块处理的变步长自适应振动主动控制方法

针对振动主动控制次级通道的时变特点和在线辨识次级通道算法中各通道相互影响,导致控制效果不佳的问题,提出一种基于块处理的变步长自适应振动主动控制方法。根据参考信号和期望信号的功率变化对次级通道辨识和振动控制进行块处理的在线调整步长,排除异常信号干扰,进一步提高辨识精度与速度。仿真结果表明,与原算法比较,该算法的辨识速度和精度均能提升近10%,系统在控制环境突变下能提前近一半时间完成收敛。以单层隔振平台为控制对象对本算法进行实验研究,结果表明,该算法对单层隔振平台的振动响应有较好的控制效果,验证了该算法在实际控制中的有效性。     

基于K-means聚类的舰船通信网络异常数据检测

为了解决海上通信环境中的干扰和传输问题,提升舰船通信网络通信质量和可靠性,提出基于Kmeans聚类的舰船通信网络异常数据检测方法。构建舰船通信网络通信多径信道模型,利用该模型获取舰船通信网络数据。使用基于超窄带滤波的舰船通信网络数据滤波处理方法去除舰船通信网络数据内的干扰噪声,将无噪声的舰船通信网络数据作为输入,使用K-means聚类算法输出舰船通信网络异常数据检测结果。结果表明,该方法采集舰船通信网络数据较为准确,并可有效去除数据内含有的干扰噪声,降低舰船通信网络数据幅值区间,同时可用聚类方式准确检测舰船通信网络异常数据,应用效果较为显著。     

多准则粒子滤波下的无人艇航行轨迹虚拟重构

通过对无人艇航行轨迹虚拟重构,提高对无人艇的目标跟踪调度能力,提出基于多准则粒子滤波下的无人艇航行轨迹虚拟重构方法。采用融合双模态特征检测方法实现对无人艇航行轨迹的图像检测,结合视觉分割和分块特征匹配实现对无人艇航行轨迹重构过程中的显著性检测,采用多准则粒子滤波方法进行寻优迭代,根据深度学习和粒子滤波增强结果,实现无人艇航行轨迹虚拟重构和模态跟踪识别。测试表明,采用该方法进行无人艇航行轨迹虚拟重构的视觉增强能力较好,期望值和实际值拟合性能较好。     

基于双边滤波的船舶图像混合域去噪方法

船舶SAR图像由于高斯噪声、相干斑噪声以及SAR雷达的阴影特性等原因,SAR图像中存在着大量噪声,这些噪声信号会干扰基于SAR图像的海上船舶目标识别与监测。针对这一问题,本文提出一种基于双边滤波算法的船舶SAR图像混合区域去噪算法,阐述双边滤波算法的原理,进行SAR图像噪声的来源建模,在实际船舶SAR图像的处理过程中取得了良好的降噪效果。     

基于扩张状态卡尔曼原理的海浪滤波算法

针对海浪干扰下船舶控制系统存在的无效舵问题以及风、流干扰下观测器存在的静差问题,提出一种基于扩张状态卡尔曼原理的海浪滤波算法。该方法首先对船舶一阶Nomoto模型进行离散化,基于带遗忘因子的最小二乘法对模型中的参数进行辨识;以海浪二阶传递函数与一阶Nomoto模型建立用于海浪滤波的四阶状态方程,并以Nomoto模型中环境干扰与未建模动态组成的综合干扰项为扩张状态建立五阶状态方程,基于卡尔曼滤波算法设计海浪滤波器,在实现海浪滤波的同时消除干扰环境下状态观测静差问题。仿真结果表明,本文提出的海浪滤波算法能够有效的滤除船舶航向的高频信号并正确的估计出船舶的运动状态,显著减少了船舶航行时的无效舵问题。     

Kalman滤波器虚拟噪声补偿技术在陀螺随机常值漂移标定中的应用

采用Kalman滤波器对船用捷联惯性导航系统中的陀螺随机常值漂移进行标定，面临的一个重要问题是由于模型不准确，包括噪声统计特性不准确，导致估计值精度下降甚至发散。针对这一问题，本文运用自适应Kalman滤波的虚拟噪声补偿技术对陀螺随机常值漂移进行标定，收到较好的效果。     

一种基于卡尔曼最优平滑方程的开关电容网络 ———第三代(光纤传感) 轴温探测器的信号处理

列车轴温光纤传感探测器的输入信号十分微弱并混有噪声,为此研制一种特殊的滤波 器就显得尤为必要。文中分析了该探测器的噪声源,并根据光电变换信号的微分表达 式建立了卡尔曼最优平滑方程,采用开关电容滤波器精确实现了该方程,解决了列车 轴温光纤传感探测器中的信号平滑滤波问题,大大提高了系统的探测率。      

OTHR海杂波抑制典型方法综合性能评估

为在实际工程中实现海杂波抑制、发展新的OTHR海杂波抑制方法和提升短相干积累时间条件下OTHR舰船目标检测性能,建立了典型海杂波抑制方法统一模型及其与谱分析的关系,并对典型OTHR海杂波抑制方法进行了综合评估．主要从实现方式、输出信杂噪比（SCNR）、抑制与目标多普勒频率接近杂波能力、海杂波相关性要求、运算量与实现复杂度、应用限制等方面进行了比较与分析,为实际工程提供参考．     

基于测地距离的图像滤波方法

利用图像曲面的内蕴几何,即测地距离来衡量像素间的相似性,提出了一种保持边缘的滤波方法,在滤除噪声的同时,能够很好的保持图像的边缘信息.实验结果表明,与经典的双边滤波方法比较,该方法去噪效果更好,精度更高.