鲁棒惯性地形辅助导航算法研究

传统的地形轮廓匹配(terrain contour matching, TERCOM)算法在速度误差和航向误差较大时可靠性下降,基于扩展Kalman滤波的北航惯性地形辅助惯性导航(BUAA inertial terrain aided navigation, BITAN) 算法在初始位置误差或高度表测量噪声较大时,系统无法准确定位,导致系统的鲁棒性降低. 为解决上述问题,对BITAN算法进行改进,发展了鲁棒北航惯性地形辅助导航(robust BUAA inertial terrain aided navigation, RBITAN)算法. RBITAN算法根据平均绝对差、均方差和交叉相关算法的统计决策信息设计了搜索模式算法,以基于扩展Kalman滤波原理的BITAN算法作为跟踪算法, 综合了TERCOM算法和BITAN算法的优点,提高了算法的鲁棒性.利用真实的数字高程模型和试飞数据进行仿真验证, 并和BITAN算法进行比较.仿真结果验证了RBITAN算法可以在较大初始位置误差和较大高度表测量噪声时准确定位, 提高了算法的鲁棒性.     

核密度估计时-空域滤波红外背景抑制方法

提出一种基于核密度估计的时-空域滤波算法,用于红外搜索跟踪系统图像的背景抑制。算法分为空域滤波和时域滤波两部分。在空域滤波中,采用核密度估计算法对背景进行平滑;在时域滤波中,采用核密度估计算法对经过空域滤波后的图像灰度值进行概率计算,判别属于背景残差的灰度值,然后做进一步的滤除。核方法对背景有很好的光滑性且易于计算机实现,实验表明,这种非参方法设计的时-空域滤波算法对背景杂波有非常良好的抑制效果,信噪比也得到明显提高。     

基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法

为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处理多普勒频率获得矢量速度,进一步提升算法的跟踪精度。结果表明,该算法能完成在杂波环境下对目标的跟踪,相比传统的关联算法,能够有效地实现目标个数估计和抑制状态误差增长的目的。     

基于辅助粒子滤波算法的红外目标跟踪

针对红外目标在跟踪中计算复杂的问题,构建辅助粒子滤波算法。利用贝叶斯重要性采样算法,在权值大的粒子基础上引入辅助粒子变量,然后重新定义重要采样分布函数,防止重采样后粒子概率密度变化。两次加权计算,使粒子权值比仅用重采样的粒子权值变化更稳定,采样点最接近真实状态;同时不同权值粒子的概率阈值可作为粒子滤波是否完成的判断准则。在二维平面构造红外运动目标模型中,系统为零均值高斯白噪声。仿真数据表明:该算法在x,y方向的均方误差、画面处理时间、RM SE性能上优于粒子滤波算法和重采样粒子滤波算法。     

基于油液光谱分析和粒子滤波的发动机剩余寿命预测研究

油液光谱分析是机械磨损状态监测、故障诊断与故障预测的重要技术,基于光谱数据的机械状态剩余寿命预测有利于实现机械系统的最优维修决策。由于机械设备越来越复杂,其健康状态的退化过程很难用线性模型来表示,而粒子滤波(particle filter, PF)对非线性非高斯系统的处理能力,与经典Kalman滤波相比具有明显的优势,文章将PF预测方法运用于光谱分析,提出了基于PF和油液光谱分析技术的设备剩余寿命预测方法。在预测模型中实现了根据设备后验分布的估计值预测其先验分布概率,建立了基于PF的多步向前长期预测模型。最后,对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析,并与传统Kalman滤波方法的预测结果进行了比较,结果充分表明了本方法的有效性和优越性。     

基于粒子滤波的INS／GPS组合导航滤波算法

针对INS／GPS组合导航系统中噪声统计特性不准确时,现有的卡尔曼滤波工作性能会降低的问题,提出了一种基于粒子滤波的INS／GPS组合导航滤波算法。仿真结果表明该算法能有效降低统计特性不准确对系统造成的不利影响。     

Algorithm for Detecting a Sequence of Pulsed Signals with Random Appearance Times

Using the methods of optimal nonlinear Markov filtering, we obtain an algorithm for optimal detection of a sequence of pulsed signals with random times of appearance against the background of white Gaussian noise in discrete time. Statistical characteristics of the synthesized algorithm are studied by computer simulation. The dependences of correct-detection probability on the signal-to-noise ratio and the intervals between pulses are obtained. It is shown that using the optimal nonlinear filtering methods we can improve the quality of detection of a sequence of pulsed signals compared with the methods based on the matched filtering of individual pulses in a packet.     

基于改进遗传算法优化的形态学修正TOP-HAT滤波器设计方法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进遗传算法优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子。其中,优化的修正Top-Hat形态学滤波器可以很好地抑制背景和噪声的影响;改进遗传算法采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,通过优化搜索全局空间得到的形态学滤波器参量具有较好的滤波性及时效性。并且针对不同信噪比的点目标检测建立了自适应门限。实测数据的处理结果表明:在虚警概率小于5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对信噪比约为2的复杂图像检测概率大于等于70%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近10%,与用经典遗传算法训练的传统Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了4%。     

强杂波背景红外弱小目标检测算法

针对强杂波背景远距离红外弱小信号目标的特点,提出了一种基于自适应滤波的红外弱小信号检测方法。算法首先对图像进行消噪声处理,其次运用自适应滤波方式消除背景增强目标信号,最后进行基于点源目标(试验采集)成像信号特性的判决法则删除虚假目标,算法有效解决了光电探测设备高检测概率与低虚警率的矛盾。实验结果表明:该方法能够在单帧图像上有效提取出小区域信噪比为4的弱小信号目标,检测概率不低于0.75,虚警率不高于1次/100帧。     

基于自适应粒子滤波的红外目标跟踪

为有效解决非线性环境中的红外目标跟踪问题,提出一种自适应粒子滤波目标跟踪算法.建立了目标加权概率模型.在滤波过程中,提出双过程粒子重抽样方法,形成对抽样粒子集的自适应调节,有效地解决了粒子退化问题.用实际红外图像序列做了实验.结果表明,在非线性环境下用该方法得到的红外目标跟踪结果优于用传统粒子滤波和扩展卡尔曼滤波算法获得的结果.     

基于瑞利熵的多无源传感器数据关联算法

针对当前多无源传感器数据关联算法构造关联代价时,未考虑位置估计不确定性所引入的误差,提出一种基于位置估计不确定性的被动传感器数据关联算法。首先通过量测与伪量测概率密度函数之间的瑞利熵构建关联代价函数,以准确描述两个相似的概率密度函数之间差异,然后通过具体实验测试本文算法的有效性和优越性。实验结果表明,相对于当前经典的数据关联算法,本文算法提高了数据关联的正确率和速度,具有更高的实际应用价值。     

基于P范数的核最小对数绝对差自适应滤波算法

为了进一步提高在a稳定分布噪声背景下非线性自适应滤波算法的收敛速度,本文提出了一种新的基于p范数的核最小对数绝对差自适应滤波算法(kernel least logarithm absolute difference algorithm based on p-norm, P-KLLAD).该算法结合核最小对数绝对差算法和p范数,一方面利用最小对数绝对差准则保证了算法在a稳定分布噪声环境下良好的鲁棒性,另一方面在误差的绝对值上添加p范数,通过p范数和一个正常数a来控制算法的陡峭程度,从而提高该算法的收敛速度.在非线性系统辨识和Mackey-Glass混沌时间序列预测的仿真结果表明,本文算法在保证鲁棒性能的同时提高了收敛速度,并且在收敛速度和鲁棒性方面优于核最小均方误差算法、核分式低次幂算法、核最小对数绝对差算法和核最小平均p范数算法.     

小波尺度相关滤波及其改进算法在电火花声源信号处理中的应用

分析提取宽带电火花声源信号,受到船舶辐射噪声的严重干扰,在5 kHz以下的能量集中区信噪比低,且二者Lipschitz指数特性相近,传统基于相邻尺度相关的滤波算法抗干扰能力有限。根据宽带电火花声源信号不同频带所受干扰的不同,信噪比较高的小尺度高频小波系数,采用相邻尺度相关的滤波算法;信噪比较低的大尺度中低频小波系数,采用跨尺度相关的滤波算法,并对算法中阈值系数的选取方法进行修正。结果表明,该算法滤波效果良好,有效的提取了电火花声源信号,适合窄带强干扰背景噪声下的宽带水声信号处理。      

A simple phase unwrapping approach based on filtering by windowed Fourier transform: A note on the threshold selection

A simple phase unwrapping approach based on windowed Fourier filtering was proposed recently [K. Qian et al. A simple phase unwrapping approach based on filtering by windowed Fourier transform. Opt Laser Technol 2005;37:458–62]. The windowed Fourier filtering algorithm is an essential ingredient that suppresses the noise effectively and makes the phase unwrapping trivial. This paper adds a note on the threshold selection in the windowed Fourier filtering algorithm. A large interval can be selected as the threshold to obtain almost optimal filtering results. Once the selected threshold is suitable, it is almost optimal. This makes the threshold selection in the windowed Fourier filtering algorithm extremely easy.     

激光捷联惯导系统高程通道滤波模型设计

针对传统航位推算算法中里程计俯仰安装误差角难以精确辨识,以及高程通道定位精度较差等问题,提出利用高度计作为辅助手段的激光捷联惯导／航位推算／高度计组合导航算法,并设计了高程通道的滤波模型。该算法基于Kalman滤波最优估计理论,利用气压高度计量测信息对SINS／DR组合系统高程通道进行估计补偿,以达到高程通道精确定位的目的。试验表明,经高度阻尼后系统高程定位精度达到3m。     

一种公共网络攻击数据挖掘智能算法研究

公共网络的开放性和自组织特性导致网络容易受到病毒干扰和入侵攻击,对攻击数据的准确高效挖掘能确保网络安全。传统方法采用时频指向性波束特征聚类方法实现攻击数据挖掘,在信噪比较低时攻击数据准确挖掘概率较低。提出一种基于自适应滤波检测和时频特征提取的公共网络攻击数据挖掘智能算法。首先进行公共网络攻击数据的信号拟合和时间序列分析,对含噪的攻击数据拟合信号进行自适应滤波检测,提高信号纯度,对滤波输出数据进行时频特征提取,实现攻击数据的准确挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行网络攻击数据挖掘,对攻击数据特征的准确检测性能较高,对干扰的抑制性能较强,能有效实现网络安全防御。     

Rapid transfer alignment of laser SINS using quaternion based angular measurement

A novel rapid transfer alignment algorithm for laser strapdown inertial navigation system (SINS) is studied. Transfer alignment have typically relied on velocity measurements from the master SINS as the source of alignment information, but lever arm error must be compensated accurately while velocity information is utilized, all most every quaternion based error model is nonlinear, so nonlinear filtering algorithms are need, suffering from computational complex and large error. Aim at these problems, a novel improved rapid transfer alignment algorithm formulation is presented, applying quaternion to built the process and measurement models, the improvement employs a special manipulation of the measurement equation results in a linear pseudo-measurement equation, thus the classical linear Kalman filter is employed to estimate the state, need not lever arm error compensation, results in the reduce of computational burden. Observability analysis of this new transfer alignment algorithm has been done based on the piece-wise constant system (PWCS) method, results show that the presented algorithm can accomplish the initial alignment task perfectly. A transfer alignment simulation system is also developed for the evaluation and analysis of the presented algorithm, simulation results are confirmed with the theoretical conclusion, which can achieve the transfer alignment accuracy about 1 mrad within 10 s.     

波导环境多目标时延-多普勒解卷成像

有源声呐感兴趣的参量是目标距离和径向速度,它们无法直接观测得到,需要通过估计而获得。利用波导多路径环境多目标时延-多普勒模型,可以导出采样互模糊度函数均值是发射信号自模糊度函数与广义目标反射性密度函数的两维卷积,其中广义目标反射性密度函数为信道扩展函数与目标反射性密度函数的两维卷积。依据信息理论最小Csiszar鉴别准则,可导出R-L (Richardson-Lucy)迭代解卷算法,对采样互模糊度函数均值进行两维迭代解卷积,消除发射信号和信道引入的模糊,序贯地实现时延-多普勒两维像的估计,进而获得多目标的时延和多普勒参量估计。仿真结果和海上实验数据分析验证了R-L解卷算法的可行性和有效性,较之常规的匹配滤波和维纳滤波算法,R-L算法有效地提高了时延和多普勒估计的分辨力和精度。      

Fast filtering algorithm based on vibration systems and neural information exchange and its application to micro motion robot

This paper develops a fast filtering algorithm based on vibration systems theory and neural information exchange approach. The characters, including the derivation process and parameter analysis, are discussed and the feasibility and the effectiveness are testified by the filtering performance compared with various filtering methods, such as the fast wavelet transform algorithm, the particle filtering method and our previously developed single degree of freedom vibration system filtering algorithm, according to simulation and practical approaches. Meanwhile, the comparisons indicate that a significant advantage of the proposed fast filtering algorithm is its extremely fast filtering speed with good filtering performance. Further, the developed fast filtering algorithm is applied to the navigation and positioning system of the micro motion robot, which is a high real-time requirement for the signals preprocessing. Then, the preprocessing data is used to estimate the heading angle error and the attitude angle error of the micro motion robot. The estimation experiments illustrate the high practicality of the proposed fast filtering algorithm.     

基于QMEMS陀螺的自适应滤波方法研究

 根据QMEMS陀螺的特性,在对现有卡尔曼滤波方法分析的基础上,根据自适应滤波理论和UD分解理论,提出了一种改进型自适应滤波方法,该方法可去除QMEMS陀螺在采样过程中产生的异常值,并增强惯性导航系统的实时性和稳定性。通过对QMEMS陀螺实际输出数据的滤波仿真显示,该方法去噪效果明显好于卡尔曼滤波方法,利用该方法对QMEMS陀螺的采样数据进行处理,可以为惯性导航解算提供更为准确的数据,提高惯性导航系统的精度。