基于TVAR模型和粒子滤波的语音增强方法

实际的语音以及语音中掺杂的噪声一般都是非平稳的。本文详细分析了TVAR（时变自回归模型）语音系统模型，把利用TVAR模型增强语音分解成卡尔曼滤波和粒子滤波两步，以减小运算量。同时在粒子滤波中，为克服粒子退化效应，引入了粒子重采样技术提高粒子滤波精度。实验证明，这种增强语音方法无需对语音分帧处理，无需要求噪声是否平稳，能很好地跟踪语音信号的非平稳性，对系统初始值设置不敏感，增强后的语音信号信噪比得到明显改善。     

MEMS陀螺漂移误差建模与滤波

MEMS陀螺漂移误差直接影响光电稳定跟踪平台伺服机构的控制精度.针对MEMS陀螺随机漂移误差慢时变、弱非线性、难以准确补偿的特点,基于随机序列时序分析法的基本原理,对预处理后的MEMS陀螺漂移残差信号进行建模,并根据模型对残差信号进行Kalman滤波.结果显示滤波前后信号的方差提高了1到2个数量级,表明有效抑制了漂移误差,提高了MEMS陀螺的精度.     

微机电陀螺随机误差的非平稳模型及滤波方法

以CRS03为对象,研究了微机电陀螺的随机误差建模及滤波方法.针对输出信号非平稳的特点,采用时间序列分析方法,建立了CRS03输出信号的ARIMA模型,设计了基于此模型的Kalman滤波器,对陀螺输出数据进行了处理.结果表明,该方法可有效地抑制陀螺漂移,提高其精度.     

基于粒子滤波和均值漂移的目标跟踪

将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中,将颜色分布作为观测模型,将HSV颜色空间根据人类的颜色感知差异,对各个分量进行非等间隔量化,然后利用基于核函数的直方图进行建模。该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点,同时也克服了均值漂移算法容易陷入局部最大且无法恢复的缺点。实验结果表明,该方法具有较强的实时性和鲁棒性。     

激光陀螺漂移数据的自适应Kalman滤波

针对Sage-Husa自适应Kalman滤波算法存在不能同时估计系统过程噪声方差和量测噪声方差的问题,结合激光陀螺漂移数据的特点,设计了2种改进的Sage-Husa自适应Kalman滤波算法:系统过程噪声时变的自适应滤波算法和系统过程噪声与量测噪声统计特性分开估计的并行Sage-Husa自适应滤波算法。仿真结果表明:所述方法改进算法能够有效提高数据精度,且对系统的初值不敏感。     

基于均值漂移算法和粒子滤波算法的目标跟踪

将均值漂移算法和粒子滤波算法分别做出改进后进行有效结合.在非遮挡和不严重遮挡情况下,采用改进的均值漂移算法,在严重遮挡情况下,采用改进的粒子滤波算法,并在遮挡结束后验证正确的跟踪是否得到恢复.提出有效的分块检测遮挡算法,遮挡期间颜色模板不更新.实验结果表明该算法具有较好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.     

基于Kalman滤波和神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿

MEMS陀螺温度漂移严重影响系统的测量精度。传统的BP神经网络建模补偿容易使权值和阈值陷入局部极小值,导致网络训练失败。陀螺输出信号中的高频噪声也会影响模型精度。针对上述问题,该文提出一种Kalman滤波结合粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿方法。首先对陀螺进行了温度漂移测试实验,然后采用Kalman滤波对实验数据进行降噪,最后建立陀螺温度漂移模型,从而实现温度漂移的补偿。实验结果表明,采用该方法补偿后MEMS陀螺在不同温度下的输出方差降低了65.09%,与传统的BP神经网络相比补偿精度明显提高。     

基于时间序列模型的激光陀螺随机漂移数据处理

采用时间序列分析方法建立激光陀螺随机误差模型,应用递推最小二乘(RLS)法估计模型的参数,在此基础上对激光陀螺的漂移数据进行了卡尔曼滤波,结果表明:该方法能有效地抑制激光陀螺的随机误差,提高了激光陀螺的精度。     

非线性粒子滤波目标跟踪应用仿真

针对非线性环境中存在的机动目标跟踪问题,对基于贝叶斯估计的粒子滤波器进行研究,为解决混合退火粒子滤波重要密度函数构造的问题,在混合退火粒子滤波的基础上,通过对系统状态和观测粒子方差的研究,提出了非线性环境下动态退火参数粒子滤波的改进算法,在混合退火粒子滤波中引入动态退火参数来构造高效的重要密度函数,提高了混合退火粒子滤波的跟踪精度,应用该滤波方法对机动目标模型进行仿真,并对多种滤波跟踪算法进行性能测试和比较,仿真实验结果表明,在非线性环境下该粒子滤波方法可行有效.     

基于时间序列模型的粒子滤波行人跟踪算法研究

针对行人运动的随机性导致运动状态模型适应性差和人在行走过程中可能发生短时全部或局部遮挡导致行人跟踪算法精度较低的问题,提出基于时间序列模型的粒子滤波行人跟踪算法;建立了行人运动时间序列模型;给出了基于对视频序列初始帧的检测,确定行人的位置、宽高等作为跟踪先验信息的方法;由先验信息计算加权颜色直方图构建初始粒子群分布,并利用时间序列运动模型预测粒子在下一时刻的状态分布,并更新粒子权值;根据有效粒子的个数判断是否进行重采样;最后由所有粒子的加权和估计行人的运动状态;仿真实验表明:文中提出根据行人的运动轨迹时间序列运动模型可使行人的状态估计更准确,预测误差进一步减小,预测精度得到了提高.     

卡尔曼滤波在陀螺仪随机漂移中的应用

本文针对MIMU中微机械陀螺的静态随机漂移,采用时间序列分析的方法建立了其随机漂移误差的AR模型,并在此基础上,探讨了利用Kalman滤波降低该随机噪声的具体方法.对实测数据的仿真结果表明,本文所介绍的滤波方法是正确、有效的。     

一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法

针对复杂背景下目标被部分遮挡时的稳定跟踪问题,提出一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法。该方法将图模型应用于粒子滤波之中。首先,融合颜色和边缘特征建立目标的观测模型,构建粒子滤波框架。然后,选取目标特征区域,将一个目标分成几个部分,每一部分作为图的一个顶点,建立图模型。最后,将图模型应用于粒子滤波,目标跟踪过程中,图模型中每一个部分的状态信息可以传送给其它部分。实验结果表明,当目标被部分遮挡的情况下,该方法能够估计出遮挡部分的状态,实现稳定的跟踪目标。     

基于粒子滤波和模拟退火方法的图像配准

图像配准技术在很多领域都应用广泛,如在医学图像分析、计算机视觉、遥感图像等。在仿射变换模型下,只需知道仿射变换参数即可对图像进行配准。为了准确快速地配准,论文在贝叶斯框架下,提出了一种基于粒子滤波和模拟退火法相结合的图像配准算法。首先通过观测模型得到参数的后验概率分布,利用粒子滤波逐步迭代并更新权值来逼近参数的真实值,再利用重构的概率分布模型获得准确的仿射变换参数,对图像进行配准。在粒子更新阶段利用模拟退火算法改进寻优过程,提高运算效率,使结果快速收敛。最后通过实验验证,该文方法易于实现,有较高的准确性和鲁棒性。     

Efficient Particle Swarm Optimized Particle Filter Based Improved Multiple Model Tracking Algorithm

To meet the requirements of modern radar maneuvering target tracking system and remedy the defects of interacting multiple model based on particle filter, noninteracting multiple model (NIMM) and enhanced particle swarm optimized particle filter (EPSO‐PF) are proposed. The improved maneuvering target tracking algorithm (NIMM‐EPSO‐PF) in this article combines the advantages of NIMM with those of EPSO‐PF. NIMM is used to figure out the index of particles to avoid the high computing complexity resulting from particle interaction, and EPSO‐PF can not only improve the equation of particle update through the rules individuals develop an understanding of group but also enhance particle diversity and accuracy of particle filter through the small variation probability of superior velocity. Besides, the random assignment of inferior velocity is capable of upgrading filter efficiency. As shown by the experimental result, the NIMM‐EPSO‐PF not only improves target tracking accuracy but also maintains high real‐time performance. Therefore, the improved algorithm can be applied to modern radar maneuvering target tracking field efficiently.     

基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法

针对传统行人跟踪算法得到运动轨迹与真实轨迹差异巨大的问题,提出一种基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法.该方法利用摄像机标定信息和图像帧信息建立行人的三维模型,解决图像中目标尺度的变化问题,并得到目标的真实运动轨迹.同时该方法利用双指数预测模型对粒子滤波算法进行优化,以解决短时遮挡问题,同时降低运算复杂度.实验表明,基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法能够较准确地建立行人三维模型,对比标准粒子滤波和KPF算法,能够对行人进行有效跟踪,对短时遮挡和尺度变化有较强的鲁棒性.     

基于正则化的高斯粒子滤波算法

针对非线性系统的状态估计问题,提出一种改进的高斯粒子滤波算法。该算法是基于正则化粒子滤波(RPF),将重采样中离散的概率分布函数近似为连续分布,进而在高斯粒子滤波(GPF)中引入正则化粒子滤波算法得到的最新预测值,并利用这一观测值进行状态估计的更新。最后,对RGPF和GPF两种算法进行综合分析和实验仿真,结果表明,与标准GPF算法相比,RGPF具有较高的滤波精度。     

基于灰色模型的微机械陀螺温度漂移建模研究

在微机械陀螺温度试验数据的基础上,通过灰色模型对温度漂移进行建模研究.分析传统的GM(1,1)模型的本质,给出提高模型精度的数学处理方法.采用改进的GM(1,1)模型进行建模,与传统的GM(1,1)模型建模相比,提高了光滑度,改善了模型精度.进一步通过残差检验、后验差检验、关联度检验评估模型精度,结果验证了所建模型的准确性和实用性.     

基于AR多变量模型的半球谐振陀螺温度漂移建模

在半球谐振陀螺工作过程中,环境温度的变化是不可避免的.温度的变化影响陀螺的结构和谐振频率,导致陀螺产生温度漂移,为了提高半球谐振陀螺的精度,根据温度漂移和温度变化的相关性,本文利用时间序列中的AR多变量模型对温度漂移数据进行分析,建立了漂移和温度的两个变量的随机数学模型,为温度补偿打下了基础.