基于高斯拟合的统计滤波算法及其应用
本文着重介绍了基于高斯拟合的统计滤波算法(以下简称GFF),以及该算法在车载超声波传感器检测上的应用.该算法通过拟合高斯曲线的方式滤除噪声,与传统的平均值滤波方法相比,主要优点在于:①滤波结果由测量值的分布情况决定,从而抑制了数值变动对测量结果的影响,准确性和一致性得到提升,即在测量次数较少的情况下依然可以输出较稳定的滤波结果.②超声波传感器测量值的变化通常由大量随机因素组成,这与其他许多种类的传感器测量值类似,因此该算法的适用范围很广.③可以输出传感器的稳定性指标,用常规方法测量得到的传感器输出值即使是合格的,若稳定性指标超出范围也可以判定为不合格品.因此本方法增强了对产品特性的识别能力,具有很强的实用性.
车载超声波传感器 参数标定 统计滤波 高斯函数 最小二乘拟合
韩延明 陈成 张琨 冯兴龙
华晨汽车工程研究院电子工程室
国内会议
上海
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1760-1763
2016-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）