一种自适应混合滤波姿态解算算法

针对低成本惯性测量器件采用基于滤波的姿态解算算法存在精度低、抗干扰性差等问题,提出了一种基于共轭梯度法与互补滤波相融合的自适应参数调节的混合滤波算法.该算法首先利用共轭梯度算法对加速度计和磁力计的数据进行姿态四元数的迭代估算,再通过互补滤波算法将陀螺仪更新的姿态与其进行信息融合,最后根据载体的运动状态自适应调节滤波参数,实现最优姿态估计.为验证所提算法的可行性和抗干扰性,与其他滤波融合算法在移动机器人平台上进行抗磁干扰和抗运动加速度干扰实验.实验结果表明,该算法可以有效地降低磁干扰和运动加速度干扰对姿态角解算的影响,其姿态角解算精度优于传统的梯度下降法、高斯牛顿法和共轭梯度法的滤波融合算法.     

一种变步长LMS自适应滤波算法及分析

文章对已有的一些变步长LMS自适应滤波算法进行了分析,在此基础上,提出了一种新的自适应算法,并且分析了参数的取值对算法性能的影响。该算法具有快速收敛性和较小的稳态误差,而且能够快速跟踪系统的变化和不受非相关噪声的影响,仿真结果表明,该算法的性能优于已有的算法。     

一种模糊自适应滤波算法的研究与实现

为解决均值滤波和中值滤波算法在数字信号处理中存在的问题,提出一种模糊自适应滤波算法．根据每个元素噪声度的大小控制均值滤波窗口的大小,并做了大量的仿真．与普通的均值滤波和中值滤波进行比较发现,该方法不仅很好地去除了信号中混有的脉冲,而且在不损坏信号细节的前提下,很好地滤除了噪声信号．最后,使用了信噪比改善因子S来检验算法的滤波效果,证明其滤波效果好于传统的中值滤波和均值滤波,且具有算法简单、实时性好等特点,并已经应用在很多场合．     

一种瞬变步长LMS自适应滤波算法

基于规一化起动、平滑递推和ＰＬＳ算法导出了一种新的变步长ＬＭＳ算法。文中分析了起动后的平稳连接和提高起始收敛速度的条件，证明了步长因子μ（ｋ）的瞬变特性及其对减小失调噪声的作用。计算机仿真效果较好，支持了理论分析。     

基于多传感器信息融合的人体姿态解算算法

针对传统人体姿态解算算法中存在的稳定性差和解算精度低等问题,提出一种基于多传感器信息融合的姿态解算算法。利用四元数计算人体的姿态变化,将惯性测量模块的姿态测量值与观测值之间的偏差通过PI调节进行控制;采用互补滤波对多传感器数据进行融合,求取人体实时姿态。实验表明,该算法能够实现稳定地输出高精度姿态数据。     

一种改进的快速自适应滤波算法

为了解决传统自适应滤波最小均方(Least Mean Square,LMS)算法中收敛速度与稳态误差之间的矛盾,提出了一种改进算法。该算法在已有变步长LMS算法基础上,引入遗忘因子来影响步长的更新。仿真表明,改进后的算法比原算法不但具有更快的收敛速度,而且具有更小且稳定的稳态误差。     

一种高性能目标识别融合算法

考虑到目标类型和传感器扫描次数对识别的影响，提出了一种改进的多传感器多目标识别相关算法，导出了新的累积融合公式。对多传感器多目标识别融合作了计算机模拟，模拟结果证实了改进的算法在性能上有明显的提高。     

自适应滤波理论与算法

自适应滤波的研究对象是具有不确定性的系统或信息过程。为尽可能准确对信号进行自适应滤波处理,对不同的系统、信号、过程,应该采用不同的信号统计方式和算法。     

一种自适应的运动目标实时跟踪算法

提出了一种基于均值平移（Mean Shift）和粒子滤波融合的自适应运动目标跟踪算法。该算法在处理来自PTZ (Pan/Tilt/Zoom）摄像机的视频图像时，自适应地更新直方图模板的特征信息，并结合Mean Shift算法来控制粒子滤波中粒子的产生，根据粒子的权值计算目标的位置。测试结果验证了该算法的实用性和有效性。     

一种自适应的运动目标实时跟踪算法

提出了一种基于均值平移（Mean Shift）和粒子滤波融合的自适应运动目标跟踪算法。该算法在处理来自PTZ (Pan/Tilt/Zoom）摄像机的视频图像时，自适应地更新直方图模板的特征信息，并结合Mean Shift算法来控制粒子滤波中粒子的产生，根据粒子的权值计算目标的位置。测试结果验证了该算法的实用性和有效性。     

纯方位目标运动分析的自适应算法

基于Lainiotis算法的基本原理，使用贝叶斯估计理论和半马尔科夫过程的概念，利用一组并行的、且是自适应加权的卡尔曼滤波器对纯方位目标运动分析问题进行求解，对本算法与伪线性卡尔曼滤波算法的估计结果进行了比较，结果表明，这种估算方法在大的环境噪声、远距离和小目标速度等不利条件下仍具有较好的估计性能。     

基于小波变换的数据运动捕获在虚拟人运动建模中的应用

对运动数据进行编辑处理，是生成新的复杂动画和提高运动数据重用性的关键技术。本文提出了一种将小波变换引入运动编辑的方法，对信号进行多分辨率分析，实现了多种算法，从而可以较好地保持运动的真实性。     

基于多传感器数据融合的合成孔径声纳运动补偿算法

利用集中卡尔曼滤波技术对多传感器数据进行融合得到运动误差最优估计值,实现比单一设备更高的量测精度.实验结果表明,经过数据融合后的运动补偿图像辐射性能得到提高,目标能量集中,聚焦良好.     

自适应卡尔曼滤波的新算法

本文提出了自适应卡尔曼滤波的一种新算法,对Sage-Husa及Myers-Tapley的滤波器作出了改进,计算机模拟结果表明新滤波器有较好的性能.     

多站被动式跟踪自适应融合算法

由于单站被动式跟踪稳定性差、动态过程时间长、估计偏差大，且对初值敏感，使得直接在各单站估计基础上做融合效果仍然很差，本文提出多“双站”新概念，推导完成了基于多“双站”的自适应融合算法，提高了系统跟踪精度，保证了算法的快速收敛以及算法的初值不敏感性，仿真结果证明了其正确性。     

基于多模式多特征融合粒子滤波视频目标跟踪

本文研究了目标的多特征融合跟踪问题.提出了衡量各特征质量的标量方法,利用粒子权值平方和来表示各特征信息的粒子退化程度,并以此值作为各特征信息质量状况的衡量.该方法能根据跟踪的实际情况判定各分信息粒子质量,并在此基础上提出了多模式融合策略,该策略能依据各分信息的质量变换各融合模式达到跟踪过程中各模式的最优组合.实验结果表明:在对复杂背景视频目标的跟踪中,该算法具有强的鲁棒性,较高的识别精度.     

自适应特征融合的核相关滤波目标跟踪算法研究

在核相关滤波目标跟踪算法中,为了克服采用单一特征导致的特征表达不足,以及采用线性插值模型更新策略造成模型漂移的问题,提出了一种自适应特征融合和模型更新的核相关滤波目标跟踪算法. 首先使用主成分分析法对方向梯度直方图特征和颜色名特征进行降维,以提高算法的运行速度; 其次计算两种特征的响应图,用所得响应图的峰值与平均峰值相关能量值的乘积来计算响应图权重,实现响应图的加权融合,从而获得目标位置; 最后根据两帧间颜色名特征的相似度调整模型更新速率. 在OTB-50数据集上的实验结果分析表明,该算法跟踪性能优于其他算法,能够提高处理速度.     

组合导航系统中的自适应卡尔曼滤波技术

在比较了组合导航系统多种卡尔曼滤波技术的基础上,提出了能提高系统鲁棒性的自适应卡尔曼滤波技术。并利用系统静态仿真证明了该算法的有效性。     

车载组合导航的自适应滤波

针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应集中滤波算法.该算法的主要思想是:以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应集中滤波方法.将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,滤波精度和收敛速度优于常规集中滤波,是一种有效的车载组合导航算法.