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自适应序贯M估计算法及其性能分析被引量：4: 2007年; 针对复杂噪声环境下的参数估计问题,提出了一种稳健的自适应序贯M估计算法(Adaptive RecursiveM-Estimation,ARME),并从理论分析和Monte Carlo实验仿真两方面分析了该算法的收敛性、渐进无偏特性和稳健性.理论分析和仿真试验表明:在高斯白噪声背景下,ARME具有与序贯最小二乘算法(Recursive Least Square,RLS)相近的性能;在有突出干扰等非高斯噪声背景下,与RLS相比,ARME的参数估计收敛速度更快,估计误差更小,而且在稳健性上大大优于RLS.; 胡谋法沈燕陈曾平; 关键词：自适应算法 M估计最小二乘估计稳健性 MONTECARLO

强背景大起伏条件下点目标双尺度滤波检测算法: 2007年; 针对白天观测条件下利用望远镜探测空间目标的应用背景,分析了白天观测条件下的空间目标的特点,提出了适合硬件实现的双尺度滤波检测算法(DSF)。该算法能有效地消除强背景的起伏变化,在对CCD相机所获得的单帧图像进行不同尺度的滤波的基础上,可将空间点目标可靠地检测出来。该算法利用了数据的并行处理手段,有效地减少了数据处理的时间,利于硬件实时实现。实验结果表明该算法能够对信噪比约为2的空间点目标进行可靠的检测,且具有较好的实时性。; 王书宏王宏义陈曾平; 关键词：CCD

二维序贯岭回归图像背景估计算法及其参数优化: 建立了基于岭回归估计的背景估计批处理算法,进而提出了自适应的二维序贯岭回归估计算法(Two-Dimensional Recursive Ridge Regression Algorithm,TDRA)。该算法不仅具有最小...; 胡谋法董文娟陈曾平; 关键词：参数优化; 文献传递

强背景下空间目标光电探测的可行性分析: 白天观测条件下高亮度的天光背景使空间目标淹没在强的背景噪声中。在强背景条件下有效地将目标提取出来将明显地拓展目标的探测时段和提升探测系统的性能,因此,开展强背景下空间目标的可行性分析研究,对目标的探测、跟踪与识别等空间突...; 王书宏胡谋法陈曾平; 关键词：CCD 可行性; 文献传递

一种强背景下点目标检测算法及硬件实现被引量：1: 2008年; 白天观测条件下高亮度的天光背景使空间目标淹没在强的背景噪声中,而且由于目标运动角速度高,背景起伏大,帧间数据相关性较小,只能采用单帧数据进行处理。为了有效的检测到空间目标,扩展目标观测时段,针对背景噪声强、数据量大的实时检测难题,提出了适合硬件实现的空间弱小目标检测算法。该算法:(1)将目标图像进行平场归一化;(2)利用形态学Top-Hat算子对归一化后的图像进行目标增强;(3)利用均值滤波对归一化后的图像进行背景估计;(4)图像差分及采用恒虚警方法检测出目标。该算法能在单帧条件下有效地消除强背景的起伏变化及短曝光所引起的快门效应,可将空间点目标可靠地检测出来。最后,文中给出了该算法的硬件实现的并行处理结构,有效减少数据处理时间。通过实测数据的试验结果表明,该算法的检测概率高于单一滤波算法,且能够对信噪比约为2的空间点目标进行可靠的检测,具有很好的实时性能。; 王书宏王卫华陈曾平; 关键词：目标检测并行处理 CCD 形态滤波

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国家高技术研究发展计划(2006AA703402B)