时域递归滤波算法中k系数确定方法的研究

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时域递归低通滤波是高精度光电实时跟踪控制系统在复杂背景条件下提高信噪比 ,检测运动弱小目标的主要方法 ,属于自适应的非线性滤波。这种非线性滤波的关键在于实时确定滤波算法中的k系数。这个k系数是预测偏差的函数 ,它能够根据目标运动的情况实时校正滤波算法。通常在确定这个系数时有不同的算法 ,通过比较这些算法在硬件上实时实现的差别 ,确定出适用于光电实时跟踪控制系统比较理想的时域递归低通滤波方法。 Time-domain recursive low-pass filter is the main method of high-precision photoelectric real-time tracking control system to improve signal-to-noise ratio and detect weak targets under complex background conditions. It belongs to adaptive nonlinear filter. The key of this nonlinear filtering is to determine the k-factor in the filtering algorithm in real time. This k-factor is a function of the predicted deviation and it can correct the filtering algorithm in real time according to the target’s motion. Usually, there are different algorithms for determining this coefficient. By comparing the real-time difference of these algorithms in hardware, we determine the ideal time-domain recursive low-pass filtering method suitable for real-time photoelectric tracking control system.
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