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题名高斯马尔可夫融合算法在卡尔曼滤波中的应用
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作者
余熙
张天骐
魏世朋
白娟
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机构
重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室
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出处
《现代防御技术》
北大核心
2012年第2期119-126,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61071196)
国家自然科学基金-中物院NSAF联合基金项目(10776040)
+8 种基金
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-10-0927)
信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目(CSTC
2009CA2003)
重庆市自然科学基金项目(CSTC
2009BB2287
CSTC
2010BB2398
CSTC
2010BB2411)
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文摘
针对目前常用的按标量、对角阵、矩阵加权融合方法过程较复杂,计算负担较重的问题,结合三维目标跟踪模型提出一种高斯马尔可夫融合方法来融合卡尔曼滤波估计值,不需要计算局部稳态滤波误差互协方差,只需要知道传感器的观测噪声方差就可以了。计算方法和操作相对简单,省略了很多繁琐步骤也能达到不错的滤波融合效果,通过仿真证明了此方法的可行性和高效性。
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关键词
多传感器
卡尔曼滤波
高斯马尔可夫信息融合算法
目标跟踪
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Keywords
multi-sensor
Kalman filtering
Gauss-Markov information fusion algorithm
target tracking
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
TN713
[电子电信—电路与系统]
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题名基于双频融合的微波全息成像算法研究
被引量：4
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作者
张琳琳
汪海勇
吴美武
施红燕
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机构
杭州电子科技大学
中国电子科技集团公司第五十研究所
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出处
《微波学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期55-59,共5页
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文摘
针对单频微波全息成像算法在目标距离向分辨率的局限性,提出一种基于双频融合的微波全息成像算法。该算法通过将对目标的照射频率从单频扩展至双频,以获取目标高斯相位信息,并利用此相位信息增加对目标距离向的分辨能力,抑制在单频成像过程中出现的距离混叠效应。利用Matlab对基于双频融合的微波全息成像算法进行性能仿真,并通过在仿真中增加空间采样位置抖动作为非理想因素来检验该算法的实际应用鲁棒性,最终利用实验平台验证该算法在目标探测应用中的有效性。实验结果表明,基于双频融合的成像算法可减少相近目标距离向之间的干扰,有效抑制在单频成像过程中出现的距离混叠效应。
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关键词
微波全息
单频成像算法
双频融合成像算法
高斯相位信息
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Keywords
microwave holography, single-frequency imaging algorithm, two-frequency imaging algorithm, Gaussian phase information
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分类号
TN26
[电子电信—物理电子学]
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题名基于信源信息熵最小的单通道盲源数估计算法
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作者
毛玲
赵联文
孟华
李雨锴
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机构
西南交通大学数学学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2023年第4期60-66,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62131016)。
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文摘
源数会直接影响盲源分离的效果,源数估计问题是盲源分离(BSS)中的一个关键问题。针对此问题提出了一种将信息熵作为统计评价指标的单通道盲源数估计算法,使用信息熵来度量源信号的信息量大小从而确定源数。为了计算估计源信号的信息熵,首先,使用高斯混合模型(GMM)来拟合其分布;其次,基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法,采样得到服从目标分布的样本,并进行熵的计算;最后,通过最小化估计源信号平均信息熵得到盲源个数。一系列基于仿真数据和真实通信数据的实验表明:所提算法具有较强的鲁棒性,且能以94%的准确率估计出源数,从而验证了算法的有效性。
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关键词
单通道盲源分离
源数估计
信息熵
高斯混合模型
马尔可夫链蒙特卡罗算法
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Keywords
single channel blind source separation
source number estimation
information entropy
Gaussian mixture model
Markov chain Monte Carlo algorithm
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
O213
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于信息论分析的多尺度图像去噪方法
被引量：1
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作者
王文
芮国胜
刘华章
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机构
海军航空工程学院研究生管理大队
海军航空工程学院电子信息工程系
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出处
《海军航空工程学院学报》
2006年第3期353-356,360,共5页
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文摘
图像多尺度统计相关模型的信息论分析表明,尺度内模型可以捕捉小波系数间的大部分相关性,较尺度间模型携带更多的信息,而通过加入父信息得到的增益则较小.为充分利用各模型提供的不同信息,提出一种基于信息融合的多尺度去噪方法,将尺度内和尺度间相关模型的优点相结合,并压制各自的缺陷.仿真结果表明,基于信息融合的方法具有更好的视觉效果和去噪性能.
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关键词
互信息
尺度内相关
尺度间相关
混合相关
隐马尔可夫树
高斯比例混合
信息融合
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Keywords
mutual information
intrascale dependency
interscale dependency
composite dependency
HMT
GSM
image fusion
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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