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881.
强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限性及不良测量导致的滤波性能下降问题,提出了一种强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法。利用新息协方差匹配原理,建立对不良测量具有鲁棒性的自适应SRCKF 。基于STF的理论框架,采用自适应SRCKF代替扩展卡尔曼滤波构建强跟踪自适应SRCKF 。该算法兼具STF与自适应SR-CKF的优点,在系统同时存在模型不确定性及不良测量时具有良好的滤波性能。仿真验证了所建算法的有效性。  相似文献   
882.
针对光照突变或强辐射源干扰条件下由于目标能量变化引起跟踪不稳定且易丢失的问题,提出了一种可适应目标能量突变的自适应红外图像增强预处理算法.首先通过最大极值稳定区域方法对目标进行检测,实时计算目标区域平均灰度,并通过最小二乘对下一帧目标均值进行预测,当检测到实时目标能量与预测均值能量突变超过一定阈值后,使用自适应增强方法重新预处理目标图像,使突变前后目标及其附近背景区域对比度保持稳定,然后通过核相关跟踪算法对目标能量变化前后的目标进行跟踪.实验结果证明,该增强算法能有效改善目标能量突变情况下目标跟踪的稳定性和准确性.  相似文献   
883.
为了解决传统自适应旁瓣对消(ASLC,adaptive sidelobe cancellation)算法中构建相关矩阵所需大量复数运算问题,根据开环自适应旁瓣对消的基本原理和ASLC系统中相关矩阵和互相关向量的特点以及工程实现的要求,找到了一种快速构建相关矩阵的新算法,并详细说明和分析了该算法的运算流程和计算复杂度。经过理论仿真和DSP开发软件环境验证,该算法的计算复杂度明显小于传统算法。  相似文献   
884.
提出了一种快速以太网卡芯片时钟恢复电路的设计 ,包括体系结构、用于 10 0BASE TX的改进MuellerMuller算法、用于 10 0BASE FX的鉴相器以及产生多相时钟的电荷泵锁相环。该时钟产生电路经过TSMC 0 .35 μm1P5MCMOS工艺验证 ,工作电压为 3.3V。实验结果表明该时钟恢复电路能够满足以太网卡芯片的要求。  相似文献   
885.
基于能量增强和形态学滤波的车标定位方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
根据车标在垂直方向上能量高且集中的特点,提出了一种新的快速且鲁棒性较高的车标定位方法。先通过能量增强和自适应形态学滤波进行图像过滤,进而通过自适应阈值分割出车标候选区域,然后根据车标特征及其与车辆的相互关系进行了车标精确定位。大量实验表明,晴朗天气下,定位准确率在94.5%左右,天气较差时定位准确率在89.2%左右,定位时间为120~150ms。  相似文献   
886.
对正交频分复用接入系统在多用户多天线传输情况下的自适应资源分配策略进行了研究,提出了一种基于天线波束成形的,包括动态子载波分配、自适应调制、比特加载的无线资源分配方案.算法的优化设计目标是在满足总的恒定传输比特数和误比特率性能要求的情况下,使得系统总的发射功率最小.仿真结果表明,由于多天线阵列增益和多用户分集增益,系统整体性能得到了明显的优化.  相似文献   
887.
根据流星余迹信道特性,在频域信号处理的基础上提出利用迭代的信号处理方法对极低信噪比条件下的流星余迹通信系统进行信号检测,讨论了实现步骤,并在SPW环境下进行仿真、比较,仿真结果验证了此算法的可行性.  相似文献   
888.
采用聂孟-皮尔逊准则,以发现概率为性能指标,对基于FFT非相干累加的GPS信号捕获算法的性能进行了详细的理论推导,给出了该种方法的理论性能上界, 提出了一种用于快速捕获的高效自适应算法,并通过系统仿真对理论结果进行了验证.对实际情况中概率分布的合理近似使理论分析过程得以简化,并使判决门限可根据噪声方差及累加次数进行自适应调整的算法可以直接应用于实时GPS接收机的设计.  相似文献   
889.
电视跟踪系统脱靶量动态滞后误差的修正   总被引:2,自引:4,他引:2  
解决了电视跟踪系统脱靶量动态滞后误差修正中传统方法精度低、无法有效抑制随机误差的问题。分析指出目标在摄像机靶面上的成像点运动为机动,且认为机动加速度服从修正瑞利分布,采用了基于机动目标当前统计模型的自适应卡尔曼滤波算法进行误差修正。仿真结果表明,该算法较传统方法不但补偿精度高且极大抑制了随机误差。  相似文献   
890.
FIR自适应滤波的语音增强算法   总被引:1,自引:1,他引:1  
李英  汪航 《电声技术》2004,(6):42-44
提出一种基于线性预测FIR自适应滤波的语音增强算法,该算法可实时过滤被噪声污染的语音信号,提高信噪比,从而提高语音识别系统的识别率。仿真结果证明该算法具有较好的降噪效果。  相似文献   
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