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基于自适应卡尔曼滤波的光学监控信号处理

         

摘要

针对光学监控系统(OMS)实际工作环境的复杂性,导致监控信号中存在不稳定量测噪声,采用基于遗忘因子的自适应卡尔曼滤波(AKF)对光学膜厚监控信号进行去噪处理.建立了针对非线性OMS的AKF模型,仿真分析中针对存在突变信噪比(SNR)的输入信号设置相应AKF初始参数使滤波性能达到最优.结果表明自AKF输出监控信号精度明显优于常规卡尔曼滤波;同时利用AKF输出监控信号判读反射率极值点对应膜厚,最终理论膜厚监控误差<2nm.

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