GPS的多尺度滤波算法研究

将基于模型的GPS动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,在某一尺度上给定的单传感器单模型动态系统中建立起一个新的多尺度动态模型。基于建立的多尺度模型和常规Kalman滤波,提出一个能同时对随机信号进行多尺度分解与多尺度估计的新算法,并通过Haar小波仿真试验获得了比仅利用Kalman滤波更好的估计效...     

旋流静态混合器内脉动壁压符号时间序列复杂度分析

为了研究旋流静态混合器内瞬态壁压非线性符号化特性,利用高速动态数据采集系统对直径为0.1m、长径比为2的旋流静态混合器内湍流脉动壁压进行测量。基于瞬态壁压序列的有限统计复杂性对3种符号化转换方法进行了评估,并优化了数据采样长度和小波分解尺度。分析发现动态法保留静态混合流动有效信息能力优于其他两种方法。运用动态法和db2小波相结合对1～15尺度下的压力波动信号进行多尺度符号化复杂度分析。实验研究表明：随着轴向位置的增加,系统的稳定性增强,相对复杂度降低。7.8125Hz以上信号随着流体微团脉动频率的降低其相对复杂度呈双曲线衰减,而0～7.8125Hz信号相对复杂度随信号频率的降低呈线性衰减,表明静态混合是一种具有宏观大尺度稳定性和局部小尺度不稳定的多尺度结构的流体动力学系统。     

基于多尺度理论的复合材料厚板工程分析方法

针对复合材料厚板结构在初始设计阶段的强度分析问题,通过刚度等效和应力-应变分解建立了一种多尺度分析模型,实现了复合材料厚板结构在子层压板水平的计算以及在铺层水平的失效判断。基于该方法,采用FORTRAN语言编写了适用于Abaqus/standard求解器的UVARM子程序,通过与Abaqus内嵌的复合材料模型进行对比,证实了多尺度理论的准确性和可行性。     

基于海岸线状特征匹配的近海域卫星遥感影像定位

针对卫星轨道参数及传感器姿态角等信息缺乏且无控制点的近海域遥感影像定位难题,提出了基于海岸线状特征匹配的影像定位方法。首先,扩展应用Live-Wire算法,实现待定位影像的海岸线交互式提取;然后,设计一种改进的曲线形状签名和优化的部分匹配算法,实现海岸曲线匹配;最后,根据曲线匹配结果计算变换矩阵,实现近海域卫星遥感影像定位。利用Land Sat和SPOT影像的定位实验验证了该方法的有效性。     

SINS/GPS/SST/高度表组合导航系统异步融合算法

针对不同类型导航传感器的采样率不同步,提出了一种基于状态方程多尺度变换的组合导航系统信息异步融合算法。首先,建立组合导航系统基于最高采样率下的状态方程;然后,将状态方程分解到不同的尺度上,进而建立基于不同尺度上的多个状态方程及其对应的量测方程;最后,建立基于不同尺度上的全局最优信息融合算法。仿真结果验证了该算法能有较好的实时性和融合精度。     

基于ICA的遥感图像的色彩分类方法

根据独立成分分析（ICA）方法和多频谱卫星遥感图像的特点,提出了一种基于ICA的遥感图像色彩分类法。方法使用FastICA算法提取遥感图像的色彩独立成分,是RGB反转的结合,具有互补的分布,不受照明的影响。使用最大相似度分类算法对像素进行色彩分类,实验结果表明,方法的色彩分类效果较好,对多频谱遥感图像进行色彩分类十分有效。     

基于平滑先验分析和排列熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,滚动轴承振动信号的特征信息表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。基于此,提出一种基于平滑先验分析(Smoothness priors approach,SPA)和排列熵(Permutation entropy,PE)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用平滑先验分析方法代替传统的时间序列分解方法对滚动轴承信号进行分解,得到轴承信号的趋势项和去趋势项;其次,分别计算趋势项和去趋势项的排列熵值;最后,将排列熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于滚动轴承实验数据并进行对比分析,结果表明,在训练样本数为每类50%的条件下,该方法的故障诊断正确率比PE和经验模态分解-PE分别高出12.5%和3.125%。     

基于信息论分析的多尺度图像去噪方法

图像多尺度统计相关模型的信息论分析表明,尺度内模型可以捕捉小波系数间的大部分相关性,较尺度间模型携带更多的信息,而通过加入父信息得到的增益则较小。为充分利用各模型提供的不同信息,提出一种基于信息融合的多尺度去噪方法,将尺度内和尺度间相关模型的优点相结合,并压制各自的缺陷。仿真结果表明,基于信息融合的方法具有更好的视觉效果和去噪性能。     

基于区域能量的自适应多尺度边缘检测

提出了基于区域能量的自适应多尺度边缘检测方法,研究了局部区域内不同边缘方向两侧能量的分布情况;在此基础上提出了一种基于区域能量阈值差与区域面积比值的自适应多尺度方法,最后给出了仿真实验以及与传统方法的对比。结果表明,新方法能进行有效边缘检测并能更好地去除噪声。     

2.5D机织复合材料悬臂梁振动疲劳实验与有限元模拟

2.5D机织碳纤维增强树脂基复合材料以其在力学性能和复杂构件成型两方面的综合优势，在大涵道比商用涡扇发动机风扇叶片方面具有巨大的应用前景。对发动机风扇叶片来说，振动疲劳是一种不可忽视的工况条件，目前2.5D机织复合材料振动疲劳方面的实验与数值预测模型十分有限。本工作针对一种模拟发动机叶片根部的2.5D机织复合材料悬臂梁结构，建立一阶弯曲振动疲劳行为模拟的多尺度模型，并基于固定周期跳跃的疲劳加载模拟方法，结合主导疲劳失效机制的损伤萌生准则和疲劳刚度退化模型，开展2.5D机织复合材料经、纬向试件振动疲劳实验过程的模拟。基于建立的多尺度模型分析试件危险部位单胞内的应力场，预测经、纬向试件振动疲劳实验后的损伤状态。数值模拟结果与实验后的断口形貌观测结果吻合，验证了本工作提出的2.5D机织复合材料振动疲劳多尺度预测模型的有效性。基于提出的振动疲劳多尺度预测模型，对随着疲劳加载次数累积经向试件工作段单胞内的损伤状态进行了仿真，揭示了2.5D机织复合材料振动疲劳损伤的演化机理。     

一种基于 KFCM的 SVM遥感图像机场目标分类算法

在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM算法的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在模糊理论基础上的模糊核C-均值聚类算法(KFCM)用于处理遥感数据的不确定性问题,并通过聚类分析后的目标子图,剔除非目标样本的同时保留了目标样本,较好地解决了样本不平衡问题。将基于KFCM的SVM分类算法用于遥感图像机场目标的分类,实验结果和性能分析表明该算法分类性能优于传统SVM算法。     

基于条件随机场的遥感图像语义标注

遥感图像包含的信息丰富,纹理复杂,而遥感图像语义标注又为后续的目标识别、检测、场景分析及高层语义的提取提供了重要信息和线索,这使其成为遥感图像理解领域中一个关键且极具挑战性的任务。首先针对遥感图像语义标注问题,提出采用条件随机场(CRF)框架对遥感图像的底层特征和上下文信息建模的方法,将Texton纹理特征与CRF中的自相关势能结合来捕捉遥感图像中的纹理信息及其上下文分布,采用组合Boosting算法进行Texton纹理特征选择和参数学习;然后将Lab空间中的颜色信息与CRF中的互相关势能结合来描述颜色上下文;最后用Graph Cut算法对CRF进行推导求解,得到图像自动语义标注结果。同时,建立了可见光遥感图像数据库Google-4,并对全部图像进行了人工标注。Google-4上的实验结果表明:采用CRF框架与Texton纹理特征和颜色特征相结合对遥感图像建模的方法与基于支持向量机(SVM)的方法相比较,能够取得更准确的语义标注结果。     

Target localization based on cross-view matching between UAV and satellite

Matching remote sensing images taken by an unmanned aerial vehicle (UAV) with satellite remote sensing images with geolocation information. Thus, the specific geographic location of the target object captured by the UAV is determined. Its main challenge is the considerable differences in the visual content of remote sensing images acquired by satellites and UAVs, such as dramatic changes in viewpoint, unknown orientations, etc. Much of the previous work has focused on image matching of homologous data. To overcome the difficulties caused by the difference between these two data modes and maintain robustness in visual positioning, a quality-aware template matching method based on scale-adaptive deep convolutional features is proposed by deeply mining their common features. The template size feature map and the reference image feature map are first obtained. The two feature maps obtained are used to measure the similarity. Finally, a heat map representing the probability of matching is generated to determine the best match in the reference image. The method is applied to the latest UAV-based geolocation dataset (University-1652 dataset) and the real-scene campus data we collected with UAVs. The experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the method.     

新型遥感图像增强技术

基于方向辅助信号和所需带宽,提出一种基于各向异性BEMD的遥感图像融合增强算法。首先,给定的方向辅助信号和其对应负信号加到原始信号中去,构建两个待分解信号;然后,应用传统BEMD把两个待分解信号进行分解,获取的分量相加得到对应的IMFs,辅助信引同时在相加的过程中被移除,同时该过程有效地避免了边界效应和模式混叠,该方法...     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法

针对传统SIFT算法在无人机遥感图像拼接中存在的运算缓慢、误匹配较多且计算过于复杂,无法满足遥感图像处理的实时性要求等缺陷,以及由于采集到的图像之间存在曝光差异等情况,直接进行叠加拼接后极大可能会在边界处产生重影错位的情况,文章提出了一种改进的SURF算法与融合算法用于无人机的遥感图像拼接。首先,在特征检测阶段,将SURF算法与Harris角点检测算法2种算法相结合,快速得到图像的特征点与特征描述子;在特征匹配阶段分为粗匹配与精匹配2个步骤:通过KNN算法对待拼接图像间特征点的粗匹配,以及应用RANSAC算法去除误匹配点的精匹配;在图像融合阶段,采用了基于距离的加权平均算法进行图像融合;最后,实验表明:文章所提出的算法处理速度相比于传统SUFT算法提升了近5倍,相比于其他改进算法,匹配精度也有所提高,并且该算法能够有效提高图像拼接后的质量与效果,解决了拼接痕印明显、重影、错位等现象可能发生的问题。     

微振动影响下的TDICCD相机图像复原方法

随着遥感卫星成像分辨率的不断提高,微振动对空间相机成像质量的影响已不能忽视。本文主要针对微振动影响下的时间延迟积分电荷耦合器件（TDICCD）图像的复原方法进行了研究。首先,结合成像器件与目标存在相对运动时的曝光成像规律和TDICCD相机成像原理,建立了微振动下TDICCD相机的成像模型,并进行了仿真得到退化图像。然后,对面阵图像复原方法进行了介绍。最后,将面阵复原方法改进推广至TDICCD图像复原,提出了一种微振动影响下的TDICCD相机图像复原方法,并进行了仿真。恢复图像各指标均有一定提升,验证了方法的有效性。     

SRS-Net: Training object detectors from scratch for remote sensing images without pretraining

Most of the current object detection algorithms use pretrained models that are trained on ImageNet and then fine-tuned in the network, which can achieve good performance in terms of general object detectors. However, in the field of remote sensing image object detection, as pretrained models are significantly different from remote sensing data, it is meaningful to explore a train-from-scratch technique for remote sensing images. This paper proposes an object detection framework trained from scratch, SRS-Net, and describes the design of a densely connected backbone network to provide integrated hidden layer supervision for the convolution module. Then, two necessary improvement principles are proposed: studying the role of normalization in the network structure, and improving data augmentation methods for remote sensing images. To evaluate the proposed framework, we performed many ablation experiments on the DIOR, DOTA, and AS datasets. The results show that whether using the improved backbone network, the normalization method or training data enhancement strategy, the performance of the object detection network trained from scratch increased. These principles compensate for the lack of pretrained models. Furthermore, we found that SRS-Net could achieve similar to or slightly better performance than baseline methods, and surpassed most advanced general detectors.     

一种针对高光谱图象识别与分类的二进编码方法

针对高光谱遥感图像中地物识别与分类问题,在对传统二进编码方法的优缺点进行分析的基础上,给出了一种新的二进编码策略,并给出了相应的快速匹配算法。该算法原理简单,易于实现,能够提高不同地物的可分性,试验结果表明,算法可以得到较好的分类效果。     

一种基于纹理特征的卫星遥感图像云探测方法

 针对卫星遥感图像中的云探测问题，提出了一种有效的纹理特征分析方法。该方法使用反映图像灰度性质和空间关系的分形和灰度共生矩阵两类纹理，分别来描述云区域和无云的下垫面区域，并从这两个纹理的共5个特征参数构成的多维空间中简化出最小的二维分类空间，使该空间能够完全地区分卫星遥感图像中的云和各种下垫面，利用它设计的线性分类器可以高效地实现云的自动探测功能。大量实际图像测试结果正确率达到98%，证实了该方法的有效性。     

A multi-index assessment method for evaluating coverage effectiveness of remote sensing satellite

This paper deals with the multi-index assessment method for evaluating coverage effectiveness of remote sensing satellite. Because a series of satellite activities such as imaging, moving target observation, and environment investigation need to know the coverage characteristics, the coverage capability of the remote sensing satellite is the most important index. Thus, it is very important to establish the method of effectiveness evaluation of coverage characteristics. This paper focuses on the assessment of coverage effectiveness of remote sensing satellite, and proposes and designs a multi-index evaluation method based on index weight using entropy weight method and analytic hierarchy process. With a simulation case, the effectiveness evaluation results of single satellite coverage and multi-satellite coverage performance are given for the proposed assessment. The experimental results show that the established coverage characteristic model and the proposed assessment method are effective and right.