基于模糊理论的自适应联邦滤波算法研究

针对先验噪声统计特性与实际不符引起卡尔曼滤波精度下降的情况,提出了一种基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波方法。算法基于模糊推理思想通过理论残差与实际残差的比值来对观测噪声协方差阵进行加权调整,实现对观测噪声统计特性的实时跟踪,在此基础上,利用信息分配因子对各子滤波器及主滤波器输出进行加权,得到滤波器的全局输出,将此输出周期性反馈给各个子滤波器以校正子滤波系统的偏差。SINS/GPS/TAN组合导航系统的仿真试验表明该算法具有更强的自适应性、滤波精度更高、鲁棒性更强。     

一种图像自适应平滑与增强算法

图像的平滑与增强是数字图像处理过程中的重要步聚,图像平滑可以消减噪声,但会丢失细节,增强可以突出边缘但同时会放大噪声。为了解决图像平滑与增强之间的矛盾关系,提出一种图像的自适应平滑与增强方法,在进行滤波时,动态确定所处理像素点的滤波权值,在平滑了图像区域内部的同时,又对图像中的区域边缘进行锐化增强,有效解决了图像平滑与增强的矛盾。     

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。     

一种用于激光雷达信号的自适应分段平滑算法

为了抑制米散射大气探测激光雷达回波噪声引起的信号随机波动,采用新设计的自适应分段平滑方法对信号进行平滑处理。根据激光雷达信号特性,信号有效变化幅值大于信号背景噪声波动。以背景噪声标准差的若干倍表示信号的噪声幅度。按照相邻信号幅值差与噪声幅度的对比,可以确定信号发生有效变化的位置,这些位置可以作为信号分段端点,在分段端点内用滑动平均可以实现对信号的自动分段平滑。用实测微脉冲激光雷达信号对方法进行了验证,并与常用固定分段平滑方法进行了对比。结果表明,自适应分段平滑方法可以根据信号变化的剧烈程度自动选择平滑窗口大小,在对噪声进行有效抑制的同时,避免平滑过度造成的信号畸变。     

基于自适应平滑的模糊子带语音端点检测

作者描述的算法利用自适应平滑算法增强了局部区域间的不连续性,而模糊局部区域内的不连续性,以增强边缘而限制噪声的方式来提供端点检测的鲁棒性,为了减少自适应平滑算法的计算时间,算法通过模糊方法和“双门限”来确定低能量区。实验显示了本算法的有效性和鲁棒性。     

基于平滑性测度的直方图自适应模糊增强图像分割

本文提出了一种新的基于平滑性测度的直方图自适应模糊增强图像分割方法。该方法通过定义图像的平滑性测度,采用模糊增强技术对图像的灰度直方图进行增强,然后在增强的直方图上,利用自适应多阈值分割方法进行图像分割。实验表明,该方法对强噪声图像具有良好的分割效果。     

一种基于模糊理论的自适应入侵检测方法

针对模糊转换过程中等价转换失真问题和网络记录中属性差异对入侵检测造成的影响,提出关键属性列表、属性作用度列表和属性类型列表等概念,将动态反馈机制引入入侵检测,提出一种基于模糊理论的自适应入侵检测方法。实验表明该方法能有效提高入侵检测系统的检测率,降低其误报率,增强计算机系统抵御入侵及自身免疫能力。     

一种考虑传感器精度的数据自适应加权融合算法

为增强多传感器测量数据融合效果,在综合考虑传感器初始精度与实际测量精度的基础上,提出了一种改进的自适应加权融合算法。将证据理论中的修正证据距离引入传感器实际测量数据间距离计算,基于计算得出的测量数据间距离生成各数据融合时的测量权重值。当传感器精度已知或者能够计算得出时,将基于传感器精度生成的固定权重与测量权重相综合,生成最终权重;当传感器精度未知且无法计算得出时,将测量权重作为最终权重。基于多种典型算例对所提融合算法进行验证,结果表明所提算法融合效果较好,具有一定的理论意义和较好的工程实用价值。     

基于自适应平滑滤波的图像增强

为了有效增强含有噪声点的图像,采用基于自适应平滑的图像增强方法。首先根据当前像素点与周围相邻像素点灰度之差决定是将此点进行均值滤波还是沿着某方向进行加权滤波,即利用多个平滑模板对图像进行自适应平滑滤波得到平滑后的图像;然后将原图像减去平滑后的图像得到细节图像;最后将细节图像乘以系数后加在平滑后的图像上得到增强的图像。与单纯的平滑、单纯的锐化相比,此方法不仅有效去除了噪声,又增强了图像的细节,增强效果明显。     

一种适应乱序数据包的雷达回波平滑显示方法

针对经分布式视频处理技术处理后的信息通过网络发送到后端显示软件具有乱序、片段化以及数据疏、漏等缺点,提出一种适应乱序信息处理数据包的雷达回波平滑显示方法,可实现基于处理器組的并行乱序扇区片段数据的排列、拼接、平滑及显示处理,并经实验验证了其有效性。     

一种新的多信息融合算法——比亲算法的提出

根据D-S理论在证据完全对立的情况下失效的原因，考虑证据间基本可信度分配函数(BPA)值在证据中所占比重以及相关程度两个方面对证据合成的影响，在D-S理论框架基础上构建了一种新的多信息融合算法——比亲算法。通过与两篇D-S理论应用论文中的实例进行比较表明：在证据不相对立的情况下，新算法与-S理论应用的结果是一致的；当证据对立时，新算法则具有纠错功能而优于D-S理论。结果验证了这种算法的可行性、有效性及实用性。     

数据平滑技术在自动机运动规律测试中的应用

基于自动机运动规律测试参数测试条件,试验得出的数据存在高频随机噪声,需要进行剔除.论述了对大量数据应用滑动平均平滑法、局部加权散点修正平滑法及鲁棒的局部加权散点修正平滑法处理的原理,选取不同的平滑点数进行仿真,同时与实测数据直接微分比较,将三者与更高精度的仪器所得的数据特征点值进行比对,得出较为合理的平滑消噪的方法.     

基于直觉模糊推理的态势预测方法

在作战辅助决策系统中,针对战场态势预测问题,提出一种基于直觉模糊推理的战场态势综合预测方法.分析了当前态势预测方法的特点与不足;建立了直觉模糊推理规则,设计了推理合成算法和解模糊算法,检验了推理规则的完备性,并引入态势指标的权重向量;最后通过态势预测中的一个具体仿真实例验证了该方法的有效性与合理性.     

基于自适应波束形成的高维数据挖掘算法

提出一种基于自适应波束形成的高维声传感器网络数据挖掘算法.进行多通道声传感器网络信号的高维信息数据采集和相空间重组,进行信号模型构建,对高维数据信息流进行子空间降维和自适应陷波器降噪滤波处理,采用自适应波束形成方法进行数据的谱峰聚焦和特征提取,实现数据准确挖掘.仿真结果表明,采用该算法进行数据挖掘的准确检测概率较高,抗干扰性能较好,波束旁瓣得到有效抑制.     

基于粗糙模糊集理论的医学体数据场模糊增强算法

提出了一种基于粗糙模糊集理论的医学体数据场模糊增强算法.该算法首先应用粗糙集理论对医学体数据场进行分类,在分类的同时,去除了噪声.然后针对不同的子数据场采用不同的方法进行处理,其中对于体数据场的前景部分采用迭代的模糊集理论方法进行增强.实验结果表明此算法不仅能够有效提高体数据场中感兴趣物体的信息显示度,而且在去除体数场中噪声的同时,也避免了感兴趣物体在绘制显示时背景的"遮挡"现象.     

基于测量数据的自适应探测系统技术方法研究

针对传统的光电探测系统大多只根据单一的专项任务进行设计, 无法兼顾不同任务探测识别的需求, 提出了一种基于测量数据的自适应智能光电探测系统的概念.阐述了针对不同任务需求, 在轨实现测量数据的处理分析, 自适应修正系统参数的方法.重点介绍了系统参数案例库的建立, 利用傅里叶分光技术判断场景目标, 自适应选择工作波段的方法.针对面目标和点目标探测, 分别利用清晰度评价函数和综合信噪比作为调参依据, 形成调参反馈, 自适应调整光学系统口径、增益、焦距和积分时间等参数, 达到最佳成像模式, 实现多种类不同目标探测和识别的需求.     

基于模糊控制的自适应幅相补偿控制系统

针对数字阵列在使用过程中存在的性能退化问题,利用模糊控制相关理论建立了自适应幅相补偿控制器模型,并设计了新型数字阵列自适应幅相补偿控制系统。该控制系统能够智能、实时地对数字阵列进行监测,并根据阵面状态对各通道幅相进行动态调整,实现数字阵列性能的优化。该系统在未来数字相控阵雷达设计中具有很大的工程意义。     

自适应模糊Hough变换

提出一种直线检测的新方法——自适应模糊Hough变换.该方法在依据梯度方向信息对边缘像素进行模糊映射的基础上,以模糊累积矩阵作为全局约束条件,采用模糊推理求取每像素所属直线的具体参数,并通过二次累积检测直线段.实验表明所提算法计算消耗小,检测精度高,并能提供直线段的完整描述.