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目前绝大多数小型无人机使用GPS进行导航。GPS失效时,小型无人机需要依靠其他导航方式来完成飞行任务。本文研究捷联惯导系统(SINS)和北斗卫星导航系统组合作为GPS失效后小型无人机的导航方式。建立了SINS/北斗组合导航系统的状态方程和测量方程,采用Kalman滤波算法作为组合导航系统信息融合算法。最后进行了仿真验证,仿真结果表明,SINS/北斗组合导航比单一的惯性导航系统效果要好。 相似文献
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空间滤波是增强图像的重要手段,而图像增强是进行后续图像处理的的基础。分别从线性空间滤波和非线性空间滤波出发,介绍了二者的实现原理及其在Matlab中的实现函数,给出了滤波器的生成方法,并利用拉普拉斯滤波器和几何均值仿真了线性空间滤波和非线性空间滤波。 相似文献
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鉴于DSP芯片的高性能低功耗特别适合数字信号的各种滤波,设计了基于DSP的GPS/DR定位系统.首先对车载定位的发展进行介绍,进而阐述了GPS/DR的定位原理,重点介绍了基于联合扩展KALMAN滤波算法的GPS/DR的定位算法研究,并用MATLAB 7.0仿真了扩展KALMAN滤波的性能.在采用联合扩展卡尔曼滤波结构中,分别设计GPS、GPS/DR组合导航子滤波器.同时基于DSP的GPS/DR定位系统软硬件设计,介绍了GPS接收器电路、陀螺仪电路、里程计和行使方向电路、扩展存储器与DSP的连接电路及DSP的最小系统,最后总结和分析了实验结果,论证了方案的优越性. 相似文献
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《濮阳职业技术学院学报》2019,(4):55-58
在数据量测领域,对运动目标当前的运动状态进行滤波,并对目标未来的运动状态进行预测,讨论线性的数据平滑处理、最小二乘和卡尔曼滤波,通过非线性地扩展卡尔曼滤波进行仿真实验。线性与非线性滤波方法是多传感器数据预处理的主要工具,仿真实验表明,滤波方法能够有效处理运动目标量测误差。 相似文献
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数学形态学是一门非线性的图像处理和分析工具。在图像滤波处理过程中,采用形态学开闭算子组成的滤波器,能得到很好的滤波效果。由于图像中几何形状多样性,以及噪声的特性,在形态学滤波器中常需要选择合适的形态学结构元。采用不同方向和不同尺度构成的形态学滤波器进行组合,得到新型的形态学滤波器。通过实验表明,新型滤波器对多方向的噪声特性去除效果较好,并且能很好地保持图像的方向几何特征。 相似文献
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针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法。该算法在不敏卡尔曼滤波的基础上结合了优化算法的思想,采用内点优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。在算法实现过程中,引入障碍项,用无约束障碍函数近似化受约束目标函数,采用一个相当小的正数即障碍因子,通过序列极小化方法逐渐减小该障碍因子,经过迭代快速搜索出非线性不等式状态约束问题的近似最优解。对具有约束的航路跟踪系统进行实验仿真,实验结果表明新算法在处理非线性不等式状态约束滤波问题时,能够有效地提高状态估计精度,获得较高的滤波精度,且时间复杂度较低。 相似文献
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非线性系统的状态估计问题是现代控制理论研究中不可或缺的一部分.提出一种基于扩展Kalman滤波的鲁棒融合状态估计算法,它是在已有的扩展Kalman滤波算法的基础上,通过引入CI状态融合来实现的.融合算法的引入能有效填补扩展Kalman滤波器在模型线性化时所带有的精度损失;CI融合算法因为避免了局部估计误差互协方差的计算而变得简单易行,尤其便于实际工程应用.仿真实验结果表明了所提出的多传感器非线性离散系统的CI融合状态估计算法可有效减少估计误差,具有一定的有效性和可行性. 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2018,(5):81-86
数学形态学滤波属于非线性滤波,针对传统的线性滤波对图像边缘等细节特征容易模糊的缺点,本文提出一种基于灰度形态学的自适应加权复合滤波优化算法,采用凸性多尺度结构元素对灰度图像进行多级形态开闭运算,根据形态滤波等幂特性,实现结构元素序列的自适应加权复合滤波,并对滤波效果进行PSNR评价,实验仿真结果表明该复合滤波算法在保留图像细节特征的同时能有效去除噪声,提高了图像信噪比. 相似文献
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针对通信信号的非线性时域滤波问题,研究了量子随机滤波器的原理和性能.将神经网络与非线性Schroedinger方程相结合,把方程的解作为信号时变的概率密度函数,进而实现滤波功能.研究发现,通过调整势场权系数的取值,可使滤波器具有明显不同的性能.根据此性质,构造了一种新的滤波算法,该算法可使滤波器在信号波形估计的非线性失真程度与它的抗噪能力之间进行折衷,这将大大推广量子随机滤波器的应用,例如,用于通信信号处理.仿真结果表明了量子随机滤波器的优越性能. 相似文献
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改进粒子滤波在被动目标跟踪中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
As a new method for dealing with any nonlinear or non-Ganssian distributions, based on the Monte Carlo methods and Bayesian filtering, particle filters （PF） are favored by researchers and widely applied in many fields. Based on particle filtering, an improved extended Kalman filter （EKF） proposal distribution is presented. Evaluation of the weights is simplified and other improved techniques including the residual resampling step and Markov Chain Monte Carlo method are introduced for target tracking. Performances of the EKF, basic PF and the improved PF are compared in target tracking examples. The simulation results confirm that the improved particle filter outperforms the others. 相似文献
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WU Xue-dong SONG Zhi-huan 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(10):1604-1613
Determination of relative three-dimensional (3D) position, orientation, and relative motion between two reference frames is an important problem in robotic guidance, manipulation, and assembly as well as in other fields such as photogrammetry. A solution to pose and motion estimation problem that uses two-dimensional (2D) intensity images from a single camera is de- sirable for real-time applications. The difficulty in performing this measurement is that the process of projecting 3D object features to 2D images is a nonlinear transformation. In this paper, the 3D transformation is modeled as a nonlinear stochastic system with the state estimation providing six degrees-of-freedom motion and position values, using line features in image plane as measuring inputs and dual quaternion to represent both rotation and translation in a unified notation. A filtering method called the Gaussian particle filter (GPF) based on the particle filtering concept is presented for 3D pose and motion estimation of a moving target from monocular image sequences. The method has been implemented with simulated data, and simulation results are provided along with comparisons to the extended Kalman filter (EKF) and the unscented Kalman filter (UKF) to show the relative advantages of the GPF. Simulation results showed that GPF is a superior alternative to EKF and UKF. 相似文献
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应用filter技术,结合无导数方法和Armijio型条件,构造了一个新的搜索方向,给出了求解非线性互补问题的新算法,并证明了它的全局收敛性.最后的数值实验表明,此算法是可行的. 相似文献
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稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。与其它统计模型不同,α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。针对系统中存在独立SαS噪声与高斯噪声,本文提出了一种稳定分布环境下的非线性自适应最小p范数迭代算法。计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在SαSG分布背景噪声条件下具有良好韧性的滤波方法。 相似文献
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GUO Rong-hua QIN Zheng 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(10):1588-1595
In this study, an unscented particle filtering method based on an interacting multiple model (IMM) frame for a Markovian switching system is presented. The method integrates the multiple model (MM) filter with an unscented particle filter (UPF) by an interaction step at the beginning. The framework (interaction/mixing, filtering, and combination) is similar to that in a standard IMM filter, but an UPF is adopted in each model. Therefore, the filtering performance and degeneracy phenomenon of particles are improved. The filtering method addresses nonlinear and/or non-Gaussian tracking problems. Simulation results show that the method has better tracking performance compared with the standard IMM-type filter and IMM particle filter. 相似文献
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通过深入分析次优渐消因子的解算原理,提出了一种无须先验知识的多时变渐消因子估计方法,用于改进强跟踪卡尔曼滤波算法,并将其应用于MSINS/GPS浅组合中。采用多个次优渐消因子,分别对不同的数据通道进行渐消,可以有效提高滤波算法的跟踪能力。仿真结果表明,改进的强跟踪卡尔曼滤波算法解决了量测相关、初值选取敏感性等问题,可以提高系统的实时性、鲁棒性。 相似文献
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针对城市峡谷等遮挡严重场景下GPS定位精度严重下降问题,提出一种基于GPS测向与陀螺仪角度测量的融合定位方法。该方法通过改进传统的角度测量,利用陀螺仪短时内相对测量精度高的特点,采用卡尔曼滤波,以陀螺仪的相对角度修正GPS测向的绝对角度,再利用GPS/INS组合导航算法进行定位,使定位结果精度更高、更稳定。对提出的方法进行模拟仿真以及车载实验,实验结果表明：通过角度融合后的定位拥有更高的定位精度和定位稳定性,在复杂环境下效果很好,提高了定位可靠性。 相似文献
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杨维 《福建工程学院学报》2007,5(3):270-273
采用非线性滤波方法处理图像去噪问题时,阈值参数的选取和恰当使用滤波器函数,对去噪图像的效果影响极大。文章构造了可用于非线性滤波算法的一族分段次小波阈值参数滤波器函数,它是Donoho的软阈值滤波器函数的推广,证明了滤波后的逼近是Besov空间中泛函的近似最小值。该滤波器函数次数越大,逼近效果越好,也证明了广义软阈值滤波器函数的极限是一理想低通滤波器。仿真结果证实了区间双正交小波比Daubech ies小波有更好的去噪效果。 相似文献
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中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术,在图像处理中,它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理以及在图像处理中的应用,并给出了MATLAB程序示例。 相似文献