静止图像的一种自适应平滑滤波算法

本文提出了一种基于梯度信息的自适应平滑滤波算法，该算法根据图像中像元灰度值的突变特性，自适应地改变滤波器的权值，在区域平滑近过程中使图像的边缘锐化，较地处理了平滑噪声、锐化边缘这对滤技术中的矛盾。后续实验结果表明，该算法具有良好的滤波性能，易于实时处理。  

扩频通信中干扰抑制的自适应非线性滤波技术

本文研究了自适应非线性滤波在直扩通信中抑制窄带干扰的应用，修正了Ｖｉｊａｙａｎ和Ｐｏｏｒ所采用的抽头更新算法，使非线性滤波的性能明显改善，同时把自适应非线性横向滤波结构，推广到Ｌａｔｔｉｃｅ结构，提高了收敛速度。  

严重椒盐噪声污染图像的非线性滤波算法

针对灰度图像的椒盐噪声滤波问题，提出一种保细节的非线性滤波算法。利用局部统计信息，首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点3类，建立噪声标矩阵；然后再根据噪声标记矩阵的局部统计信息，将可能的噪声点细分为信号点、噪声点和不确定点3种类别，并分别采用不同的方法进行滤波，以保留更多的图像细节。结果表明，本文算法在去噪能力、自适应性以及保留细节等方面都明显比其它4种算法强，尤其是对于噪声高度污染图像的情况。  

裂变自举粒子滤波

自举粒子滤波(BPF:Bootstrap Particle Filtering)是一种经典而应用广泛的粒子滤波算法,但其重采样后常会引起严重的样本枯竭问题.本文提出在权值蜕化较为严重时,在原先的重采样前增加SFN预处理,即权值排序、裂变繁殖(fission)和权值归一,得到裂变BPF(FBPF)算法.针对一个典型的后验密度为双峰的强非线性滤波估计问题,通过Monte Carlo仿真表明,FBPF算法在保持与BPF算法相当的估计精度和运算时间的条件下,克服了样本枯竭问题,算法的鲁棒性更强.  

基于贝叶斯原理的粒子滤波技术概述

针对现有非线性滤波算法收敛性及鲁棒性较差的问题 ,重点论述了基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波器 ,指出其可能存在退化现象 ,并对消除该缺陷的关键技术进行了分析  

捷联成像制导系统的若干问题探讨

对比捷联成像导引头和传统成像导引头的特点，指出捷联成像寻的制导技术应用到实际的导弹系统中，需要解决视线角速率提取、数学平台的实现以及制导和控制系统综合设计等问题。给出了各坐标系之间的转换关系，据此推导了捷联成像寻的制导的弹体姿态解耦算法。针对捷联成像导引头的大测量噪声以及系统的非线性，介绍了采用Unscented卡尔曼滤波器估计视线角速率的基本原理，并对捷联成像制导与控制系统进行了分析，给出了制导与控制系统综合设计的思路。  

有色噪声中谐波频率的频域非线性预滤波估计方法

基于谐波信号表现为频域中的 异常点 这一思路,利用滑动中值滤波器滤除数据异常点的能力,本文提出了未知有色噪声背景下谐波信号频率的一种高分辨估计方法.其突出特点是对噪声分布的强普适性,且算法实现简单.仿真结果验证了该方法的性能.  

中值滤波技术在图像处理中的应用

中值滤波是一种非线性滤波方法。为了在尽可能消除或衰减噪声的同时很好地保留图像细节，提出一种对信号与噪声分别处理的中值滤波法，并在图像处理中应用。与常用的中值滤波法相比，采用该方法处理的图像其信噪比可以显著提高。  

一种新的自适应多级中值滤波器

本文在多级中值滤波器（MLM）的框架下引入了自适应的机制，提出一种新的自适应多级中值滤器（简记AMLM），其中，自适应机制的建立借助于两个自适应子窗口，这两个子窗口根据各基本子窗口的顺序统计量（包括中值）的比较关系．以这些基本子窗口为基本单元自适应构成。新的滤波器与MLM有非常相近的细节保护特性，但是比MLM的滤噪能力有较大提高，此外，与MLM相同，AMLM不需要任何关于信号及噪声的先验知识。本文分析了新滤波器的特性，并给出了显示滤波器效果的实验结果。  

EKF、UKF、PF目标跟踪性能的比较

雷达系统的非线性目标跟踪已被人们广泛重视。扩展卡尔曼滤波器（EKF）是将卡尔曼滤波器（KF）局部线性化，其算法简单、计算量小，适用于弱非线性、高斯环境下。不敏卡尔曼滤波器（UKF）是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，在高斯环境中，对任何非线性系统都有较好的跟踪性能。粒子滤波器（PF）是用随机样本来近似状态后验概率密度函数，适用于任何非线性非高斯系统。文中通过仿真实验，对三者的性能进行了仿真比较，结果证明在复杂的非高斯非线性环境中，粒子滤波器的性能明显优于另外两种滤波器，但计算复杂，耗时长。