基于TMS320C6711D和FPGA的图像辅助末制导系统设计与实现

为满足某捷联导引头上图像辅助末制导系统的需要,设计了以高速浮点DSP芯片TMS320C6711D和现场可编程门阵列FPGA为核心的高性能图像匹配处理平台.文中详述了该系统的软、硬件设计以及各模块的组成和功能,最后通过软硬件联合测试表明,该系统可完全满足图像导引头上处理速度快、存储容量大、实时性强的要求,并具有小型化、低成本和集成度高的优点.     

基于小波变换的模糊噪声图像的鉴别方法

根据Canny边缘检测算子的最优准则,模糊和噪声都会影响图像目标识别的精度。利用图像灰度的标准差定量地分析了模糊和噪声的影响;从频域角度分析了模糊和噪声的特性,并根据其特性提出了一种基于小波变换的模糊噪声图像的鉴别方法。该方法充分利用了小波的多分辨率分析特性和噪声的高频及模糊图像的低频特性,实验结果证明该方法能有效地鉴别图像的好坏。     

组合导航中低成本磁航向系统的神经网络补偿

根据组合导航的特点,设计了低成本磁航向系统神经网络补偿方法。研究了磁航向系统的误差和补偿技术;在全球定位系统信号良好情况下,以捷联惯导/全球定位组合导航系统的航向信息为参考,使用卡尔曼滤波作为学习算法,建立多层前向神经网络模型补偿磁航向系统。实验结果表明,神经网络补偿方法将磁航向系统的航向角误差由±15°减小到约±1°,取得了明显的效果。     

挠性陀螺刻度系数标定算法

为减小刻度系数非线性误差,建立了陀螺刻度系数分段非线性插值标定方法.针对分段非线性插值方法的不足,建立刻度系数神经网络模型,用扩展卡尔曼滤波方法训练;并在此基础上对神经网络进行再训练以提高其精度.实验结果表明,分段非线性插值方法有效地减小了刻度系数非线性误差;用训练好的神经网络可以代替分段非线性插值算法,并可简化实现过程;对刻度系数神经网络再训练,可提高神经网络对实际刻度系数的逼近程度,减小刻度系数的非线性误差.     

迟滞区8邻域搜索遗传算法的景象匹配

针对遗传算法在景象匹配应用中,都存在精度下降以及收敛慢的缺陷,本文通过对遗传算法机理的分析,定义了遗传算法搜索过程中的"迟滞区"概念,提出了迟滞区内8邻域搜索的策略.该策略在遗传算法迟滞区内,强制驱动最优个体往适应度更高的方向上运动,使得匹配结果具有较高的精度,同时能够优化基因质量,减少不必要的相似性度量,加快匹配速度.实验表明,与遍历法及传统遗传算法相比,迟滞区8邻域搜索遗传算法具有运算量小、匹配精确等特点.     

基于FPGA的图像预处理快速算法及仿真

工程实践中,可编程逻辑器件已经越来越多的受到重视和应用.文中以DSP处理大量数据时,实时性难以达到要求入手,介绍了应用可编程逻辑器件FPGA提高程序效率、实现快速运算的一种方法,并设计了一个利用中值滤波进行图像预处理的系统,之后进行了仿真和实验验证.文章最后得到结论,采用FPGA通过用硬件逻辑来实现运算量大但相对比较简单的算法,效率要大大高于软件的多次循环,若在系统中采用DSP和FPGA合作处理数据,则可以各自发挥长处,实现快速算法.