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为了解决互协方差未知的多传感器非线性系统的融合估计问题,针对非线性系统提出了基于序贯逆协方差交叉和并行逆协方差交叉的两种容积卡尔曼融合估计算法.各个子系统通过容积卡尔曼滤波器得到滤波估计,分别利用序贯逆协方差交叉融合算法和并行逆协方差交叉融合算法对各子系统局部估计进行融合.两种算法可有效地避免求解高维的权系数凸优化问题,降低了计算负担.当传感器数目很多时,并行逆协方差交叉融合算法因其多层并行结构可以显著节约融合时间.最后仿真结果证明了算法的有效性. 相似文献
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提出了一种基于噪声特征估计与引导的低剂量CT盲去噪方法.首先,采用有监督特征学习的方式对输入图像的辐射剂量进行等级评估,并估计出图像潜在的噪声特征图.其次,提出了一种基于噪声引导的低剂量CT图像盲去噪模型,通过显性噪声特征引导的方式将噪声特征与原始图像进行融合,并采用残差编码-解码卷积神经网络实现CT图像噪声去除.实验结果表明,在真实数据集上噪声估计网络及特征融合网络能够大幅提升去噪网络的性能,并且在未知剂量CT图像去噪任务上取得了较好的去噪效果. 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(9):126-131
针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进,将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计,仿真实验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。 相似文献
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赵燕 《吕梁高等专科学校学报》2013,3(2)
文章基于噪声方差未知的卡尔曼滤波,提出新的固定点卡尔曼滤波平滑器,推导出方差未知时卡尔曼滤波平滑方程,并且给出平滑增益阵和平滑误差方差阵新算法,结论分析平滑运算可以改善滤波的性能,提高估计的精度. 相似文献
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采用压缩感知的数字广播信道估计(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
为降低导频数目并提高频谱利用率,将最新提出的压缩感知技术应用于数字广播的信道估计.在欧洲电信标准协会DRM标准规定的6种信道模式中,对于确定了信道模式多径数目的情况,采用子空间跟踪算法估计各径的时延扩展和衰减,设定算法迭代终止条件为估计结果的稀疏度等于多径数目;对于多径数目未知的情况,采用正交匹配追踪算法估计信道参数,设定算法迭代终止条件为估计误差等于噪声方差.仿真结果表明,在相同的导频数目下,压缩感知算法优于传统的基于内插的最小二乘信道估计算法;在多径数目先验的情况下,子空间跟踪算法优于正交匹配追踪算法. 相似文献
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信号噪声比率（SNR）估计是在时变衰落信道环境下相移键控通信系统的重要指标,目前有两种可实现的估计方法：数据辅助估计和非数据辅助估计。时变衰落信道可以建立为一个关于时间的多项式模型。传统的估计方法精度受限于Cramer-Rao下界信道,信道时变特性对于SNR估计的影响可以忽略。目前,一种新颖的最大似然（ML）SNR估计方法是由时变衰落模型推导而来的。对于DA场景估计来说,有一种简易的闭环估计方案,其准确性能评估依赖于正确与错误（不匹配）的多项式阶数。对于NDA估计,未知的数据符号建立为随机的模型,利用了边缘似然估计方法。最大期望算法通过迭代方法使得似然函数最大。仿真结果表明,相比先前公布的算法实现,该估计算法统计效率更高。 相似文献
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在行车过程中强机动引起全球卫星导航系统(GNSS)量测噪声产生野值,表现出厚尾特性导致常规状态估计精度下降的问题,为此提出一种基于变分贝叶斯的SINS/GNSS组合导航信息融合方法。构建车载组合导航系统模型,采用Student’s t分布对量测异常情况下噪声建模,并用变分贝叶斯的方法对系统状态和隐变量进行求解,实现对模型参数的后验估计。针对城市行车存在GNSS测量失效的问题,利用交互式多模型算法实现了GNSS量测中断情况下的SINS/GNSS和SINS/OD子系统的动态交互融合。通过跑车实验进行验证,实验结果表明,所提算法可有效抑制GNSS量测野值噪声对SINS/GNSS/OD组合导航系统的影响,与传统交互式多模型算法相比,具有较高的精度和鲁棒性。 相似文献
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利用TMS320C6713 DSK实现的自适应滤波器 总被引：1，自引：0，他引：1
在对统计特性未知的信号进行噪声消除的应用中经常需要使用自适应噪声对消法.LMS算法是应用最为广泛的自适应算法之一.本文对LMS算法的DSP硬件实现进行了研究,并在TMS320C6713 DSK上实现了基于LMS算法的自适应噪声对消.实验结果表明,LMS算法的计算复杂度很低,且在有确定参考源的情况下采用自适应对消算法能够有效地去除噪声. 相似文献
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针对非高斯分布的测量噪声、野值点或未知时变的噪声统计特性导致SLAM定位方法的量测更新中状态估计不正确甚至不收敛的问题,提出一种基于改进变分贝叶斯滤波的鲁棒SLAM定位方法.首先,利用变分贝叶斯自适应滤波算法对时变的测量噪声协方差进行估计.然后,通过重加权平均构建的权重函数对估计的协方差矩阵进行鲁棒化处理.最后,对系统状态更新进行多次迭代,逐步修正其估计误差.同时,为了观测到不同深度的特征点,构建了包含深度参数的特征测量模型.实验结果表明,当量测噪声不服从高斯分布且量测信息中有野值点时,与基于变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波的SLAM方法相比,所提方法的定位精度分别提高了17.23%、20.46%和17.76%,说明该方法对环境干扰具有更好的适用性和鲁棒性. 相似文献
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协方差交叉融合算法是新兴的一种分布式融合算法,该算法避免了局部互协方差或相关阵的计算,算法简单,故得到了广泛的应用.以异步电机转速控制为应用背景,进行协方差交叉融合Kalman滤波算法的应用研究.相比已有的单传感器状态估计,所提出的协方差交叉融合状态估计算法估计精度更高.仿真实例分析说明了所提出的算法的有效性. 相似文献
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《实验室研究与探索》2010,(11)
在建立加权质心定位算法的数学模型和确定定位节点描述基础上,通过加权因子来体现了距离未知节点越近的信标节点对其坐标位置的影响力,然后将高于门限的信标节点信号强度作为未知节点连接目标,计算最优门限与信号强度及噪声的关系,最后给出了平均定位误差、节点定位比率和算法的实现。实验仿真给出算法比较和定位误差分析,本文算法能够提高定位精度。 相似文献
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针对传统EKF(TEKF)需要长时间试凑噪声协方差矩阵且噪声特性变化时估算性能下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计准则和有限记忆指数加权的自适应EKF算法（EW-MLE-AEKF）。在使用新息序列进行自适应调整时,系统容易因新息序列的不准确而发散,为此可以利用后验残差序列对噪声协方差矩阵Q和R进行实时调整来提高系统的稳定性。同时在加窗方法的基础上使用了有限内存指数加权算法来提高近期数据的权重,加快了估计的收敛速度。仿真和实验验证了算法在电机系统中的可行性,结果证明该算法避免了噪声矩阵的试凑过程,能够适应噪声的变化,提高了滤波精度且系统稳定性强。 相似文献
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将核估计中递归选择窗宽的ICA算法应用于DS-CDMA系统的多用户检测中,在样本总体真实密度未知时,根据给定的核密度和抽取的样本点来选择最优窗宽。采用ICA最优核窗估计算法检测器的输出初始化独立分量分析的迭代,对任意混叠信号进行盲分离。通过仿真证明了该算法在DS-CDMA多用户检测中的有效性。 相似文献
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在受随机值脉冲噪声干扰的图像中,为了去除图像中的脉冲噪声并有效地保护图像的边缘与细节,提出了一种新的两阶段细节保护随机值脉冲噪声滤波算法.在噪声检测阶段,针对图像中边缘和细节像素难以和噪声像素有效区分的问题,提出了一种基于S-估计的绝对级差统计量(S-ROAD).通过引入S-估计到ROAD统计量,消除了ROAD数据中由图像边缘和细节带来的干扰.利用S-ROAD统计量,图像中的大部分噪声像素,包括位于图像边缘和细节处的噪声像素都可以被区分出来.在图像滤波阶段,算法引入了双阈值迭代方法对确认出的噪声像素赋值,提高了对噪声像素的估值精度,从而有效地保护了图像的细节.无论是主观视觉评估还是客观数据评估,实验结果都表明了该算法优于现有的很多方法. 相似文献
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为了进一步提高移动台的跟踪和定位性能,提出了一种基于联邦滤波结构和简化UKF的移动位置最优估计与融合新方法.该算法以Singer移动台运动模型作为参考系统,以简化UKF滤波器作为子滤波器,对2组独立检测的TDOA和Doppler测量值进行局部估计;然后在主滤波器中,对子滤波器的估计结果按标量加权进行最优融合,得到全局最优或次最优融合估计结果;最后主滤波器利用全局估计结果对子滤波器和参考系统进行反馈和信息重置,以进行下一步估计.仿真试验中,对该算法用于移动台位置估计的效果和性能进行评估,并与基于TDOA和基于Doppler的简化UKF方法做比较.仿真结果表明,该算法能有效降低移动台位置估计的误差和方差,具有良好的均方根误差和均值误差CDF性能. 相似文献
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《佳木斯教育学院学报》2019,(9)
针对当前现有的多聚焦图像的融合算法存在的诸多弊端,如关于未含有噪声的源图像的假设,或者在高频滤波的时候破坏了边缘特征等,本文提出了一种基于边缘保护滤波的图像融合算法。首先分析图像细节部分的特征各向异性,建立了可以同时去噪和融合的能量函数,再应用图像特征加权的融合规则,构建了基于能量函数的迭代求解方案。通过实验研究发现,该算法产生的残留噪声较少,结构的相似度与视觉融合水平均得到显著提高。 相似文献
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锂电池SOC估计影响因素众多,实际工况过于复杂,同时伴随噪声干扰而难以精确估计。为解决上述问题,综合考虑表征参数,提出了锂电池运行状态识别模型。基于RC电路思想,引入运行状态模型,提出了锂电池精确SOC估计模型。为提高模型的鲁棒性和收敛速度,采用粒子群优化算法进行关联参数寻优,并采取噪声误差分析机制提出一种降噪算法。对不同型号锂电池进行实验,仿真结果表明,锂电池运行状态识别模型能有效识别不同退化程度的电池运行状态,估计模型能可靠精确地估计不同退化趋势的锂电池SOC,具有良好的鲁棒性和收敛速度。 相似文献