基于SHAKF滤波器的MEMS陀螺随机误差建模补偿

MEMS陀螺随机漂移误差是制约惯性导航精度的关键因素。本文针对标准kalman滤波器陀螺漂移处理方法中,随机动态系统的结构参数和噪声统计特性参数不准确的问题,采用自适应SHAKF(Sage-Husa Adaptive Kalman Filter)滤波器进行参数实时估计,提高陀螺漂移精度。基于此思想,建立了ARMA随机误差模型,搭建了MEMS陀螺组件实验系统,通过高精度三轴转台静态测试采集陀螺数据。Aallan方差分析表明,零偏不稳定性经线性KF滤波后提升17.4%,经自适应SHAKF滤波后提升26.2%。     

不确定系统鲁棒协方差交叉融合稳态Kalman滤波器

针对带不确定模型参数和噪声方差的线性离散多传感器系统,基于极大极小鲁棒估值原理,该文提出一种鲁棒协方差交叉(CI)融合稳态Kalman滤波器。首先,用引入虚拟噪声补偿不确定模型参数,把模型参数和噪声方差两者不确定的多传感器系统转化为仅噪声方差不确定的系统。其次,应用Lyapunov方程证明局部鲁棒Kalman滤波器的鲁棒性,进而保证CI融合Kalman滤波的鲁棒性,且证明了CI融合器的鲁棒精度高于每个局部滤波器的鲁棒精度。最后,给出一个仿真例子来说明如何搜索不确定参数的鲁棒域,并验证所提出的鲁棒Kalman滤波器的优良性能。     

可穿戴设备中MEMS加速度计降噪方法研究

针对可穿戴设备中的微机电系统(MEMS)陀螺仪在检测人体姿态时面临的人体自然抖动噪声干扰、随机噪声干扰等问题,在基于卡尔曼滤波理论的基础上,提出了采用新息自适应卡尔曼滤波器,辅以有限冲击响应(FIR)低通滤波器和均值滤波器构成的滤波器组的方案。实验结果表明,在动态MEMS加速度计信号滤波中,使用该滤波器组比传统卡尔曼滤波的噪声方差降低约10-3~10-4量级,从而能得到更稳定、准确的人体姿态加速度信号。     

一种基于参数自适应引导滤波的红外图像细节增强算法

图像分层滤波器中引导滤波器因其滤波保边效果好和计算复杂度低,在红外图像细节增强领域得到了广泛的研究与应用。但传统的引导滤波器固定的正则化参数ε不能在所有场景下都取得较好的滤波分层效果,所以本文提出基于局部方差的参数ε自适应算法,以提高引导滤波器场景适应性。此外本文进一步通过自适应参数ε值,提出了改进的基于噪声掩膜函数的细节层自适应增强算法,从而在有效抑制了图像噪声水平同时提高了算法在不同场景下的细节增强能力。     

基于互信息改进的VMD算法及管道泄漏信号降噪

为了消除供水管道泄漏信号的噪声,准确定位供水管道泄漏位置,提出将基于互信息优化的VMD算法应用于供水管道泄漏振动信号的降噪处理。在处理前期,根据泄漏信号幅频特性,确定泄漏信号特征频带,并通过分析各模态函数中心频率确定合适的分解参数K。在处理后期引入作为各模态分量的评价指标,选择合适模态分量重构信号,并使用带通滤波器对重构信号进行滤波。经实验和实地测试表明该算法能有效提高定位精度。     

数字滤波器在实际语音降噪中的应用

文章使用了2种类型的IIR数字滤波器,1种FIR数字滤波器用来处理人机交流中存在的两种噪声,高斯随机噪声以及正弦噪声。对一段纯净的语音同时加入这两种噪声,用3种基于不同方法设计的滤波器通过matlab仿真,输出不同滤波器滤波前后时域波形图以及频谱图。依据试验结果分析3种滤波器在两种噪声同时处理的效果。     

水中目标辐射噪声模拟技术研究

水中目标辐射噪声主要包括平滑连续谱和线谱两个部分,对平滑连续谱建立了功率谱数学模型.可以按照需求确定模型参数,通过Levinson算法递推出AR模型参数.对线谱的主要来源进行了分析.推导了线谱的简要模型,并考虑了多普勒效应.给出了水中目标噪声的简要仿真模型,并提出了一种基于PCI总线的实时噪声模拟硬件设计,该模拟硬件利用中断工作方式实现实时、不间断的噪声模拟输出,性能良好.     

实时图象的伪中值滤波和sobel边缘增强

本文主要研究中值滤波器和Sobel算子的滤波性能,并采用流水线方式硬件实现了伪中值滤波和Sobel边缘增强。两种方法均可以实时地滤除图象中的噪声,并勾画出边缘。处理后图象信噪比可提高约7dB,输出延迟小于200μs。此外,本文还提出一种新的噪声乎滑方法。该方法与中值滤波器一样可以保护图象边缘,滤除脉冲颗粒噪声,而且,它抑制随机噪声的效果优于中值滤波器。     

干涉SAR模拟器通道幅相特性实时校正方法

干涉SAR模拟器是构建单航过InSAR系统地面半实物仿真系统的重要地检设备,模拟器通道幅相非理想特性会影响对干涉性能的准确评估.研究了基于实时滤波校正模拟器通道幅相特性的方法:采用相关加窗处理从闭环数据中提取通道幅相特性,提出了复Remez算法和遗传算法相结合的方法设计复FIR滤波器系数,采用FPGA实现高数据率数据的实时滤波.通过实时校正将模拟器通道间幅相一致性误差峰峰值从1 dB/10度量级提高至0.1 dB/1度水平,半实物试验验证了本文实时校正方法的有效性.     

非线性Volterra系统的总体全解耦自适应滤波

研究输入、输出观测数据均受噪声干扰时的非线性Volterra系统的全解耦自适应滤波问题.基于总体最小二乘技术和Volterra滤波器的伪线性组合结构,运用约束优化问题的分析方法研究Volterra滤波过程,从而建立了一种总体全解耦自适应滤波算法.并建立了分析该算法收敛性能的参数反馈调整模型,分析表明,该算法可使各阶Volterra核稳定地收敛到真值.仿真实验的结果表明,当输入、输出观测数据均受噪声干扰时,总体全解耦自适应滤波算法的鲁棒抗噪性能和滤波精度均优于全解耦LMS自适应滤波算法.