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基于模糊自适应互补滤波的姿态解算算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在互补滤波姿态解算算法中,如果将滤波器参数设置为固定值,加速度计测量值包含振动噪声和运动加速度会影响姿态解算效果;针对此问题,首先根据加速度计测量值的模值对姿态解算算法进行改进,然后根据加速度计测量值求取的误差能反应载体运动状态这一特性,提出了一种模糊自适应互补滤波姿态解算算法;仿真试验表明: 相似文献
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SMC-PHDF(Sequential Monte Carlo-Probability Hypothesis Density Filter)算法由于不受高斯和线性的限制,在目标跟踪领域有着广泛的应用;然而当系统量测噪声较大,很多样本的归一化权重很小而成为无效样本,最终导致SMC-PHDF算法滤波精度较低;针对这一问题提出似然分布自适应调整的SMC-PHDF算法,通过在更新步骤中自适应调整粒子权值,增加先验密度和似然的重叠区,从而达到提高滤波性能的目的;仿真结果表明:在系统量测噪声较大时该算法比传统SMC-PHDF算法的滤波效果有所提升. 相似文献
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梯度自适应格型滤波联合算法的性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在非平稳环境下,以最小均方(LMS)为代表的自适应梯度算法跟踪输入信号的能力不强和稳定性不够的问题,设计了一种以梯度自适应格型算法与线性组合器组成的联合处理器,并在白噪声、车载噪声、粉红噪声三种环境下的性能进行了仿真实验.结果显示该处理器在平稳和非平稳两种干扰环境下都只需要约20次迭代运算达到稳定,相对于横向自适应最小均方算法不仅减少了算法总的复杂度,而且对微弱信号的信噪比改善能力更强.研究表明该算法既满足收敛速度快、精度高、稳定性好等要求,又可以节省硬件资源. 相似文献
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文中由实际工程中经常遇到的耦合噪声滤除这一问题,引出了基于神经模糊建模的自适应噪声抑制方法.简述了模糊逻辑的有关概念,特别是说明了Sugeno型模糊系统的构成与特点;并在此基础上论述了自适应神经模糊推理系统ANFIS的组成及其功能;最后将这一建模方法应用到工程中的自适应降噪系统,取得了良好的效果. 相似文献
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在主/被动雷达复合制导背景下,提出一种基于H∞滤波和模糊逻辑的自适应融合算法,算法结合了H∞滤波和模糊推理的优点.为了克服卡尔曼滤波对模型和传感器噪声特性的依赖性,应用H∞滤波实现目标的状态估计.与卡尔曼滤波相比,H∞滤波不需要对噪声作任何假设.由于模糊推理方法具有很强的处理不确定性问题的能力,基于协方差匹配技术应用模糊推理方法在线估计每个H∞滤波器的性能,融合中心根据每个H∞滤波器的性能融合来自两滤波器的状态估计值.数字仿真结果表明了算法的有效性. 相似文献
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为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,根据图像功率谱密度及约束图像支持域的方法对AO图像进行去噪处理。应用AO成像系统参数与正则化技术相结合对EM算法进行改进,建立多帧AO图像联合去卷积的代价函数及其参数估计的优化模型。利用所建模型对模拟图像和实际观测的AO图像进行图像复原实验验证文中算法的复原效果。实验结果表明,与Wiener迭代盲去卷积、Richardson-Lucy迭代盲去卷积算法相比,文中算法迭代次数减少14.3%,估算精度有了明显提高,辨识出了AO图像的PSF,复原出了清晰的观测目标图像。研究结果对实际AO图像复原有一定的应用价值。 相似文献
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图像复原的逆滤波器技术探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
图像复原是利用退化现象的某种先验知识(退化模型),按退化的逆过程重建图像的技术.其退化模型是原始图像经过算子,或系统经退化因素作用之后和噪声叠加,以形成退化后的图像,即实际得到的图像.逆滤波器复原的原理,是利用已知复原图象和噪声,通过退化函数,经过反傅立叶变换,求出原始图象.同时以Visual C++ 6.0为开发工具,讨论了实现逆滤波复原函数的部分程序.最后给出了对一幅图像进行卷积模糊操作和逆滤波复原的示例. 相似文献
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为了对某全景式航空相机所产生的前向像移进行补偿,对前向像移产生的原理进行分析,并对像移补偿的方法进行研究。根据该型相机的工作原理,找到前向像移产生的机理。用神经网络模型(NNM)对系统时域响应的非线性特性进行辨识。根据NNM给出的扫描反射镜补偿角速度的预测值,通过最优算法调整控制信号,使被控对象跟踪理想补偿角速度的性能达到最优。该方法在该型相机前向像移补偿上克服了传统PID控制方法中所存在的不足,即精度低、响应慢、适应性差。实验结果表明:采用神经网络预测控制,扫描反射镜的实际补偿角速度输出跟踪理想补偿角速度的性能良好,优于传统方法。该方法可以应用于该型航空相机的像移补偿中。 相似文献
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针对传统背景抑制方法虚警率高、检测率低的问题,提出一种基于改进滤波器和图像加权局部熵的红外
小目标图像处理方法。通过改进中值滤波对原始红外图像进行预处理,分别构建多尺度灰度差异算子、局部图像熵
算子,并将二者进行点积运算得到加权局部熵,从而能够有效地抑制背景并消除噪声。实验结果表明:该方法适应
性较好,运算效率相对传统中值滤波算法提升了20.6%,有一定的理论与工程应用价值。 相似文献