摘要：针对多源信息组合导航系统中集中卡尔曼滤波器存在的斜坡噪声抑制难题,本文提出一种容错卡尔曼滤波算法。该算法在传统极大似然抗差估计的基础上,进一步考虑量测信息的先验概率分布,设计量测信息在线质量评价函数,当量测信息含有阶跃噪声、冲击噪声、及斜坡噪声时实现对量测信息的质量评价,并依据质量评价信息构造量测噪声权函数与自适应因子,通过调节量测信息权重,抑制包括斜坡噪声在内的量测粗差对滤波精度及可靠性的影响,实现容错滤波。将该算法应用于多传感器组合导航系统中进行仿真实验验证,仿真结果证明:本文提出的容错卡尔曼滤波算法可以有效抑制量测信息中的阶跃噪声、冲击噪声、及斜坡噪声,滤波器的可靠性和精度得到了有效提升。

摘要：为了解决当前由于图像成像质量不稳定和分割不准确所导致图像匹配错误的不足,基于图像质量分析优化和分割算子,提出了基于图像质量分析和图像分割的图像匹配系统。根据图像对比度,建立质量评价函数,通过调节相机曝光,达到图像对比度分明的目的。通过阈值分割和形态学处理设计目标分割算子,根据目标特征匹配度,完成图像目标匹配。集成图像质量优化算子与分割算子于图像匹配系统,并编程实现,实验测试结果显示:与当前图像匹配方法相比,在图像成像质量不稳定的状况下,该方法拥有更高的匹配准确度。