结合总体最小二乘的自适应抗差滤波算法

在动态导航定位中,不仅会存在有色噪声的影响,而且还会出现观测系数矩阵存在偏差的情况,数据处理中不容忽视。针对此,本文将总体最小二乘和自适应抗差滤波相结合,提出了能够同时控制有色噪声和系数矩阵偏差影响的新方法。该算法先用总体最小二乘方法求出观测方程系数矩阵偏差,并对观测方程系数矩阵进行修正,再基于修正后的观测系数矩阵使用自适应抗差滤波算法求解出最后的状态参数估值。计算结果表明,该方法不仅能够改正系数矩阵偏差且能控制有色噪声的影响,有效地提高导航定位的精度和可靠性。     

结合时变滤波和时频掩码的语音增强方法

本文提出了一种结合鲁棒时变滤波和时频掩码的语音增强方法。首先在带噪语音的时频域中,结合图像处理方法估计出初始瞬时频率信息。然后基于该瞬时频率信息,利用鲁棒时变滤波算法构建降噪后的语音信号。最后根据重构语音的时频特征预测时频掩码。该掩码在带噪语音的时频域中能够有效地保留语音成分且抑制噪声成分,从而达到语音增强的目的。实验结果表明,在几种常见背景噪声环境下,所提语音增强算法在抑制背景噪声干扰、提升语音整体质量方面表现良好,尤其是在低信噪比环境下具有明显的优势。      

基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。