基于LSM-Kalman滤波器的湍流噪声抑制

针对大气湍流效应所引起的光无线通信系统中的衰落问题,建立了与大气湍流噪声及其它加性噪声有关的信号模型。根据最大似然比准则,推导了强度调制/直接探测(IM/DD)的光无线通信系统的最佳判决门限。采用线性状态模型的自适应Kalman滤波器和同态滤波器实现了对探测门限中所含信号和湍流的统计值的预测,可以在不同的信噪比条件下实现自适应门限检测,对大气湍流噪声有很好的抑制作用,信噪比在10~20dB时,可以降低系统的误码率到10-5以下。     

M周期分数傅里叶变换的光栅信号去噪方法

用矩阵方法离散地实现了任意M周期的分数傅里叶变换(FRFT),它可实现变换级次及周期的自由选择。根据相应的噪声频谱,选取适当的级次及周期,可使FRFT构造一个极窄的带阻滤波器,将其中心频率对准相应噪声的窄谱,便可滤除与理想信号频谱重叠部分的噪声分量,同时保持信号分量。在实验中,用矩阵方法实现的FRFT对所测光栅信号进行了去噪处理,并与传统的傅里叶与小波分析去噪方法进行了对比,结果表明,只要选取适当的级次和周期(α=0.545,Μ=5)就可获得理想的去噪效果。     

基于模糊逻辑的指纹滤波器参数选择

滤波器参数的选择是指纹图像增强中最为关键的一步。本文根据指纹图像的特性，分别定义了反映指纹脊线局部特征的曲率、对称性和笔直性这三个概念，并在此基础上提出了利用模糊逻辑选择滤波器参数的方法，实验表明了算法的有效性。     

一种基于切换模型的快速机动目标跟踪算法研究

根据二维空间内目标作匀速转向运动的特点，提出一种基于航向变化的目标加速度实时估计方法，并在此基础上采用采样卡尔曼滤波器对该机动目标进行跟踪．仿真结果表明，该方法不仅能够检测出目标机动开始时刻和终止时刻，而且还能近似估计出快速机动目标的加速度大小，与扩展卡尔曼滤波器相比，采样卡尔曼滤波器具有较好的跟踪精度．     

鲁棒最优随机时滞滤波器的频域设计方法

采用频域的零点配置方法，通过在系统极点附近配置多个滤波器零点设计强鲁棒性的多峰极不灵敏（EI）最优随机时滞滤波器．此外通过考虑系统的阻尼变化，设计了对频率和阻尼误差均有较强鲁棒性的完全不灵敏最优随机时滞滤波器．该设计方法简单实用．在桥式起重机防摆控制中的应用证明了该方法的良好性能，与基本的时滞滤波器进行比较，该方法设计的鲁棒时滞滤波器能更有效地抑制负载的残留振荡，对绳长变化具有更好的鲁棒性．     

指纹图像的预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、背景的分割、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,使用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在图像分割方面,采用了滤波后指纹图像4个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

粒子滤波进展与展望

粒子滤波器是基于序贯M onte Carlo仿真方法的非线性滤波算法,本文对粒子滤波器的研究现状和研究进展做了综述,详细论述了粒子滤波原理、收敛性、应用及进展.首先在Bayes框架内分析了序贯重要性采样原理,重要性分布函数的选择,以及重采样方法,总结了粒子滤波器发展过程中的各种改进策略和新变种,讨论了粒子滤波器在各个领域的应用及进展,最后介绍了粒子方法的新发展,新动态,并对未来发展方向做了进一步的展望.     

基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别

提出了一种在Gabor变换幅值域内提取局部变化模式空间直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸描述及其识别方法.鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域得到成功应用,首先对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude map,简称GMM),然后在每个GMM上采用局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)算子抽取局部邻域关系模式,最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸.Gabor变换、LBP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化、误配准等具有良好的鲁棒性.而且,这种人脸建模方法不需要基于训练集合进行统计学习,因而不存在推广性问题.同时,进一步探讨了如何在分类器设计阶段与统计方法进行结合的问题,提出了统计Fisher加权的HSLGBP匹配方法.在通过FERET人脸库光照、表情和时间变化测试集上与已发表的实验结果进行对比,充分验证了该方法的有效性.     

一种使用双滤波器的回声消除算法

首先讨论了回声消除中的双端发声问题，指出传统的双端发声检测方法用于回声消除时，其不可避免的误检会导致回声消除系统性能严重恶化，使系统不稳定。本文提出一种使用双滤波器的回声消除算法。该算法使用自适应滤波器跟踪回声信道，使用一个辅助滤波嚣和自适应滤波器一起完成回声消除。实验结果表明．谊算法与传统算法相比，运算量相当;但在双端发声期间，该算法稳定性更高，回音往返损耗增强（Echo return loss enhancement，ERLE）有明显的改善。     

一种基于多相带通结构的信道化滤波器算法

针对信道化滤波器要求运算速度快、消耗资源多、难以实时处理的突出问题，从多相滤波器，信道化滤波器的结构、原理和运算效率分析出发，推导了一种基于多相带通结构的信道化滤波器算法模型。这种算法将现有多相结构信道化滤波器模型中的低通设计改为带通设计，实现了复数乘法运算全部集中在带通滤波环节当中，并采用协调分级DFT算法的实现方案，大幅度节省了硬件资源，提高了运算效率，实现了信道化滤波器在通用FP—GA和DSP芯片中的实时处理，硬件仿真结果验证了算法模型的正确性和有效性。