混合联邦-粒子滤波在组合导航系统中的应用

为了解决非线性、非高斯复杂环境下的组合导航系统状态和参数估计问题,针对联邦滤波处理非高斯、非线性系统的不足,提出将粒子滤波引入联邦滤波结构中,形成新的混合联邦-粒子滤波方法.以惯性导航系统/北斗/罗兰C组合导航系统为对象,设计了混合联邦-粒子滤波器,并对所提滤波方法在惯性导航系统/北斗/罗兰C组合导航系统中的应用进行了仿真.仿真结果表明,改进方法能够有效提高系统精度,从而拓宽了联邦滤波的应用范围.     

基于采样的非线性滤波方法综述

对基于采样的非线性滤波方法的原理及应用进行了综述。在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,按照非线性函数线性化方法的不同,分析和总结卡尔曼滤波、扩展的卡尔曼滤波、sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等算法的特点、使用方法和使用范围。最后,对非线性滤波的发展方向进行了展望。     

粒子滤波算法综述

对粒子滤波算法的原理和应用进行综述．首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题．阐述粒子滤波的原理；然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上．讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段；最后从概率密度函数的角度出发．将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较．阐明了粒子滤波的适应性．给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用．并展望了其未来发展方向．     

非线性粒子滤波目标跟踪应用仿真

针对非线性环境中存在的机动目标跟踪问题,对基于贝叶斯估计的粒子滤波器进行研究,为解决混合退火粒子滤波重要密度函数构造的问题,在混合退火粒子滤波的基础上,通过对系统状态和观测粒子方差的研究,提出了非线性环境下动态退火参数粒子滤波的改进算法,在混合退火粒子滤波中引入动态退火参数来构造高效的重要密度函数,提高了混合退火粒子滤波的跟踪精度,应用该滤波方法对机动目标模型进行仿真,并对多种滤波跟踪算法进行性能测试和比较,仿真实验结果表明,在非线性环境下该粒子滤波方法可行有效.     

贝叶斯目标跟踪方法的研究

针对贝叶斯滤波过程中存在的目标跟踪问题,提出几种典型的贝叶斯滤波方法,如EKF,UKF,PF和UPF等,基于这些方法所构建的框架,对它们进行性能测试和比较,并在非线性环境下,讨论这些方法的特点,仿真实验结果表明,在非线性非高斯环境下,UPF方法的性能是最优的。     

核测井信号数字滤波器的设计与实现

核测井信号的统计特性，使原始测井数据必须经过一定的数字滤波处理才能应用。为了设计性能良好的数字滤波器，本文简述了加权平均滤波方法、中值滤波方法、以及自适应滤波方法的算法和设计方法，提出了适合核测井信号的混合滤波方案和软硬结合的数字滤波新模式，并给出了混合滤波方案的实现流程。应用实例证明了混合滤波方案的有效性。     

基于结构分解的GPS/INS组合导航粒子滤波技术

针对粒子滤波应用于GPS/INS组合导航系统时难以保证滤波实时性的问题,提出一种基于线性/非线性结构分解的改进粒子滤波算法.改进算法对状态方程进行线性/非线性结构分解,分别采用重点采样和线性卡尔曼方式进行一步预测递推,充分发挥粒子滤波和卡尔曼滤波的特点,有效降低了粒子滤波的计算量,在保证GPS/INS组合导航系统滤波精度的条件下提高了组合滤波的实时性.     

一种改进的自适应中值滤波算法研究

非线性滤波是一种有效的噪声抑制技术,已得到了广泛的应用。针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法。该方法采用一定的检测标准对图像中的噪声点进行检测,并采用改进的中值滤波方法对噪声点进行滤波。实验结果表明,此方法较标准中值滤波法具有更优良的滤波性能。     

基于非线性滤波的边缘检测算法*

线性滤波对于边缘检测的去噪处理存在着使边缘模糊、边缘检测定位精度降低的问题。为解决这个问题,分析了两种非线性滤波,即各向异性扩散滤波和双边滤波,分别将两种滤波应用在边缘检测的滤波过程。通过对比实验结果表明：非线性滤波方法可以提高边缘检测的准确率,得到更有效的边缘信息。     

一种彩色图像滤波的改进矢量中值滤波算法

通过分析彩色图像滤波的一般方法，提出了一种基于矢量中值滤波的改进算法。该算法融合了线性均值滤波和非线性矢量中值滤波两种方法，大大降低了运算复杂度，同时对脉冲噪声和高斯噪声有好的抑制作用，能有效地保护图像的边缘信息，滤波后不会出现新的颜色。另外本算法的运算复杂度随着滑动窗的增大而缓慢增加，使其能够达到滤波效果和运算复杂度的有效平衡。