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文檔簡介
1、在信息融合系統(tǒng)中廣泛用到信號估計及信號濾波理論與技術(shù)。信號估計與信號濾波從某種意義上來說,解決的都是有關(guān)噪聲的問題,這里的噪聲是一般意義上的,包括干擾信號以及信號狀態(tài)的某些不確定性。信號受到噪聲影響,并且還存在觀測噪聲影響,因此需要估計真實信號。目標(biāo)跟蹤實際上就是目標(biāo)狀態(tài)信號估計,其實質(zhì)是隨機(jī)信號處理。信號濾波從某種意義上說,就是除去信號中的噪聲信號。
本文主要研究信號估計與濾波中的面向地面目標(biāo)狀態(tài)信號估計,觀測信號估計的
2、信號估計器和線性相位二維FIR濾波器的設(shè)計問題。取得的成果主要有5個方面:
(1)針對公路約束下機(jī)動車輛狀態(tài)估計因其高度的非線性,傳統(tǒng)方法不考慮公路寬度的問題,提出了一種帶反饋的分布式估計器。該估計器基于提出的里程-側(cè)向距公路模型,融合基于圖像傳感器得到的車輛與公路中間線垂直距離(稱為側(cè)向距)的估計與基于雷達(dá)傳感器得到的側(cè)向距離的估計,并捋融合結(jié)果反饋到各個局部估計器中以提高局部估計器中參數(shù)的精度,最終得到車輛行使里程的估
3、計與側(cè)向距的估計,并通過坐標(biāo)變換得到;角坐標(biāo)系下車輛的位置估計。計算機(jī)仿真結(jié)果表明相對于傳統(tǒng)的方法,該估計器的估計精度有較大提高;
(2)針對傳統(tǒng)的系統(tǒng)狀態(tài)模型僅針對特定的運(yùn)動形態(tài)的問題,本文提出了一種自適應(yīng)運(yùn)動模型。其基本思想是首先估計目標(biāo)運(yùn)動加速度,然后根據(jù)估計的目標(biāo)運(yùn)動加速度絕對值的期望值建立估計的目標(biāo)運(yùn)動加速度與運(yùn)動模型噪聲方差的函數(shù)關(guān)系。并且基于自適應(yīng)運(yùn)動模型,進(jìn)一步提出了一種自適應(yīng)運(yùn)動模型濾波器,計算機(jī)仿真結(jié)果
4、表明,該自適應(yīng)運(yùn)動模型濾波器的估計精度近似于基于2個運(yùn)動模型的交互多模型(IMM)算法的估計精度。這是傳統(tǒng)的基于單一運(yùn)動模型的濾波器所遠(yuǎn)不能達(dá)到的;
(3)針對傳統(tǒng)觀測信號估計算法過于依賴系統(tǒng)狀態(tài)模型,適應(yīng)性不是很強(qiáng)的問題,本文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器信號中心式估計融合算法和累積數(shù)據(jù)濾波器。前者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)多個傳感器當(dāng)前時刻的信號的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,從而得到濾波器系統(tǒng)的參數(shù),進(jìn)而估計出下一時刻的觀測信號狀態(tài)。后
5、者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對從開始時刻到當(dāng)前時刻的信號觀測進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。并且提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)累積數(shù)據(jù)濾波器的信號分布式估計融合結(jié)構(gòu)及算法。在計算機(jī)仿真中,分別捋提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器信號中心式估計融合算法跟擴(kuò)展Kalman濾波器,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的累積數(shù)據(jù)濾波器分布式估計融合算法和Kalman濾波器進(jìn)行了此較,仿真結(jié)果表明提出的估計算法具有良好的估計精度;
(4)利用線性相位二維帶通FIR濾波器的頻域傳遞函數(shù)特點,提出了復(fù)合正弦基
6、函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法設(shè)計Ⅲ型二維帶通FIR濾波器。進(jìn)而提出了復(fù)合正弦基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂定理,并給出了證明。仿真結(jié)果表明該方法設(shè)計的二維帶通FIR濾波器的幅頻特性較窗函數(shù)法和頻率采樣法設(shè)計的二維帶通FIR濾波器有較大提高,接近理想濾波器特性,并且該方法計算速度快;
(5)利用圖像的噪聲能量一般集中于高頻段的特點,提出的基于復(fù)合余弦基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的去噪濾波器通過低通濾波實現(xiàn)去噪目的。根據(jù)二維線性相位Ⅰ型FIR濾波器頻域傳遞函數(shù)的
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