基于邻域相关的自适应中值滤波算法

为改善图像效果,在对现有的椒盐噪声自适应中值滤波算法分析的基础上,提出了基于邻域相关的自适应中值偏移滤波算法。算法对自适应中值滤波算法的处理过程进行改进。当滤波窗口大于设定的最大值时,根据像素点邻域内的像素点灰度值分布在不同的区间,将像素点灰度值的复原分为偏大或偏小两种情况。受污染像素点的滤波输出值为偏移的中值,偏移的距离根据改进的自适应中值滤波算法运行时滤波窗口的大小来决定。从仿真结果可见:该算法滤波后的图像具有较高的峰值信噪比,对图像细节的保留能力和抑制椒盐噪声的能力都有一定的提高。     

一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。     

基于FPGA的水声信号数字下变频的实现

随着声呐信号处理技术的发展,其对系统的软、硬件资源要求越来越高.利用数字下变频技术,可极大地降低其信号处理资源要求.结合Matlab,仿真研究整个下变频过程,验证分析水声信号数字下变频的正确性.在此基础上,应用Verilog语言移植算法到FPGA内部,在Signaltap II下观察过程变量及结果,并导入Matlab进行数据分析.该技术对于声呐信号处理具有实用价值,并已成功应用于某声呐设备.     

一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。     

滤波与限幅结合降低OFDM峰均功率比的方法

针对OFDM系统的高PAPR,提出了一种计算复杂度较低的将滤波与限幅相结合的解决方法。该方法首先实施时域过采样,再采用功率归一化和限幅,最后对限幅后的信号进行低通滤波。此外,从信噪比和信号噪声失真比等角度分析了限幅对过采样OFDM信号的影响。仿真结果表明,与传统的限幅滤波方法对比,该方法能有效抑制滤波后系统峰均功率比的回升。     

弹道再入目标轨迹跟踪中非线性滤波算法研究

弹道再入目标轨迹跟踪是一个重要的非线性滤波应用问题。论文将常见的非线性滤波器分类为基于点的滤波器和基于密度的滤波器,对比分析了各类算法的基础理论原理,仿真实验得出在高斯噪声条件下,EKF要优于UKF和PF,在闪烁噪声条件下PF要优于EKF和UKF的结论。     

粒子滤波和无轨迹粒子滤波算法比较

解决水下水声目标的定位跟踪问题,需要建立动态的非线性非高斯模型,粒子滤波直接采用未含有最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数,无轨迹粒子滤波是在粒子滤波的过程中引入重采样技术,通过无轨迹变换设计重要性密度函数,使其更加接近系统状态后验概率密度。仿真结果表明粒子滤波和无轨迹粒子滤波算法都可以提高定位跟踪精度,但无轨迹粒子滤波算法的估计精度更高,更适用于工程实践。     

深水钻井船动力定位时域仿真分析

时域仿真分析是获得动力定位控制精度的必要手段。文中进行了SIMO软件理论和应用方面的研究,基于SIMO软件建立动力定位能力时域仿真分析流程;以深水钻井船为算例,通过动力定位系统控制参数和Kalman增益参数的调整,获得较好的计算结果,并进一步分析了控制参数的不同取值对动力定位能力的影响。文中建立的深水钻井船动力定位能力仿真分析流程可以为工程实践提供参考。     

机动目标跟踪的一种新的方差自适应滤波算法

针对"当前"统计模型自适应滤波算法跟踪非机动或弱机动目标时存在跟踪精度不高以及受目标机动加速度极限值先验设置的制约等问题,提出了一种方差自适应滤波算法,该方法利用新息与加速度变化量之间的关系,实现了加速度方差的实时估计和自适应调整,能更好地适应目标非机动和强机动的各种情况,避免了"当前"统计模型在目标非机动或弱机动时加速度方差过大而带来的跟踪精度不高的问题;同时也避免了对目标加速度的极限值设定.理论分析和仿真结果表明,相对于"当前"统计模型,无论是跟踪常速运动目标还是跟踪强机动目标,本算法都具有较高的跟踪精度.仿真结果验证了算法的有效性.     

平方根求容积卡尔曼滤波的组合导航算法

以全球定位系统与航位推算(GPS/DR)相结合的组合导航系统为研究对象.为解决在GPS/DR组合导航研究中传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的滤波精度和稳定性差问题,引入了平方根求容积卡尔曼滤波算法.作为一类sigma点滤波方法,SCKF有效避免了EKF计算雅可比矩阵,提高了估计精度.仿真结果表明,对于船用GPS/DR组合导航问题,该算法能获得更好的性能指标,更符合实际船用组合导航要求.