一种基于FPGA的自适应滤波器的设计

在分析了变步长自适应滤波算法的基础上．采用基于RAM的查找表来实现滤波运算中的快速卷积．按照自顶向下的设计思想，将自适应滤波器进行功能划分．采用硬件描述语言实现自适应滤波器的硬件设计，并在Maxplus Ⅱ平台对运算单元进行综合和功能仿真。     

基于FPGA的可调参数FIR滤波系统的设计

为了提高FIR数字滤波器的实时性和灵活性,设计了一个基于FPGA的可调参数FIR滤波系统.系统由计算机根据各种滤波器指标计算出滤波参数,通过USB2.0对FPGA芯片内部的FIR多阶滤波器进行参数配置,实现数字滤波器参数可调;配置后的FPGA滤波单元完成对A/D采集的信号进行滤波运算,滤波后的数据经过缓存后通过USB2.0总线传输至计算机进行显示、分析和储存等进一步处理.在系统中采用有限状态机时FPGA参数配置模式和滤波模式进行切换,保证了系统的有序运行.实验证明:该基于FPGA的可调参数FIR滤波系统参数配置方便,可以根据实际需要动态调整滤波参数,并且滤波效果良好,可有效滤除噪声信号.     

基于FPGA的中值滤波算法的实现

中值滤波算法是一种非线性得数字滤波算法,广泛的应用在图像处理中边缘检测算法的预处理中,经常用于去除数字图像信号中的噪声干扰。为了达到数字图像处理的快速性与实时性,本文将中值滤波算法在FPGA上实现。本文选取Xlinx公司的Artix系列FPGA作为主控芯片,软件开发平台为Vivado,使用开发语言为Verilog HDL,最后用Modelsim对实现的算法进行仿真,并将最终结果与Matlab处理结果进行对比验证。在算法实现中,采用流水线处理和并行运算结构,选用中值滤波模板大小为3×3,经过实验验证和对比,在FPGA上实现的中值滤波算法在速度和实时方面取得了预期的效果,可进一步应用于图像的边缘检测算法中。     

基于FPGA的超声相控阵系统接收装置设计

分析了线性排列超声换能器超声信号聚焦的延时算法,运用DSPBuilder将延时算法用软件加以描述并通过实验验证。提出了一种基于FPGA技术,VHDL语言描述的8通道超声相控阵系统接收装置的硬件设计方法,将延时运算部分与系统控制部分合为一体,实现延时算法与数据采集控制的单片集成,缩小了装置体积。以QuartusⅡ为开发平台,对装置各模块进行了时序与功能仿真。通过StratixⅡ系列FPGA的高速时钟运算,将延时分辨率提高到约2 ns.结果表明:运用先进的FPGA技术可同时实现算法与控制,节省硬件空间,运算更加精确,是实现多通道高速数据控制的新的有效思路。     

高速并行数字调制信号的产生与实现

数字调制技术是高速通信传输系统的关键技术之一。本文提出了一种全并行的高速数字调制信号产生架构,该架构可以在现场可编程门阵列(FPGA)硬件平台中通过算法级的流水线实现。通过理论分析与推导,并行频域成型滤波器中的DFT/IDFT可以由低复杂度的两个基-8 FFT算法级联构成,进一步给出了具体的FPGA架构和实现方法。另外,为了进一步降低硬件资源,本文分析并设计了一种适用于并行实现的免混频数字正交上变频架构。仿真实验对高速并行数字调制架构中的并行频域成型滤波器在时域和频域分别进行了算法验证,FPGA硬件实现结果验证了高速并行数字调制信号产生的频谱性能。     

基于分布式算法的数字滤波器设计

本文对基于分布式算法的FIR数字滤波器设计进行了研究.在完成了以FPGA和单片机为核心的硬件设计的基础上,将分布式FIR算法应用于FIR滤波器设计,实现了16阶FIR滤波器的设计和凋试,并对算法进行优化使其能够设计更高阶次的滤波器.南于FIR滤波器所具有的种种优点,在实际电路巾被广泛运用.本文将分布式算法引入到滤波器设计中,实现r高阶滤波器的设计.实验结果表明,所设计的硬件具有程序下载方便、便于扩展、通用性强等特点;分布式算法极大地减少了对FPGA资源的占用、有效提高了FPGA内部资源的利用率;滤波器性能指标满足设计要求.     

基于卡尔曼滤波器的智能车过弯时间优化控制算法

对最小过弯时间算法的研究是赛车单圈行驶时间优化的关键问题之一。在最优控制理论的框架下,设计了一种基于Kalman滤波器的过弯时间优化控制算法。运用Kalman滤波算法估计了车辆行驶状态,通过控制算法调节轮胎转角实现了过弯轨迹的优化。最后,根据相似理论Buckingham Pi定理,运用飞思卡尔智能模型车进行试验。结果表明,所设计的优化控制算法可有效缩短车辆过弯时间,验证了优化算法的有效性。     

基于最大一致的水下目标协同定位

针对水下运动目标定位时,现有的平均一致无迹Kalman 滤波器仅能实现近似一致而带来定位精度低的问题,提出一种分布式最大一致无迹 Kalman 信息滤波算法。首先,建立目标与传感器模型,构建水下目标协同定位框架;然后,通过等价变换将集中式无迹 Kalman 滤波算法改写为信息滤波形式,降低传感器计算维数;最后,对改写后的信息向量和信息矩阵采用最大一致处理策略,并引入虚拟节点技术来处理节点同值问题。结果表明,所提算法的定位轨迹与目标实际轨迹重合度更高且误差整体水平更小,验证了所提算法的有效性。     

基于FPGA的内嵌滤波算法的高速PCI采集卡设计

针对现有采集卡在滤波处理方面的不足,对采集卡的原理设计、FPGA的开发及滤波算法的实现进行研究,设计出一种新型高速PCI采集卡,其关键技术是将上位机实现的数字滤波器移植到FPGA中,在FPGA内部集成16阶FIR数字滤波器,并将M4K存储块配置为两个双端口RAM,构成双缓冲区。经实验验证,该采集卡能在复杂的使用环境中保证信号的高速、高精度采集,已成功应用于某型飞机的平尾舵机综合测试系统中。     

基于信息质量的脉冲星导航自适应滤波算法

针对脉冲星导航过程中观测脉冲星的可见性问题,提出了一种基于信息质量的自适应滤波算法。通过分析观测脉冲星的数目及信息质量,确定观测矩阵维数,实时生成观测矩阵,设计了适应观测信息变化的改进型Kalman滤波器。对观测信息质量重新做了定义,并据此构造滤波方程提高了脉冲星导航的精度及适应性;运用四阶龙格库塔方法对带有J2摄动的二体动力学方程进行线性离散化,提高了滤波器状态方程的线性离散化精度。进行了仿真实验,对改进型Kalman滤波算法进行了验证。结果显示,对初始偏差校正后,在10 000s内观测一颗或两颗脉冲星,导航位置精度可达40m,速度精度可达0.019m/s。得到的结果验证了提出算法的有效性和可行性。     

基于红外LED的人眼快速定位与跟踪的研究

介绍了一种基于红外光源的人眼快速定位与跟踪方法,应用于驾驶防瞌睡系统。特殊设计的硬件用来控制红外光源,实时获取图像。采用差分图像进行人眼瞳孔图像捕捉和提取,用卡尔曼滤波器跟踪人眼活动,以实时监测眼睛开闭状态。该方法具有快速、对驾驶员无干扰及有较高的准确性等优点。     

基于卡尔曼预测和滤波的视频目标跟踪

视频目标跟踪在军事和民用领域有着广泛的应用,其实现算法首选卡尔曼滤波算法,但是在应用卡尔曼滤波算法之前首先要获得目标当前时刻的观测信息,在全帧图像搜索并确定目标需要耗费大量的计算资源。针对这一问题,文章结合目标跟踪时的卡尔曼滤波算法,在每次完成目标状态的滤波估计后,进行卡尔曼一步预测,确定目标下一时刻可能的范围,避免下一时刻确定量测信息时对整幅图像的搜索,极大地减小计算量,提高目标跟踪的实时性和精度。计算机仿真实验验证文中所提方法的有效性。     

基于提升方法的整数小波在DSP上的实现

在理论上探讨了基于提升框架的整数小波变换(IWT)及其硬件实现问题,并在TI公司的TMS320C6000DSP上实现了图像处理中两种常用滤波器LEGall(5,3),Sweldens(13,7)提升结构的整数小波变换,同时在DSP上对上述滤波器实现了滤波器组(FBS)方法的离散小波变换(DWT).将提升方法的IWT同FBS方法的DWT在硬件上的运行时间作了比较.结果表明,IWT的运行速度比DWT的运行速度快.本结果可用于评价DSP在图像编码中的运行情况,也可估计出采用此种算法每秒能处理的图像数目.理论和实验均表明,基于提升方法的整数小波变换是一种运行速度快,易于硬件实现,并能实现图像无损压缩的算法.     

Image reconstruction algorithm of electromagnetic tomography based on fractional Kalman filter

Aiming at the problem of low quality of image reconstruction of electromagnetic tomography (EMT), in this paper, an image reconstruction algorithm of EMT based on fractional Kalman filter (FKF) is proposed. Firstly, the principle of EMT and the principle of state equation of FKF are expound respectively. FKF is often used in the state estimation of nonlinear systems. There is a nonlinear relationship between the object field distribution and the sensor signal in the EMT. Therefore, according to this feature, FKF is applied to the image reconstruction algorithm of EMT. The image reconstruction process of EMT is regarded as the state estimation process of FKF, the normalized measurement voltage is taken as the observation value, and the sensitivity matrix is taken as the measurement matrix. To establish the nonlinear state estimation equation of the FKF and a priori estimation error covariance equation in the EMT, the gray value of image obtained by LBP is used as the initial value of the state estimation, a prior estimation state vector and a priori estimation error covariance matrix are obtained by prediction update, the Kalman filter gain and the posterior estimation error covariance matrix are obtained by the correction feedback process. After repeated iterations, the final state vector, i.e. reconstructed image of EMT is obtained. Finally, simulation experiments are carried out for seven different flow patterns. The results show that the image error and correlation coefficients of the reconstructed image of this algorithm are better than traditional algorithms such as LBP, Landweber, Kalman filter, and have better anti-noise effect than Kalman filter. Therefore, the image reconstruction algorithm of FKF is a new method and means to study the image reconstruction of EMT.     

相对运动的模糊图像复原的算法研究

对由相对运动引起的模糊图像复原的算法进行了研究，分析其退化的原因，建立了其退化和复原的数学模型．并采用逆滤波、维纳(Wiener)滤波和卡尔曼(Kalman)滤波等算法对仿真运动下的模糊图像分别进行了图像恢复处理。结果表明，利用这一模型算法取得了良好的效果。还对更为复杂退化环境下的图像恢复问题进行了初探，为更为复杂退化环境下的图像恢复提供了理论依据和实践基础。     

基于分区灰度投影的稳像算法在卫星装配中的应用

针对传统电子稳像算法无法快速有效地消除视频图像随机抖动的问题,采用一种基于分区灰度投影的稳像算法,以确保机器人系统能够输出稳定连贯的卫星装配画面。对前后两帧视频图像进行划分并删除对比度低的子区域,利用间隔投影和互相关运算获取局部运动分量,通过基于平均误差门限的迭代步骤筛选后剩余的局部运动分量求解全局运动矢量;若判定存在低频扫描分量,还需对多帧图像的全局运动矢量作均值滤波处理。实验结果表明：基于分区灰度投影的稳像算法相比传统灰度投影法,在低对比度的自然场景图像和模拟装配图像中的稳像精确度分别提升119.1%和55.8%;同时执行时间只有块匹配算法的0.5%。能够有效消除随机抖动,快速输出稳定连贯的视频画面,保证机器人系统顺利完成卫星的地面装配工作。     

摄像稳定技术

随着光电监视、跟踪、侦察系统使用要求的不断提高,对光学图像的稳定要求也日趋严格。图像不稳定的实质是摄像系统的光轴与目标之间有无效的相对运动,包括平移和角运动,其中相对角运动对图像的影响尤为严重,论述了现在采用的两类稳像方法,并对新一代的稳像技术——电子学稳像作了概要的介绍,阐述了平台稳定方法和电子学稳像技术在应用中的技术难点。     

关于驾驶员眼睛检测与跟踪的研究

本文采用红外LEDs和CMOS图像传感器获取人脸图像和眼睛候选区域,再用支撑向量机(SVM)眼睛分类器验证并确定眼睛的位置,完成对驾驶员眼睛的准确定位;在眼睛的跟踪上,针对Kalman滤波和Mean Shift理论本身的缺陷,提出Kalman滤波和Mean Shift相结合的跟踪算法,不仅提高了跟踪的效率和跟踪的鲁棒性,还实现了模板的自动更新。     

光电稳定跟踪装置中微机电陀螺应用研究

以微机电陀螺在高精度光电稳定跟踪装置中的应用为背景,研究了陀螺输出噪声对光电稳定跟踪平台精度的影响.结果表明,陀螺噪声会引起平台基准轴的抖动和缓慢漂移.根据微机电陀螺的实测数据,分析了其噪声特性.基于AR模型建立了微机电陀螺的噪声统计模型.研究了基于Kalman滤波的陀螺去噪算法,给出了去噪结果,分析了该算法不能够取得较好滤波效果的原因.针对Kalman滤波在微机电陀螺信号低频去噪方面的局限性,将基于阈值决策的小波去噪方法应用于微机电陀螺的信号处理中,给出了滤波结果.实测结果表明由于后者不依赖于噪声的精确模型,可根据噪声在不同频段的统计特性采用阈值决策滤波,具有更好的抑噪效果.最后给出了两种滤波算法的比较.