导读:本文包含了滤波器匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:信号分选,RFS,序贯多目标匹配滤波器
滤波器匹配论文文献综述
吴昊,柳征,郑超凡[1]（2019）在《基于序贯多目标匹配滤波器的雷达信号分选方法》一文中研究指出面对日益复杂的电磁环境,电子侦察关注的重点是未经掌握的电磁目标,利用"先验信息"对密集脉冲流进行分选可以有效稀释脉冲流密度,从而提高后续信号分选的效率。针对此应用背景,在RFS理论对雷达模板状态集和量测集建模的基础上提出了一种基于序贯多目标匹配滤波器的信号分选方法。仿真实验表明该方法具备分选效率高、对丢失脉冲和干扰脉冲不敏感的优势。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2019年04期）
房广江,孔一荟[2]（2018）在《基于模板匹配和Kalman滤波器的目标跟踪》一文中研究指出传统的模板匹配算法在目标做简单直线运动时有很好的跟踪效果。为解决实际应用中存在的目标变形、噪声干扰等问题,采用了动态更新模板的模板匹配,即当本帧图像中目标与模板的匹配度高于阈值时,则将本帧图像中识别的目标作为下一帧图像中目标跟踪的模板;当匹配度低于阈值时,仍将本帧的模板作为下一帧的模板,避免由于噪声的干扰导致跟踪的漂移。利用Kalman滤波原理对目标的运动状态进行了预测,缩小搜索范围,减小计算量,提高了实时性。实验表明,该方法能够快速准确地跟踪运动的目标。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2018年04期）
马晓双,吴鹏海,刘诗雨,姚梦园[3]（2018）在《结合相似块匹配及线性最小均方误差滤波器的全极化雷达影像去噪》一文中研究指出针对全极化合成孔径雷达Pol SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar)影像相干斑噪声严重的问题,提出了一种结合相似块匹配和线性最小均方误差原理的去噪方法。该方法首先在原始影像上实现相似块组的匹配,进而利用线性最小均方误差滤波器对影像块组进行滤波得到初始去噪结果;然后,同时利用原始影像和初始去噪影像的信息进行相似块组的重新匹配,并再次利用线性最小均方误差原理对重匹配影像块进行去噪,得到影像最终的去噪结果。利用模拟的Pol SAR影像和高分叁号卫星Pol SAR影像进行了算法效果的验证。结果表明,去噪算法在显着抑制影像噪声水平的同时,也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。(本文来源于《遥感学报》期刊2018年04期）
李维,黄鹤,罗德安[4]（2018）在《改进粒子滤波器的室内地磁匹配精度研究》一文中研究指出针对粒子滤波算法在室内地磁分布的连续性变化中会发生滤波发散,加之算法中重采样步骤使该现象恶化,直接导致室内定位过程中目标丢失的问题。该文受Hausdorff距离度量法中点集匹配思想的启发,提出了一种利用初定位误差作为最大粒子匹配距离的约束思想,通过缩小匹配空间的区域范围的方法来解决传统算法的发散问题。最后实验表明,此方法解决了粒子滤波器在地磁匹配中出现的滤波发散现象,同时使得定位结果更加快速收敛。(本文来源于《测绘科学》期刊2018年07期）
许京伟,兰岚,朱圣棋,廖桂生,张玉洪[5]（2018）在《相干频率分集阵雷达匹配滤波器设计》一文中研究指出相干波形频率分集阵(frequency diverse array,FDA)雷达通过引入阵元间的频率差异,在观测空间中形成距离-角度-时间依赖的发射方向图。针对相干FDA雷达体制回波接收处理的问题,提出了角度-时间二维匹配滤波器,同时实现了快时间波形匹配和等效发射波束形成,不同于传统匹配滤波器。并进一步考虑某些应用情况下,通过设计匹配时间窗,提出了分段匹配的二维匹配滤波接收处理方法。将雷达脉冲时间划分为多个子脉冲接收时间窗,并采用发射方向图调制的角度-时间二维匹配滤波函数对回波信号进行相干积累。仿真实验给出了所提接收处理方法的性能验证。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2018年08期）
周云水,蔡兴鹏,陈涛[6]（2018）在《基于FPGA动态部分重构的跟踪匹配滤波器》一文中研究指出目前大多数的数字信道化结构多采用均匀信道化方式,信道宽度是固定不可改变的,此时当接收宽带信号时就会存在信道过宽的问题。信道过宽会对信号信噪比的提升造成一定程度的影响。本文在验证了FPGA动态部分重构可行性的基础上提出匹配跟踪滤波器改进了原有的高效数字信道化结构。在保证信号低速处理的同时进一步提升了信号的信噪比。(本文来源于《信息技术》期刊2018年06期）
王敏[7]（2018）在《基于近似计算的低功耗GPS捕获引擎匹配滤波器的设计》一文中研究指出匹配滤波器是全球定位系统(Global Positioning System,GPS)接收机中的核心部件,随着物联网的发展,其功耗对移动设备的续航能力造成极大的挑战。匹配滤波器包括相关阵列和存储阵列,其中加法电路是匹配滤波器功耗的重要来源,因此本文的重点是研究加法电路,设计低功耗匹配滤波器。基于匹配滤波器是提供最大信噪比的线性滤波器的考虑,本文利用近似计算的思想,牺牲滤波器相关结果的准确度换取功耗的降低。首先设计多比特数字控制延时单元加法电路,延时单元将加数转换为与其数值单调性一致的延时,级联实现延时累加,最后转换为数字信息。因静态电流的存在,其功耗高于数字加法电路。其次设计单比特数字控制延时单元加法电路,将若干加数中相同权重的比特作为同一条延时链的控制信号,不同的权重对应不同的延时链,计数器以延时单元构成的振荡器生成的高频周期性信号为时钟,完成累加的延时到数字的转换,最终在数字域将计数器的量化结果加权相加。在不考虑量化功耗的情况下,延时链的功耗仅为数字加法电路的10%。因此采用单比特数字控制延时单元加法电路设计实现相关阵列,设计动态寄存器实现存储阵列,采用两点法校准量化误差。和精确匹配滤波器相比,本文匹配滤波器的信噪比损失控制在2dB以内,低于基于开关电流源阵列的匹配滤波器约3dB的信噪比损失。本文在SMIC 28nm工艺下完成长度为1024、输入数据为4比特的匹配滤波器的物理设计,后仿真表明电压为0.55V、周期为60ns时,匹配滤波器的功耗为130.1μW。对本文及其他文献中匹配滤波器的能量效率和面积效率进行归一化,可知本文近似匹配滤波器的能量效率为131.5TOPS/W,面积效率是0.713TOPS/mm~2,基于开关电容阵列的匹配滤波器的能量效率为331.3TOPS/W,适用于对面积要求不高的电路。数字匹配滤波器、基于近似加法器的匹配滤波器和基于开关电流源阵列的匹配滤波器的能量效率分别为28.7TOPS/W、71.2TOPS/W和97.2TOPS/W,均低于本文的近似匹配滤波器。综上,本文近似匹配滤波器无论是在能量效率方面还是面积效率方面均有一定的优势。(本文来源于《东南大学》期刊2018-06-11）
符立梅,彭国华[8]（2018）在《基于自适应阻尼因子渗透滤波器的匹配代价聚合算法》一文中研究指出针对局部立体匹配算法中局部平滑性假设导致的倾斜平面内连续视差的误估计问题,提出基于自适应阻尼因子的渗透滤波器权重匹配算法.首先构造适用于复杂多样图像结构特征的"蝶形"支持窗口;随后通过计算像素点间距离度量、灰度相似性度量及梯度信息度量,自适应地选择水平和垂直阻尼因子,并放宽局部平滑性约束条件,允许倾斜平面上灰度相似的像点存在视差变化;最后根据窗口特征计算带有阻尼因子的渗透滤波代价聚合函数.实验结果表明,该算法在保持局部匹配算法高效性的同时,明显地改善了倾斜平面的误匹配问题,且对低纹理区域同样有效.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2018年05期）
严晓波,王林,杨盛毅,张乾[9]（2018）在《基于ORB特征点匹配的相关滤波器车辆跟踪算法》一文中研究指出为了解决KCF核相关滤波器跟踪算法在无人机航拍视频中车辆漂移、遮挡及尺度变化不能继续跟踪的问题,本文提出跟踪过程中将预测位置、检测位置分别与学习模型计算相似度和重迭率,与两者组成权重来更新学习模型以解决形变问题;二是使用检测器对车辆图像与学习模型进行ORB特征点匹配,当车辆被遮挡后重新出现时能继续跟踪。实验结果表明,本文提出跟踪算法在车辆遮挡、姿态变化和位移过大时,均能有效跟踪目标车辆,且具有良好的鲁棒性。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年07期）
赵智姗[10]（2018）在《基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强技术研究》一文中研究指出在声呐、雷达、通信等电子信息系统中,尽管有各种各样的信号检测方法,匹配滤波器作为信号检测领域中十分重要的基本理论,仍然是最常采用的经典检测器,它早已被证明是在带限白噪声干扰条件下检测确知信号(所谓理想条件)输出信噪比最大的最佳线性滤波器。本文提出的基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强方法(FDAMF)是在自适应领域来寻求比匹配滤波器检测能力更强的检测方法,为工程应用提供性能更高、更可靠的检测技术。实现FDAMF的基本思路是,通过理论与仿真分析匹配滤波器输出频谱的特点,证明其频域输出包含周期分量,从而将匹配滤波器的输出结果转换成频域线谱检测问题。以理论分析为依据,结合被动线谱增强技术进一步提高常规匹配滤波器的检测性能。基于这种思路,文章首先研究了被动线谱增强技术,提出了时反卷积干扰抑制(TRCIS)算法,理论证明了时反卷积的物理意义就是将信号的相关矩阵转换成一序列,该序列包含了相关矩阵的全部元素,理论推导了TRCIS检测宽带噪声中单频信号的原理及处理增益,并说明了TRCIS抗多途干扰的原理,通过仿真实验验证了其性能,得出其信噪比增益随输入信噪比呈线性增长,检测域较常规线谱检测方法降低约2dB,ROC曲线显着优于常规线谱检测方法等结论。然后将TRCIS算法作为自适应线谱增强器(ALE)的预处理技术,提出一种改进的ALE,即TRCIS-ALE,给出其实现原理,并通过与常规线谱检测方法、ALE及基于相干累加算法的ALE的仿真对比,验证了其处理增益、检测阈、ROC曲线等性能都显着优于其他叁种方法。将上述自适应线谱增强技术与匹配滤波器相结合,提出基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强方法,即FDAMF,并针对更低信噪比的条件下,结合TRCIS-ALE,提出基于匹配滤波器的频域TRCIS-ALE。给出了它们的实现原理,并通过仿真实验证明了FDAMF具有比常规匹配滤波器更优异的检测性能,如处理增益远远大于常规匹配滤波器,检测阈降低约2dB,在输入信噪比和虚警概率一定时检测概率高出常规匹配滤波器约20%。根据声呐接收端的特点,进一步提出了几种双输入端FDAMF——分裂阵双输入端FDAMF、正负频双输入端FDAMF和实虚部双输入端FDAMF,并通过仿真实验证明了在检测阈范围内分裂阵双输入端FADMF具有优于其他两种方法的检测性能。针对主动声呐系统中的一些实际问题,进行了FDAMF适用性的研究。如,窄带信号的FDAMF,提出利用Hilbert变换将窄带信号进行基带处理来减小计算量和降低接收端前置滤波器的实现难度,以及利用样本循环自适应技术人为展宽信号可利用频带的措施,并通过仿真实验验证了这些措施的有效性;讨论了常用声呐波形的FDAMF,并通过仿真实验证明了各种波形的FDAMF检测效果都优于常规匹配滤波器,表明FDAMF对不同波形信号具有广泛适用性;针对有色噪声背景下的FDAMF,利用预白化方法实现预白化FDAMF,并仿真验证了其检测性能优于未进行预白化的FDAMF和预白化匹配滤波器;针对相干多途信道中的FDAMF,通过估计信道脉冲响应来修正参考信号,构成基于模型的FDAMF,并仿真验证了其性能优于未进行修正的FDAMF和基于模型的匹配滤波器。为了进一步验证所提方法的实际效果,进行了实测试验数据的处理与分析,处理结果表明:TRCIS-ALE在舰船辐射噪声线谱检测中能够有效抑制背景干扰,并最大程度保留了原线谱信息;宽带LFM信号的FDAMF实际回波检测效果远远优于常规匹配滤波器,有效抑制了干扰噪声,提高了匹配滤波的处理增益;针对窄带信号的FDAMF改善了窄带HFM信号的匹配滤波检测性能,证明了FDAMF应用于窄带信号回波检测的实效性。这些试验处理结果为FDAMF的实际工程应用提供了试验基础和测试依据。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2018-04-01）
滤波器匹配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统的模板匹配算法在目标做简单直线运动时有很好的跟踪效果。为解决实际应用中存在的目标变形、噪声干扰等问题,采用了动态更新模板的模板匹配,即当本帧图像中目标与模板的匹配度高于阈值时,则将本帧图像中识别的目标作为下一帧图像中目标跟踪的模板;当匹配度低于阈值时,仍将本帧的模板作为下一帧的模板,避免由于噪声的干扰导致跟踪的漂移。利用Kalman滤波原理对目标的运动状态进行了预测,缩小搜索范围,减小计算量,提高了实时性。实验表明,该方法能够快速准确地跟踪运动的目标。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
滤波器匹配论文参考文献
[1].吴昊,柳征,郑超凡.基于序贯多目标匹配滤波器的雷达信号分选方法[J].航天电子对抗.2019
[2].房广江,孔一荟.基于模板匹配和Kalman滤波器的目标跟踪[J].机械制造与自动化.2018
[3].马晓双,吴鹏海,刘诗雨,姚梦园.结合相似块匹配及线性最小均方误差滤波器的全极化雷达影像去噪[J].遥感学报.2018
[4].李维,黄鹤,罗德安.改进粒子滤波器的室内地磁匹配精度研究[J].测绘科学.2018
[5].许京伟,兰岚,朱圣棋,廖桂生,张玉洪.相干频率分集阵雷达匹配滤波器设计[J].系统工程与电子技术.2018
[6].周云水,蔡兴鹏,陈涛.基于FPGA动态部分重构的跟踪匹配滤波器[J].信息技术.2018
[7].王敏.基于近似计算的低功耗GPS捕获引擎匹配滤波器的设计[D].东南大学.2018
[8].符立梅,彭国华.基于自适应阻尼因子渗透滤波器的匹配代价聚合算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2018
[9].严晓波,王林,杨盛毅,张乾.基于ORB特征点匹配的相关滤波器车辆跟踪算法[J].电子技术与软件工程.2018
[10].赵智姗.基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强技术研究[D].哈尔滨工程大学.2018
标签：信号分选; RFS; 序贯多目标匹配滤波器;