶段的时机,从而构建多阶段的作战过程。从打击方案质量及系统响应时间的角度出发,分析构建分布式作战体系对系统作战效能的影响,使系统在每个任务管理阶段可以决定响应流程。通过仿真实验验证了所构建的分布式作战体系与设定的阶段门限可以明显提升系统的作战效能。     

无人机对地目标多帧融合定位与误差收敛特性分析

对地目标高精度定位是无人机开展目标侦察、火力引导、效能评估等的重要前提,然而无人机对地目标定位精度受到误差因素多、传递链长等因素的制约.采用基于卡尔曼滤波的图像多帧配准对地面目标定位的方法,通过融合无人机获取的多帧目标图像,基于卡尔曼滤波方法,研究无人机对地目标高精度融合定位方法,并引入蒙特卡洛法进行仿真,分析基于卡尔...     

基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法

设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点.仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能.