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一种联合滤波器自适应信息融合方法

弹箭与制导学报 2006年第S3期26卷 604-606页

作者：潘永生周军西北工业大学航天学院西安710068

联合滤波应用时大多只考虑了固定比例的信息分配问题。事实上,在高动态的导航环境中,对于各导航子系统由于其系统误差以及观测误差随时间环境变化的不确定性,应用固定的一成不变的原则很难达到理想的效果,为了能更好地反映这种变化,文... 详细信息

联合滤波应用时大多只考虑了固定比例的信息分配问题。事实上,在高动态的导航环境中,对于各导航子系统由于其系统误差以及观测误差随时间环境变化的不确定性,应用固定的一成不变的原则很难达到理想的效果,为了能更好地反映这种变化,文中提出了一种方法来更好的解决此问题。

关键词：联合滤波器自适应信息融合组合导航

快速传递对准用联合强跟踪Kalman滤波器设计与仿真

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中国惯性技术学报 2010年第1期18卷 48-51,57页

作者：胡健马大为周百令南京理工大学机械工程学院南京210094 东南大学仪器科学与工程学院南京210096

针对用于快速传递对准的卡尔曼滤波器阶数高,计算量大,滤波更新率低,鲁棒性差及对准精度不高等问题,提出采用联合强跟踪Kalman滤波器进行快速传递对准。文中设计了联合强跟踪Kalman滤波器的结构和算法,同时利用改进的Elman网络进行信息... 详细信息

针对用于快速传递对准的卡尔曼滤波器阶数高,计算量大,滤波更新率低,鲁棒性差及对准精度不高等问题,提出采用联合强跟踪Kalman滤波器进行快速传递对准。文中设计了联合强跟踪Kalman滤波器的结构和算法,同时利用改进的Elman网络进行信息分配系数的自适应调节,以实现融合信息在各子系统中的自适应分配。仿真结果表明,该滤波器不仅提高了解算速度,而且提高了系统鲁棒性和对准精度。

关键词：快速传递对准联合滤波器强跟踪滤波器 Elman网络

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容错导航系统的一种联合滤波器结构及其算法

南京航空学院学报 1991年第1期23卷 70-78页

作者：倪永锡袁信南京航空学院自动控制系

本文提出了一种采用联合卡尔曼滤波器结构的容错导航系统的滤波算法。这种在多处理机环境下并行处理的分布式滤波算法有效地解决了具有多子系统的容错导航系统的实时要求。主滤波器的状态联合算法保证了获得系统最优公共状态估值。基于... 详细信息

本文提出了一种采用联合卡尔曼滤波器结构的容错导航系统的滤波算法。这种在多处理机环境下并行处理的分布式滤波算法有效地解决了具有多子系统的容错导航系统的实时要求。主滤波器的状态联合算法保证了获得系统最优公共状态估值。基于联合滤波器结构,水文提出了容错导航系统的故障检测与隔离(FDI)算法,将故障检测隔离决策归结为各子系统的状态估值与基于系统特性及先验噪声模型的状态估值之间的均值一致性检验问题。FDI算法决策并隔离发生故障的子系统对整个系统性能的影响。基于公共状态量的概念,简化了FDI算法的计算。

关键词：导航系统联合滤波器容错故障系统

基于深度学习的压缩伪影去除和图像去噪算法研究

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基于深度学习的压缩伪影去除和图像去噪算法研究

作者：张琰燕山大学

学位级别：硕士

在图像的采集以及传输过程中,不可避免地会受到各种因素的污染,造成了图像退化、细节丢失等问题。这不仅严重降低了图像本身的质量,而且也直接影响了对图像质量要求较高的后续图像处理任务。因此对这些退化图像进行图像复原,是数字图像... 详细信息

在图像的采集以及传输过程中,不可避免地会受到各种因素的污染,造成了图像退化、细节丢失等问题。这不仅严重降低了图像本身的质量,而且也直接影响了对图像质量要求较高的后续图像处理任务。因此对这些退化图像进行图像复原,是数字图像处理中一个重要且长期存在的问题。近年来,基于深度学习算法恢复退化图像成为研究热点,取得了比传统方法更先进的效果。所以本文基于深度学习对JPEG压缩图像伪影去除和图像去噪进行深入研究,具体的工作包括:首先,针对JPEG压缩过程造成图像退化的不足,提出了一种包含两个轻量级子网络的联合图像滤波器。为有效传递输入图与引导图的公共结构,第一个子网利用可逆下采样层扩大感受野,提取特征信息以构建引导特征图,进一步将其与输入图融合后输入到第二个子网,最后基于残差学习将公共结构映射到恢复图像上。该网络联合训练多种压缩水平的图像,克服了固定训练模型应用的局限性。所提算法不仅有效去除了JPEG压缩伪影,而且能获得较清晰的边缘结构。其次,针对特定去噪模型存在灵活性及实用性较差的问题,提出了基于稠密连接模块与残差学习的去噪网络。该方法对扩张卷积进行稠密连接以构建稠密模块,密集提取图像特征的同时扩大感受野,并通过提取多尺度、多层次特征提高网络的表示能力,同时利用噪声等级矩阵训练含大范围随机噪声的盲去噪模型,有效提高了网络的泛化能力。实验结果表明,相比几种先进算法,所提模型更完整地保留了细节信息,获得了较好的视觉效果。最后,针对传统引导图像滤波求解系数较困难且不准确的问题,提出了一种利用卷积神经网络预测线性表示系数的新颖网络学习方法。为更有效的传递结构特征,该方法并非直接预测图像,而是通过构建稠密残差模块与多尺度结构来预测线性表示系数,再间接表示残差图像,从而在去除噪声的同时较好地恢复了精细结构与边缘。所提方法可处理不同噪声等级和空间变化的噪声,具有较高的实际应用价值。

关键词：深度学习卷积神经网络 JPEG压缩伪影去除图像去顺联合滤波器

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遮挡场景的光场图像深度估计方法

控制与决策 2018年第12期33卷 2122-2130页

作者：张旭东李成云汪义志熊伟合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

光场相机通过单次拍摄可获取立体空间中的4维光场数据,利用光场的多视角特性可从中提取全光场图像的深度信息.然而,现有深度估计方法很少考虑场景中存在遮挡的情况,当场景中有遮挡时,提取深度信息的精度会明显降低.对此,提出一种新的基... 详细信息

光场相机通过单次拍摄可获取立体空间中的4维光场数据,利用光场的多视角特性可从中提取全光场图像的深度信息.然而,现有深度估计方法很少考虑场景中存在遮挡的情况,当场景中有遮挡时,提取深度信息的精度会明显降低.对此,提出一种新的基于多线索融合的光场图像深度提取方法以获取高精度的深度信息.首先分别利用自适应散焦算法和自适应匹配算法提取场景的深度信息;然后用峰值比作为置信以加权融合两种算法获取的深度;最后,用具有结构一致性的交互结构联合滤波器对融合深度图进行滤波,得到高精度深度图.合成数据集和真实数据集的实验结果表明,与其他先进算法相比,所提出的算法获取的深度图精度更高、噪声更少、图像边缘保持效果更好.

关键词：光场相机深度估计全光场图像遮挡多线索融合联合滤波器

基于模糊自适应卡尔曼滤波算法的多传感器信息融合

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航天控制 2011年第1期29卷 19-22,26页

作者：陈兴林李鹏宋申民哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001 湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

联合滤波器各子系统量测噪声统计特性发生变化时,标准卡尔曼滤波算法由于无法实时检测和调整,使得估计误差增大,最终导致融合后估计误差随之增大。本文针对该问题提出使用模糊自适应滤波代替标准卡尔曼滤波,形成模糊自适应联合卡尔曼滤... 详细信息

联合滤波器各子系统量测噪声统计特性发生变化时,标准卡尔曼滤波算法由于无法实时检测和调整,使得估计误差增大,最终导致融合后估计误差随之增大。本文针对该问题提出使用模糊自适应滤波代替标准卡尔曼滤波,形成模糊自适应联合卡尔曼滤波信息融合算法。新算法应用模糊推理系统不断的在线调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼近真实噪声水平。将该算法应用于多传感器姿态确定系统中,仿真结果验证了算法的真实有效性。

关键词：联合滤波器模糊自适应卡尔曼滤波量测噪声

地形辅助/惯性/GPS组合导航系统的可视化仿真研究

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中国惯性技术学报 2003年第1期11卷 23-28页

作者：柏菁刘建业熊智南京航空航天大学导航研究中心南京210016

研究了多传感器信息融合技术在地形辅助/惯性/GPS组合导航系统中的应用,并在此理论基础上,采用一种新的仿真方法研究该组合导航系统,即采用多种高级语言混合编程,对该组合系统进行可视化仿真。仿真结果表明:采用联合滤波器的地形辅助/惯... 详细信息

研究了多传感器信息融合技术在地形辅助/惯性/GPS组合导航系统中的应用,并在此理论基础上,采用一种新的仿真方法研究该组合导航系统,即采用多种高级语言混合编程,对该组合系统进行可视化仿真。仿真结果表明:采用联合滤波器的地形辅助/惯性/GPS组合系统具有较高的导航精度,最终达到可视化仿真研究的目的,从而对组合系统性能的研究起到了积极的推动作用。

关键词：组合导航系统可视化仿真信息融合联合滤波器 TAN/INS/GPS 航空导航系统

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信息融合技术在组合导航中的应用研究

信息融合技术在组合导航中的应用研究

作者：潘永生西北工业大学

学位级别：硕士

信息融合技术是在多传感器信息系统大量涌现的时代背景下产生的。无人机包含有很多种导航设备,这些导航设备所构成的多传感器信息系统为信息融合提供了硬件基础。而任何一种导航设备都有其独特的优点和缺点,如何综合多种导航传感器的信... 详细信息

信息融合技术是在多传感器信息系统大量涌现的时代背景下产生的。无人机包含有很多种导航设备,这些导航设备所构成的多传感器信息系统为信息融合提供了硬件基础。而任何一种导航设备都有其独特的优点和缺点,如何综合多种导航传感器的信息,使它们优势互补,以期提高整个导航系统的性能就成为本文研究的重点。本文针对组合导航系统量测信息量多,数据处理困难、充分考虑系统的精度和容错能力等一系列特定问题的基础之上,分别采用了卡尔曼集中式滤波和卡尔曼分散滤波中的联合滤波器理论来进行组合导航系统信息融合。在充分研究了多传感器信息融合的基本原理和方法后,把它应用到无人机的组合导航中去,并进行了其结构与算法设计,综合演绎后将之精练成系统化的完整的理论体系。本文就目前很有发展前途的无人机(SINS/GPS/高度表/磁航向仪)组合导航系统进行了分析、建模和仿真。本文针对在理论的研究和具体应用过程中出现的关键问题进行了以下深入分析并提出相应的解决的方法: (1)仿真数据的获取,为了验证设计的联合滤波器的性能,必须有捷联惯导(SINS)、GPS、高度表和磁航向仪(MG)的导航输出数据作为联合滤波器的输入数据。为此本文根据各自的导航原理设计了一套相应的仿真器来获得需要的导航数据。 (2)各导航子系统的建模推导,考虑模型的复杂程度以及实际情况适当的进行了的模型降阶处理和简化处理。 (3)研究了标准卡尔曼滤波理论和算法及其自适应卡尔曼滤波原理和算法,并根据工程应用的实际情况进行了有效的仿真验证。 (4)针对无人机组合导航系统,采用集中滤波与联合滤波两种方式分别进行组合系统设计,并根据仿真结果就它们性能进行了比较评估。 (5)专门研究了联合滤波器中的各子滤波器在估计相关条件下的滤波算法问题。通过对以上各方面工作的理论研究与仿真验证,证明本文的无人机组合导航系统性能优越,基本满足高精度、高可靠性和高容错性的三高标准,所以组合导航的这个解决方案是可行的。

关键词：组合导航卡尔曼滤波联合滤波器信息分配原则

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惯性导航及组合导航研究及仿真

惯性导航及组合导航研究及仿真

作者：易维勇中国人民解放军信息工程大学

学位级别：硕士

本文首先介绍了当前各种导航手段和方法，论述了捷联惯性导航系统(SINS)的导航原理，针对舰船运动的特点，对SINS的导航工作过程，进行了仿真计算。基于惯性导航的基本方程，推导了初始对准的误差模型，并对SINS的初始对准进行了仿真计... 详细信息

本文首先介绍了当前各种导航手段和方法，论述了捷联惯性导航系统(SINS)的导航原理，针对舰船运动的特点，对SINS的导航工作过程，进行了仿真计算。基于惯性导航的基本方程，推导了初始对准的误差模型，并对SINS的初始对准进行了仿真计算。本文对多传感器融合技术进行了一定深度的研究，根据SINS与其它导航技术的原理及误差模型，提出了SINS／GPS／双星组合导航系统设计方案，建立了GPS／SINS／双星组合导航系统的数学模型，并进行了计算机仿真。结果表明，采用联合滤波技术的输出结果比单独的子滤波器结果优越，并且能提高系统的可靠性。最后，研究和探讨了GPS／DR算法，用VC++和MapX控件结合编写了GPS／DR组合导航系统软件，并对该系统进行了实地试验。

关键词：捷联惯性导航系统（SINS）全球定位系统（GPS）双星导航系统航位推算（DR）多传感器融合联合滤波器