摘要：为了解决视频监控中噪声对人脸超分辨率恢复的影响,提出了基于自适应滤波的视频监控人脸超分辨率恢复方法。在计算自适应滤波权值后采用自适应滤波处理低分辨率图像,获取超分辨率近似图像。根据人脸特征空间坐标变换示意图检测人脸图像边缘信息。根据边缘信息将重建解限制在一个闭凸集中,获得最优解。根据最优解和反向投影获取人脸属性集,得到人脸超分辨率图像块行数和列数后,加权求和得到恢复后的超分辨率图像。实验结果表明,该方法峰值信噪比最大数值为46 dB,恢复结果清晰无噪点,说明该方法的人脸超分辨率恢复效果较好。

摘要：针对空间机动目标的相对导航问题展开讨论,提出了基于UKF的空间机动目标相对导航自适应滤波方法。文章从机动目标的检测和滤波器参数的调整两方面入手,首先使用统计学方法处理机动判据归一化新息加权平方和,以避免虚警并使目标检测更为有效,然后设计一套放大状态估计协方差矩阵的滤波器参数自调整策略,实现在检测到目标机动后滤波器能够快速收敛并持续稳定跟踪。仿真验证所设计的滤波器较传统的UKF能够更好地完成机动目标的相对导航任务。

摘要：动态推力测量过程中的干扰信号频谱经常与有用信号重叠,经典的模拟滤波或数字滤波方法难以取得良好的效果。基于LMS的自适应滤波器具有自动调整其自身参数的能力,几乎不需要信号和噪声特征的先验知识。针对不同的动态推力测量信号,设计不同的滤波器结构,以实现相应的周期信号提取以及信号增强。仿真结果表明,相比传统数字滤波,基于LMS的自适应滤波方法具有明显的优越性。处理实测数据时,对动态推力测量系统的辨识或对动态推力信号特征的先验知识有助于增强自适应滤波的效果。

摘要：将递归最小二乘自适应滤波算法应用于激光多普勒测振技术中,搭建了相应的微弱振动测量装置。模拟仿真与实验中,通过与设计的切比雪夫低通滤波算法对比,结果表明:该递归最小二乘自适应滤波算法能够有效抑制随机高斯白噪声,还原出原始信号;能够对简谐振动信号实现有效滤波,并且可以还原出淹没在噪声中的低频20 Hz信号;文中算法可以去除语音噪声,使声音更加纯净,增强语音信号,以此验证了该算法在外差振动测量中的可行性。该算法简单易用、收敛性强、速度快,尤其对于随机噪声的去除比普通的低通滤波器更加有效。

摘要：根据Beer-Lambert定律,设计了一种基于光纤环形衰荡腔的双环路气体浓度测量系统。通过加入掺Er光纤放大器(EDFA)的全光自动增益反馈环,对EDFA的增益进行控制,可使衰荡时间大大延长,提高了系统的测量精度。研究了EDFA产生的放大自发辐射(ASE)噪声对系统测量精度的影响,采用自适应滤波方法对实验数据进行处理.通过对比试验论证了自适应滤波方法对提高系统测量精度的作用。分析了光在不同浓度的CO气体中的吸收特性以及衰荡时间与气体浓度的关系。

摘要：针对精密单点定位应用需求,研究了MIMU/GNSS紧组合协方差成形自适应滤波方法。给出了"位臵滤波器+速度滤波器"的分布式滤波器设计方案以降低计算复杂度;推导了地理系紧组合导航系统模型,并把伪距测量不一致性偏差扩展至系统状态向量中予以估计,从而提高系统对于动态环境下伪距测量偏差抖动的适应能力。协方差成形自适应滤波算法利用Frobenius范数来衡量系统残差噪声水平建模状态与实际状态的匹配程度,并以最小化Frobenius范数作为优化指标,动态调节滤波增益,以此来提高状态估计精度、平稳性与鲁棒性。地面静态试验表明:紧组合协方差成形自适应滤波器定位误差均值与均值稳定性均优于标准卡尔曼滤波器,定位精度提高了约50%,能够提供亚米级单点定位导航服务。相较于集中式滤波器设计方案,分布式滤波器方案计算复杂度降低了63.5%。

摘要：针对远程自主水下航行器的远程性和自主性,加之水下环境复杂,其导航和定位的精度很难保证的特点,设计一种基于相控阵DVL的自适应滤波的SINS/DVL组合导航算法。基于相控阵DVL特点,推导了速度观测方程,并对降维滤波器进行了设计和时空误差进行修正。采用50型激光陀螺研制出工程样机,并进行了河试试验和海试试验,试验结果表明采用自适应滤波算法能够进一步提高SINS/DVL自主导航的精度,并且SINS/DVL自主导航精度优于2‰D(D为航程),为远程水下航行器提供一种自主好、精度高、价格适中的导航手段。

摘要：在分析单相统一电能质量控制器(unified power quality conditioner,UPQC)瞬时功率平衡关系的基础上,提出一种基于自适应滤波电流检测的UPQC双电流源协调控制策略。鉴于电流检测精度对双电流源控制策略补偿性能的影响,在保留变步长自适应算法快速性的前提下,提出一种提高电流检测精度的定频率滤波器改进算法。针对双电流源UPQC的控制器设计,采用比例控制和重复控制构成复合控制实现了串、并联有源电力滤波器的电流跟踪控制;从UPQC整体出发建立直流电压闭环控制的小信号模型,为直流电压环的控制器参数设计提供理论指导。研究结果表明,基于该控制策略和控制器设计方案的UPQC系统实现了较好的负载电压和电网电流补偿效果。

摘要：考虑到空天飞行器飞行环境和运动特性下导航传感器误差的噪声统计特性不可能完全精确已知,若使用常规卡尔曼滤波进行在线标定,将会导致滤波精度下降甚至发散。设计一种基于新息自适应滤波方法的惯性测量单元(IMU)误差在线标定方案和算法,克服常规卡尔曼滤波需预先知道噪声统计特性的不足,设计包含IMU安装误差、刻度因子误差和随机常值误差在内的27维高阶状态变量的误差标定模型,分析提出可同时对系统噪声和量测噪声协方差矩阵进行动态调整的新息自适应滤波在线标定算法。仿真验证实验表明,相较于采用常规卡尔曼滤波以及Salychev O自适应滤波算法进行在线标定,所设计的新息自适应滤波在线标定方法能更有效实现对IMU误差的动态标定及补偿,进一步提高了惯性导航系统精度。实物验证实验表明,该方法可有效标定IMU误差残差,提高导航精度,为工程应用带来较大便利。

摘要：在深入分析光电跟踪转台特性的基础上,对光电转台进行了数学建模,并利用转台的转角变化信息,提出了一种基于角度信息的自适应前馈滤波算法。该算法在不改变机械结构和阻尼因素的条件下,有效地抑制了光电转台的机械谐振。实验结果证明:该算法在一个周期后,系统自动跟踪的最大跟踪误差提高了3′,是一种易于实现,设计操作简单,实效性好的自适应滤波算法,目前已成功运用到某机载光电对抗转台中,效果良好。