基于H∞滤波的GPS/SINS组合导航系统研究

文中在对H∞估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种H∞次优滤波算法的迭代方程.通过在GPS/SINS组合导航系统中的实际应用从精度、鲁棒性等指标方面对H∞滤波和Kalman滤波算法进行比较.仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度.但是,当系统噪声和量测噪声为有色噪声时,H∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,估计精度也较高,能有效地克服Kalman滤波器存在的局限性.     

插值非线性滤波技术在大失准角传递对准中的应用研究

为了避免扩展Kalman滤波算法中的矩阵微分计算,提高计算效率,降低非线性函数线性化逼近中的高阶截断误差影响,文中分别利用一阶和二阶Stirling多项式插值逼近公式计算系统状态变量均值和方差矩阵,按照EKF滤波算法计算流程建立非线性系统一阶和二阶插值滤波算法.基于大失准角传递对准非线性系统滤波实时性和精确性要求,应用一阶和二阶插值滤波算法对其实现系统状态滤波研究.从仿真结果可以看出,与EKF算法相比,插值滤波算法计算量小,有效提高了传递对准非线性系统滤波精度,其中二阶插值滤波算法估计性能最好.     

基于H_∞滤波的GPS/SINS组合导航系统研究

文中在对H_∞估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种H_∞次优滤波算法的迭代方程。通过在GPS/SINS组合导航系统中的实际应用从精度、鲁棒性等指标方面对H_∞滤波和Kalman滤波算法进行比较。仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度.但是,当系统噪声和量测噪声为有色噪声时,H_∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,估计精度也较高,能有效地克服Kalman滤波器存在的局限性。     

基于梯度图像法的激光雷达图像融合滤波算法

为了有效消除激光雷达图像斑点噪声的干扰,针对单一滤波算法的不足,提出一种基于梯度图像法的激光雷达图像滤波融合算法。分析激光雷达图像的噪声特点,综合Lee滤波和小波滤波的优势,该算法利用图像的梯度图像来判断斑点噪声隶属于信号区域还是边缘区域,在边缘点采用小波阈值滤波的结果,在信号区域选择Lee算法的结果达到最好的滤波目的。仿真试验的结果表明:该算法具有很强的散斑噪声抑制能力,能够在噪声滤波和图像信息保持2个方面都能达到很好的效果。     

控制Kalman滤波器发散的方法研究

针对 Kalman 滤波发散这一工程现象,分析了造成 Kalman 滤波发散的原因和控制 Kalman 滤波发散的机理;重点研究了 SK 强跟踪滤波方法和 Sage-Husa 自适应滤波算法,提出了 SK 强跟踪滤波不发散的自适应遗忘因子的新算法;分析了强跟踪条件下量测噪声阵遗忘因子权重变化的物理意义;推导并指出了 Sage-Husa 自适应滤波算法的局限性。仿真结果证明了所述方法的有效性。     

改进型中值滤波器在图像去噪中的应用

中值滤波的改进算法,首先求得噪声图像滤波窗口中去除最大和最小像素灰度值后的中值,然后计算出该中值与对应像素灰度值的差,再与阀值相比较以确定是否用求得的值代替该像素的灰度值.仿真实验表明,与传统的中值滤波算法相比,该算法具有更好的滤波性能.     

多频采样系统航迹的周期滤波算法

本文根据Kalman滤波思想,针对多频采样系统航迹辨识中存在部分点缺少信息问题,提出了一种新的航迹辨识方法.该方法假设在目标作匀速直线运动下,利用平滑滤波及状态变量的相关性特征,采用周期多频Kalman滤波算法充分利用目标航路部分点仅含角度的新息,保证航迹滤波的精确性与滤波方差的最优性.某直升机航路滤波结果表明,新方法比传统的Kalman滤波算法精度更高,验证了相关结论.     

Kalman与H∞滤波算法在GPS/惯性组合导航系统中的应用研究

针对Kalman滤波及H∞滤波的特点,分别将其应用于GPS/惯性组合导航系统中进行比较.采用位置-速度组合方式.分别在白噪声及有色噪声条件下进行滤波.通过仿真结果说明当系统模型及噪声的统计特性精确已知的情况下Kalman滤波算法可以得到较高的精度.然而当系统模型及噪声的统计特性发生变化时H∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性,估计精度也较高,有效地克服了Kalman滤波器存在的局限性.     

最佳起爆角控制的滤波算法应用研究

针对一类波束控制起爆的引战系统,讨论了基于α-β滤波算法对导引头测量信息进行数据处理和最小二乘自适应滤波算法对预测起爆角进行二次滤波平滑的方法.从仿真结果分析,α-β滤波后得到的起爆参数可以满足精度要求,但对交会条件以及测量信息的精度等要求较高,对其用最小二乘滤波算法进行二次滤波平滑后,起爆角估计精度得到明显提高.     

改进型中值滤波在图像处理中的应用

去噪处理是图像处理中较为重要的环节,处理的好坏将直接影响后续工作;介绍了中值滤波的滤波特点,针对标准中值滤波在图像去噪和保护细节上的缺陷,提出了一种改进的中值滤波算法,通过软件仿真,结果表明：该算法在有效地去除脉冲噪声的同时,很好地保护了边缘细节,较标准中值滤波具有更优良的滤波效果。