基于SRCKF 的自适应高斯和状态滤波算法

针对非线性非高斯离散动态系统中的状态估计问题,基于高斯和递推关系,提出一种高斯和状态估计算法GSSRCKF.首先将状态噪声、观测噪声及滤波初值均表示为高斯和的形式,以平方根容积卡尔曼滤波为子滤波器分别估计各高斯子项对应的系统状态;然后结合各子项对应的权值实现全局估计;最后设计高斯子项对应权值的自适应策略,并采用约简控制法降低计算复杂度.仿真结果验证了所提出的算法在滤波稳定性方面的优越性.     

基于迭代平方根容积粒子滤波目标跟踪算法

针对粒子滤波目标跟踪算法粒子退化及跟踪精度问题,提出了一种基于马尔可夫链-蒙特卡罗(MCMC,Markov Chain Monte Carlo)的迭代平方根容积粒子滤波(ISRCPF,iterated square root cubature Kalman particle filter)算法(ISRCPF-MCMC).在该滤波算法中,利用容积数值积分原则计算非线性随机函数的均值和方差,通过正交矩阵分解代替矩阵开方,在生成的粒子滤波建议分布中融入当前量测值,提高对系统后验概率的逼近程度.然后在此基础上融合MCMC抽样算法(MH,Metropolis Hasting)对所选建议分布进行优化,增加粒子多样性,以提高跟踪精度.仿真试验结果表明,ISRCPF-MCMC算法的估计误差与其他算法相比降低至0.403％.     

非线性自适应平方根无迹卡尔曼滤波方法研究

针对带有附加噪声且噪声特性未知的系统,提出了一种非线性卡尔曼滤波方法--自适应平方根无迹卡尔曼滤波（NASRUKF）方法,该方法基于平方根滤波的思想,对传统的Sage-Husa自适应滤波算法进行了改进,并与平方根无迹卡尔曼滤波（SRUKF）算法相结合用来进行非线性滤波。该算法能直接对非线性系统的状态方差阵和噪声方差阵的平方根进行递推与估算,确保状态和噪声方差阵的对称性和非负定性。将所提方法通过计算机仿真技术与SRUKF算法进行对比,结果表明NASRUKF方法在滤波精度、稳定性和自适应能力方面均优于SRUKF方法。     

多渐消因子平方根容积卡尔曼滤波算法

针对平方根容积卡尔曼滤波（square root cubature kalman filter,SCKF）在系统模型不准确和状态突变情况下鲁棒性差的问题,提出了一种多渐消因子平方根容积卡尔曼滤波算法（multiple fading factors strong tracking SCKF, MSTSCKF）。MSTSCKF引入强跟踪思想,通过多渐消因子实时调整增益矩阵,建立多渐消因子数值求解方法,克服多渐消因子求解依赖先验知识的不足;采用假设检验理论对系统异常进行检测,降低误判概率,提高滤波稳定性。通过仿真分析,比较了SCKF、单渐消因子平方根容积卡尔曼滤波（single strong tracking SCKF,STSCKF）和MSTSCKF的算法性能,实验表明MSTSCKF具有更好的跟踪精度和鲁棒性。     

基于联邦滤波的自适应算法研究

针对标准卡尔曼滤波器对系统的模型和噪声的统计特性依赖性强,而系统的准确数学模型难以建立的问题,结合联邦滤波和自适应估计理论,提出了一种基于联邦滤波的自适应算法。该算法通过残差的实际值与理论值的比值来确定误差方差阵的估计值,然后调节自适应卡尔曼滤波器的渐消因子,从而有效提高了联邦滤波器的适应能力。由仿真结果可知,改进的联邦滤波器能较好地利用测量信息对系统的相关参数进行自适应的调整,滤波结果具有很好稳定性和准确性。     

考虑随机量测时滞和同步相关噪声的改进高斯滤波算法

经典高斯滤波算法存在量测信息实时获取,以及过程噪声和量测噪声相互独立的假设条件.然而,在工程实际应用中该假设条件有时难以满足.本文针对一类具有随机量测时滞和同步相关噪声的高斯系统的状态估计问题,设计了一种高斯滤波框架形式的最优估计算法,并给出了所设计算法的三阶球径容积法则的次优实现形式-考虑随机量测时滞和同步相关噪声的容积卡尔曼滤波器(CKF–RDSCN).其借助Bernoulli随机序列,来描述系统中可能存在的量测时滞现象,并利用高斯条件分布性质来解决噪声相关问题,在此基础上构建所提出的最优估计算法.仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波(EKF),无迹卡尔曼滤波(UKF)以及容积卡尔曼滤波(CKF),在含有随机量测时滞和噪声同步相关的状态估计问题中,CKF–RDSCN具有更高的精度和更好的数值稳定性.     

基于改进NLMS算法的自适应滤波算法

最小均方算法是应用最广泛的自适应算法之一,但其收敛速度欠佳。在传统NLMS算法的基础上,提出了重复调整归一化最小均方算法(DRNLMS)即在相邻两输入信号样本的间隔时间进行额外调整运算,以提高算法的收敛性,并通过计算机仿真实现该算法。     

自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法

将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法,本文提出了一种不确定系统模型协方差自适应调节滤波算法.该算法分为学习和估计两部分:学习阶段用高斯过程对训练数据进行学习,得到系统回归模型及噪声协方差;估计阶段由回归模型代替状态方程和观测方程,相应的噪声协方差实时自适应调整.该方法克服了传统方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确限制的问题,仿真结果验证了算法的有效性.     

基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波算法

针对量测噪声较小的环境下传统滤波算法容易出现偏差增大的实际问题, 基于高斯近似原理, 提出一种基于高斯似然近似的球面径向积分滤波(SRGLAF) 算法. 为进一步解决量测未知环境下的状态估计问题, 充分结合CKF 等确定性采样型滤波算法和SRGLAF 的优势, 设计一种基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波(ASRGLAF) 算法. 仿真结果表明: SRGLAF 能够提高量测噪声较小环境下的估计精度, 而在量测噪声未知环境中, ASRGLAF 能够有效地进行状态估计, 具有明显的滤波优势.

     

基于自适应噪声滤波的视频对象分割算法

介绍了基本的视频运动对象分割算法,针对变化区域检测算法中固定阈值滤噪的不足,提出了自适应噪声滤波的方法,同时利用计算机图形学中的扫描线填充思想得到变化区域的具体位置,实现视频对象的分割.实验证明了算法的有效性.     

流量矩阵估算算法研究

流量矩阵是许多网络规划和流量工程任务的关键输入,但直接监控非常具有挑战性.因此,如何根据有限的先验信息,通过合理建模来估算流量矩阵,成为重要的研究课题.已有的估算方法中,卡尔曼方法是一个相对高效和精确的方法,然而,它在实际网络环境中使用时存在"坏态"现象,导致数值计算困难.提出了平方根滤波/平滑流量矩阵估算算法对卡尔曼方法进行改进;并针对新算法的需要,提出了流量数据预处理的方法,可滤除有大量噪声的"坏"数据.模拟仿真结果显示新算法的精确性和稳定性都优于卡尔曼滤波方法.     

一种改进的小波域维纳滤波的图像降噪算法研究

针对小波域维纳滤波图像降噪存在计算速度慢和降噪效果较差,本文提出一种改进的小波域维纳滤波算法,将阈值化处理引入小波域维纳滤波,通过阈值化处理小波变换后的系数来提高降噪效果。依据改进算法的具体过程和算法步骤,运用MATLAB进行算法仿真,仿真结果表明,改进的小波域维纳滤波算法进行图像降噪可以有效地提高图像的信噪比,降噪效果良好,同时计算速度较快,节约时间。     

一种改进的均方差协同过滤算法

由于传统基于均方差的协同过滤算法(MSD)计算相似性时仅考虑评分向量间均方差值，导致其推荐性能不理想，针对这个问题，提出融合评分向量间余弦值和均方差值的改进均方差协同过滤算法(Improved MSD， IMSD)。通过在2个Movielens数据集上进行实验表明，IMSD算法较MSD算法的推荐准确度有所提高。更为重要的是，将IMSD算法进行推广应用，也能够取得较好的效果。本文将其应用于改进另外2种算法,即JAC_MSD和AC_MSD算法,并提出了2种相应的JAC_IMSD和AC_IMSD算法，发现算法的推荐准确度都有所提高。在所研究的几种算法中，AC_IMSD算法推荐准确度最优。     

基于极值的椒盐噪声滤波改进算法

为了在有效滤除椒盐噪声的同时更好地保护图像细节,提出一种基于极值的椒盐噪声滤波改进算法.算法首先进行噪声检测,将灰度值为0和255附近的像素点,且不构成5像素或以上直线的点作为噪声点,其余点作为信号点;然后进行噪声滤波,为了保护图像中的边缘、细节或细线,信号点不做任何处理,而对噪声点使用梯度法进行处理.Matlab仿真实验结果表明,新算法不仅能有效滤除椒盐噪声,在保护细节方面也取得了优于传统中值滤波算法的效果.     

一种改进的自适应混合噪声滤波算法

对受到混合噪声影响的图像进行滤波,Lee和Kassam提出了一种MTM(Modified Trimmed Mean)滤波算法.但是MTM滤波算法的滤噪能力在很大程度上受到了阈值的限制,所以滤波效果并不理想.在分析了MTM算法的结构特点及其优缺点的基础上,提出了一种改进的自适应混合噪声滤波算法.该算法与MTM算法相比,滤噪能力不受到阈值的限制,并且对不同的噪声采用不同的滤波方法.通过matlab仿真,分析比较了该算法与其它滤波算法的性能.结果表明,与MTM滤波算法相比,该算法能够更有效地抑制噪声,保护图像边缘细节.     

一种改进的脉冲噪声滤波方法

由于数字图像在生成与传输过程中容易受到脉冲噪声的污染,往往造成后续处理难以为继。为了改善图像质量,需要对图像进行去噪处理。针对传统中值滤波及其它非线性滤波方法在去除图像脉冲噪声时存在的不足,本文提出了一种改进的去噪方法:在滤波之前进行一次脉冲噪声检测,确定受到噪声污染的像素点,并进行记录标识;然后根据检测结果进行改进的中值滤波:只对判断为噪声点的像素进行处理,不仅考虑了标准中值,也分情况利用了中值的前一个值和中值的后一个值的信息。实验表明,改进方法不仅在滤除脉冲噪声方面相比其他非线性滤波有很大改进,而且它可以更好地保护图像的细节特性,对图像的后续处理有很好的价值。     

消除椒盐噪声的改进滤波算法

数字图像在采集、传输等过程中会产生椒盐噪声。传统滤波算法在高噪声率情况下,很难对图像进行有效处理。该文在极值中值滤波的基础上,提出一种具有精确噪声点检测步骤的滤波算法,通过设定阈值并考虑相邻像素的相关性来区分噪声点和信号点,提高滤波精度。实验表明该算法在滤除噪声并保护图像细节方面比其他算法有较大提高,在严重噪声污染情况下,对图像的恢复也有较好效果。     

基于改进边界判别噪声检测的脉冲噪声滤波方法

边界判别噪声检测(BDND)算法对不平衡椒盐噪声和随机值噪声检测效果不佳。针对该问题,提出一种基于改进BDND的脉冲噪声滤波方法。修改BDND分群不等式,将边界值b2置于高灰度群中,利用BDND第一阶段检测图像的所有像素点,生成噪声的直方图向量,通过比较相邻噪声数值的比值与给定阈值的关系,重新定义上下边界值,对中心像素做进一步检测。实验结果表明,该方法的检测性能明显优于BDND,漏检率和误检率大幅降低,并且能够在消除噪声的同时更好地保护图像的细节信息。     

基于Spark框架的改进协同过滤算法

随着互联网数据量的不断膨胀,单机已经无法在可接受的时间范围内计算完基于大规模数据的推荐算法,也无法存放海量的数据。利用Spark平台内存计算的优点,设计了一种分布式的基于项目的协同过滤算法,利用Spark提供的RDD(resilient distributed dataset)算子完成算法的设计。针对由于数据稀疏而导致的相似度计算不准确的问题,提出了一种利用两项目间公共用户数目进行加权的相似度计算公式,提高了最终推荐结果的准确度。为了改善计算中涉及到的数据表等值连接操作耗时太长的问题,利用自定义的Hash_join函数替代Spark自带的连接操作算子,提高了计算效率。采用UCI的公用数据集MovieLens对算法进行测试,并分别与改进前的算法以及单机运行的算法进行对比,结果表明,改进的算法在准确度和效率方面都有更好的表现。