应用于状态监测的多传感器融合估计

在状态监测的工程实际中, 使用多个同类传感器进行在线测量可以得到更为准确的状态估计．但各传感器测量噪声会出现相关的情况, 而且很难得到相关测量噪声的方差矩阵的精确值, 测量系统往往是不确定的．本文根据系统测量将系统分解为确定和不确定扰动两部分, 分别进行估计, 然后将两者的融合估计结果相加得到了最优鲁棒的融合估计．针对确定部分, 利用同类传感器的测量方差为Pei-Radman矩阵的特性, 通过求解测量噪声方差矩阵的最大特征值得到了一种简便的最优融合估计算法, 该算法避免了求解方差矩阵的逆的过程．针对不确定     

不确定线性系统LQ 设计的鲁棒性分析

针对不确定线性系统,研究LQ设计的鲁棒最优性分析问题。在建立Riccati方程和频域传递子数矩阵关系的基础上,给出了不确定闭环系统鲁棒最优的一个充分条件。对结构和非结构不确定系统,分别给出了LQ控制系统的鲁棒最优性分析方法,进一步给出了改进结构不确定系统鲁棒最优性的一种优化方法。实例分析及仿真结果表明了所给结论的正确性和有效性。     

基于模糊松弛的极化图像分类算法

该文模糊聚类是一种重要的分类方法,已有的模糊分类算法应用于极化SAR图像时只利用了光谱信息,未考虑到邻域像元间统计依赖关系,针对这一缺陷,该文引入了邻域函数来描述这种依赖关系。在模糊C均值(FCM)框架下,利用邻域函数进行类别概率松弛,而且松弛程度可根据具体应用修改,增强算法的灵活性。利用DLR实验室的全极化数据进行的实验表明即使在强噪声下本文算法也能获得一致连续的分类效果。     

基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法

高精度的图像配准是SAR图像融合的前提条件之一.针对相位相关匹配方法用于强相干斑噪声的多波段、多极化SAR图像匹配时存在的缺点,提出了一种基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法.首先,利用图像问的中心频谱值之比实现尺度预估计;然后,在相位相关过程中,针对强噪声图像的互功率谱的逆傅里叶变换图存在多峰的情况,通过脉冲值的局部搜索得到最佳的匹配参数;最后,校正待配准图像,达到精确配准.实验结果表明,文中算法对于多波段、多极化SAR图像具有良好的匹配效果.     

被动声传感器网时延概率定位算法

声传感器测量目标发出的声波信号存在纯方位量测、时延较大的特点,通过对多个声传感器组网,可以实现对目标的定位和时延校准处理.提出了一种被动声传感器网时延概率定位的综合处理算法.首先,对多个传感器量测数据进行动态选择,选出测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位,获得目标初始位置;其次,进行时延校准处理,并重新确定测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位.获得新的目标初始位置估计;最后,利用概率定位对新的初始位置进行概率修正,进而获得目标较为准确的位置估计,形成航迹.仿真结果表明,此算法具有计算量小,实时性强,定位精度高的特点.     

基于RF5的被动声探测融合平台

针对被动声探测数据融合平台的硬件化问题,基于TIRF5参考框架、标准算法XDAIS和NDK网络开发包,设计了一种在数字信号处理器（DSP）上实现的被动声探测数据融合平台,实现了方位角接收、跟踪算法处理和状态估计值输出的功能。该平台已经通过EVMDM642开发板测试,实验结果表明,基于RF5的被动声探测融合平台系统具有一定的实时性。     

基于组件的算法测试系统的建模与实现

为构建一个通用的信息融合算法测试系统,采用组件技术,定义通用的接口规范,使得在不同平台不同环境下开发的算法在符合接口规范的条件下,完全与系统兼容.在后期的算法的维护和改进过程中,接口不变的情况下只对内部处理进行修改,就能够实现算法的再测试,形成一个有利于算法开发与研究的辅助平台.     

基于DS-VSMM的声网络低空机动目标跟踪

针对低空机动目标的声网络无源跟踪问题,提出一种基于有向图切换的变结构多模型算法.首先,将多个声传感器组网并对其时延的方位角数据进行配准,改善无源声探测网络的融合性能.其次,通过变结构多模型对目标状态进行估计,并利用有向图切换方法对新激活的模型分配权重,跟踪结果为多个模型估计结果的融合输出.通过与交互式多模型算法的仿真比...     

基于DM642的SAR图像处理硬件平台

为了解决SAR图像数据量大、实时处理困难的问题,采用TI公司生产的主频高为720 MHz的高性能多媒体处理芯片TMS320DM642,设计了一种SAR图像处理硬件平台,成功完成了基于小波软阈值的图像去噪算法在硬件平台上的移植,整个处理时间约95.38 ms.实验表明,该系统能够满足SAR图像对于处理速度的要求.     

基于复数小波变换的边缘保护融合算法

如何保护局部对比度信息是图像融合的关键问题,而图像边缘是基于人类视觉系统(HVS)最敏感的局部对比度信息.基于对偶树复数小波变换(DT-CWT),提出一种保护图像边缘信息的加权系数融合算法.对于低频部分,使用邻域熵极大值准则将系数添加到融合图像中;而对于高频部分,首先分别对各小波子图像进行边缘提取并对其特征增强,接下来使用边缘信息优先的加权系数融合策略进行特征信息融合.实验结果表明,同传统多分辨率图像融合方法相比,能得到更好的融合效果.