超稳定自适应递归滤波器收敛条件的改进

超稳定自适应递归滤波器(HARF)的收敛需要严格正实(SPR)条件,此条件极大地限制了它的广泛应用。本文证明了,当信息矢量的内积同原ARMA模型的AR部分所构成的线性时变系统严格无源时,则不需要SPR条件,算法就能一致收敛。这一新的条件比原条件低得多,并在大多数应用环境中能得到满足。在给出数学证明的同时,本文还给出了计算机模拟结果。     

一种基于信号局部统计量的自适应L滤波器

本文提出一种新的自适应L滤波器算法,并分析了该算法的主要确定性性质.与已提出的几种基于信噪比的自适应L滤波器算法不同,该算法根据信号的时变性质,自适应的调节L滤波器的参数.理论分析与仿真结果表明,该算法对于保持信号边缘是非常有效的.     

自适应滤波器

根据环境的改变,使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。这样的滤波器就称之为自适应滤波器。     

适用于LPTV系统的周期自适应滤波器的研究

该文讨论了平稳(或周期平稳)随机信号通过线性时不变(或周期时变)系统后,输出信号的周期平稳性质,给出了两种可用于线性周期时变(LPTV)系统的周期自适应滤波器算法和一种系统周期的自适应估计算法;仿真结果表明了上述算法的有效性。     

变频长自适应数字滤波器的稳定条件

变步长自适应数字滤波器的权值随信号和噪声的变化自动调整时可能出现不稳定。为解决这一问题,本文提出变步长自适应数字滤波器的权值收敛条件,该条件具有较少保守性,对输入信号的统计特性没有严格限制,本文证明自适应数字滤波的稳定性可由其权值收敛条件确定。利用该权值收敛条件,可设计确保变步长自适应数字滤波器的稳定的变收敛因子。     

采用PN匹配滤波器的扩频数据通信系统捕获性能分析

本文针对扩频无数数据通信系统的捕获问题，提出了一种采用ＰＮ匹配滤波器实现的方法，大大提高了通信效率。文中对高斯信道和瑞利信道条件下的ＰＮ匹配滤波器的捕获性能进行了分析。     

LMS自适应滤波器的设计理论研究

主要介绍了自适应滤波器的基本理论思想,具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。首先介绍自适应滤波器的原理,然后对FIR结构滤波器做了详细的阐述,自适应算法是整个系统的核心,重点对LMS算法的设计方法,设计步骤做了分析,最后对LMS算法进行MATLAB仿真,根据性能评价标准和实验结果表明,该自适应滤波器滤波效果优越。     

具有输入信号的自适应跟踪滤波器

针对导弹在被动段自由飞行的状态,提出了一种有效的基于输出残差的自适应跟踪滤波器.首先给出了飞行状态方程,其次利用输出残差给出了Kalman滤波增益马尔可夫参量估计,并且得到了Kalman滤波增益估计,解决了自适应跟踪滤波器问题.仿真结果说明了此方法的有效性.     

频域LMS自适应滤波器的Systolic阵列结构研究

本文提出了一种实现频域LMS自适应滤波器的Systolic阵列结构。该阵列结构中引入了多速率技术,对于自适应滤波器中的DFT变换和IDFT变换分别采用串入-并出方式和文中提出的并入-串出方式加以实现。整个结构的突出优点是结构简单、基本单元少、占用芯片面积少。     

采用方位向自适应滤波器提高SAR自聚焦的性能

机载合成孔径雷达的方位向降采样经常会降低原始图像的信噪比。自动聚焦是从雷达回波信号中提取多普勒参数,以获得高分辨率SAR图像。该文分析了信噪比对自聚焦的影响,提出利用自适应滤波器来做方位向预滤波和降采样,在降低采样率的同时,保持原始图像的信噪比,再经有效的自动聚焦算法,得到较准确的多普勒参数估计值,从而获取高分辨率SAR图像。通过对实际SAR回波数据的处理,证明了采用自适应滤波器后,图像信噪比能比采用普通滤波器时有较大提高,从而显著改善自动聚焦的收敛性,提高成像质量。     

基于改进粒子滤波和自适应融合的目标跟踪

针对复杂环境下视频目标跟踪精确度低的问题,提 出了一种基于混合迭代无迹粒子滤波(HI-UPF)和关联系数自 适应融合的目标跟踪算法。首先采用统计线性回归的方法对无迹变换进行优化,提出了HI- UPF,不 仅提升了滤波精度,而且有效降低了算法的时间消耗;其次基于关联系数,采用一种自适应 融合方法,实现了加性 融合和乘性融合的自适应切换,并根据关联系数提出一种改进的自适应加性融合方法。仿真 实验表明,本文方法对 于复杂条件下的目标跟踪具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

WSN中最小代价前向协议的研究与改进

对无线传感器网络（WSN）中的最小代价前向协议进行了研究，通过引入随机选择和数据融合功能改进原有协议。用跳数作为代价分析了改进后的协议性能，并进行计算机仿真，结果表明改进后的协议具有更低的网络负荷和更长的生命周期。     

基于Hession优化梯度滤波的全局航拍视频配准

提出一种基于优化梯度滤波的全局航拍视频配准算法。该方法首先提出一种基于优化梯度滤波的Hession检测器,以实现特征点的精确定位,同时,为了保证在不同摄像机焦距下获得相同的特征点,保留3个分辨率下具有恒定不变的特征点。然后利用最小生成树方法对待配准点进行初始匹配。一致特征点建立后,通过利用非线性最小二乘(NLLS)和随机采样一致性(RANSAC)算法选取具有全局最小误差的变换参数对视频帧间实现配准。实验结果表明,通过利用优化梯度滤波和全局最优模型估计可实现帧间的精确配准,对不同动态场景和光照变换具有较强的适应性。     

基于核密度多伯努利视频多目标跟踪算法

针对复杂环境下数目变化、目标紧邻及尺寸变化的 视频多目标跟踪问题,在多伯努利滤波框架 下,提出一种自适应的变数目视频多目标跟踪算法。算法通过引入核密度背景减除技术,可 以有效抑制 背景干扰;然后融入连续自适应均值漂移(CAMShift)技术,并提出目标紧邻和尺寸变化处理 机制,可 以有效提高算法的自适应性;最后引入粒子标记技术,可以有效实现对视频多目标的轨迹跟 踪。对彩色视频和红外视频序列图像的测试结果表明,本文提出算法可以有效实现对复杂环 境下数目变化的视频多目标自适应跟踪,且具有较好的鲁棒性。     

基于DSP利用粒子滤波算法实现目标跟踪

以TMS320DM643数字信号处理器(DSP)为核心,构建了高性能的视频处理平台,并利用该硬件平台实现粒子滤波(PF)算法完成对目标的跟踪。介绍了视频处理平台的基本结构和核心器件,并阐述了DSP实现运动目标跟踪的软件设计。实验表明,该系统能够实时跟踪目标,且相对于传统的图像采集卡与计算机结合的处理系统,具有体积小、低功耗、模块化和移动性好的特点,容易集成到各种移动设备中实现自主导航、安防监控等功能。     

基于结构相似度的自适应图像质量评价

考虑到在结构相似度(SSIM,structural similarity)模型中,亮度、对比度和结构度3个评价因子对不同失真类型图像质量评价(QA)的贡献程度不同,本文提出了根据图像失真类型分析的自适应SSIM(ASSIM)的IQA方法。首先,分析失真图像和参考图像的小波子带能量、傅里叶功率谱和幅度谱的数据特点,据此判定图像失真类型,包括高斯白噪声(WN)、JPEG压缩(JPEM)、高斯模糊(Gblur)及类JP2K4类失真;接着,通过优化算法确定SSIM在评价不同失真类型图像时最佳的评价因子权重;最后,将图像的失真类型判别和评价因子的调整相结合,实现对图像的自适应评价。实验结果表明,由于失真类型的判断和评价因子权值的优化,ASSIM对各类失真图像的评价效果都要优于SSIM,特别是对Gblur失真的图像进行评价时,Pearson系数(CC)值提高了0.05,Spearman等级相关系数(SROCC)值的提高超过0.039。     

基于模拟退火的粒子滤波在目标跟踪中的应用

针对目标跟踪中的机动目标跟踪,提出了一种基于模拟退火（SA,simulated annealing）的粒子滤波（PF,particle filter）跟踪算法（SAPF）。通过采用SA方法改进重要抽样密度函数,在状态转移基础上增加扰动量,依据Metropolis准则解决粒子的贫乏问题,扩展粒子的局部搜索范围;以降温设计...     

基于数学形态学变形虫的自适应图像滤波

针对形态学滤波中的一个关键问题——结构元的选择,提出了一种基于数学形态学的变形虫结构元,它是一种没有固定形状和大小的结构算子。按照导引图像建立的梯度准则,以像素为中心在其邻域内进行结构元的生长,然后在每个像素点利用所生成的结构元进行灰度形态学中值或者均值滤波。实验结果表明：这种非线性滤波算法能够很好地去除噪声、增强边缘,克服了传统滤波的缺点,而且相对于经典保边滤波各向异性扩散法具有计算量小的特点。     

基于ST-UKF的高动态GPS载波参数估计

为了克服高动态引起的多普勒效应,解决传统跟踪环路容易失锁的问题,提出了一种基于强跟踪无迹卡尔曼滤波(Strong Tracking Unscented Kalman Filter,ST-UKF)参数估计器的高动态全球定位系统(Global Positioning System,GPS)载波跟踪环路,采用非线性滤波算法取...     

基于悬臂梁啁啾调谐的光纤光栅滤波器

提出并发展了一种基于悬臂梁结构的啁啾光纤Bragg光栅(CFBG)啁啾调谐方案,获得了一系列性能优异的可调谐CFBG滤波器,包括调谐范围达到36 nm(1.8～37.8 nm)的带宽可变反射滤波器、色散在178～2 100ps/nm范围内可调的色散补偿器、基于取样CFBG或重叠写入CFBG的信道间隔可调谐滤波器等。这些FBG滤波器不但能维持较高的反射率,还能保持中心波长基本不变。