基于主分量分析的多维时间序列特征选择方法研究

研究了多维时间序列的特征选择问题。首先,讨论了主分量分析的原理;然后,将提出的斜率趋势算法和核函数分类算法应用于多维时间序列的特征选择过程中,并探讨了两类方法的优缺点;最后,采用两种算法对目标距离像多维时间序列进行了仿真实验。实验结果表明了所应用方法的可行性和有效性.     

DOA估计算法性能分析及仿真

分析了几种常见空间谱估计算法的结构,提出了一种未知信源数的高分辨DOA估计算法。该算法继承了求根MUSIC算法优越的性能,直接利用阵列接收数据的协方差矩阵,无须预判信源个数和进行特征值分解,实现高分辨谱估计,同时在信噪比较小时,仍能保持较高的角度分辨力。最后通过大量的计算机仿真实验比较了各种算法的性能,证明了新算法理论的正确性和有效性。     

基于图论分割的多光谱图像非监督分类方法

针对传统基于像素的多光谱遥感图像分类方法存在的"麻点"现象、采样成本高等问题,提出了一种基于图论分割的非监督分类方法,首先采用基于图论的分割算法,按局部邻近相似像素点分割成若干子区域,再以分割后子区域为基本单元,整体进行模糊 C均值聚类,最终实现对多光谱图像的非监督分类.实验证明,该方法结合了局部邻近像素点的相互关系以及相似区域的整体特征,有效解决了麻点问题,具有较高的分类精度和算法效率,降低了采样成本.     

发动机转子系统早期故障智能诊断

在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。     

基于支持向量机的无参考遥感图像质量评价方法

针对遥感图像主观评价方法的低效率以及常用客观评价方法无法充分考虑人眼对图像的感知特性的问题,文章提出了一种基于支持向量机的无参考遥感图像质量（quality）评价方法。首先建立遥感图像主观评价库,然后在不需要图像失真信息的基础上,利用支持向量机（SVM）将图像的失真类型分为三类,并对每类进行单项评价,再通过加权得到遥感图像的总评分,最后将本文方法、信噪比与信息熵的评价结果回归到主观评价空间并进行对比。实验证明,文章所提方法能客观地评价遥感图像的质量,且优于信噪比和信息熵两种质量评价方法,其结果与人眼视觉感受相符。     

Assessment of the impact of dimensionality reduction methods on information classes and classifiers for hyperspectral image classification by multiple classifier system

Identification of the appropriate combination of classifier and dimensionality reduction method has been a recurring task for various hyperspectral image classification scenarios. Image classification by multiple classifier system has been evolving as a promising method for enhancing accuracy and reliability of image classification. Because of the diversity in generalization capabilities of various dimensionality reduction methods, the classifier optimal to the problem and hence the accuracy of image classification varies considerably. The impact of including multiple dimensionality reduction methods in the MCS architecture for the supervised classification of a hyperspectral image for land cover classification has been assessed in this study. Multi-source airborne hyperspectral images acquired over five different sites covering a range of land cover categories have been classified by a multiple classifier system and compared against the classification results obtained from support vector machines (SVM). The MCS offers acceptable classification results across the images or sites when there are multiple dimensionality reduction methods in addition to different classifiers. Apart from offering acceptable classification results, the MCS indicates about 5% increase in the overall accuracy when compared to the SVM classifier across the hyperspectral images and sites. Results indicate the presence of dimensionality reduction method specific empirical preferences by land cover categories for certain classifiers thereby demanding the design of MCS to support adaptive selection of classifiers and dimensionality reduction methods for hyperspectral image classification.     

基于双重分类深度学习的低空目标自动检测方法

由于图像数量多,因此准确、高效的目标检测是提升靶场光测图像处理自动化程度的关键步骤.针对低空目标图像及目标类型多、目标特性变化等情况导致传统目标检测算法适应性差的问题,提出了一种基于双重分类深度学习的低空目标自动检测方法.该方法基于深度学习目标检测框架YOLO V3,根据低空目标的亮度和形状的双重属性特征,将网络输出层...     

基于多种空间信息的高光谱遥感图像分类方法

在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创造性地将超像素信息应用于分类前处理,提出了一种利用超像素信息对像素点的特征向量进行线性加权融合的方法。试验结果表明,所提方法的性能优于目前的通常方法。     

基于微多普勒的空间锥体目标微动分类

空间锥体目标在飞行时存在多种微动,具体可分为章动、进动及自旋,准确获取目标微动形式是弹道目标微动及结构参数估算的前提。首先分析了3种微动形式下锥体目标锥顶及锥底滑动型散射源微多普勒及其频谱分布特性,发现自旋锥体目标散射源微多普勒为0 Hz,章动锥体目标任意散射源微多普勒谱的峰值非等间距分布,进动锥体目标任意散射源微多普勒谱的峰值等间距分布。据此提出利用微多普勒阈值识别自旋、利用微多普勒谱峰值是否等间距分布识别章动和进动的分类方法。最后通过仿真说明了本文分类方法的有效性,可为空间锥体目标微动分类提供一定的参考。     

基于支持向量机的机场智能驱鸟决策

为提高机场鸟击防范管理水平,实现探鸟雷达与多种驱鸟设备联动,提出一种基于支持向量机（SVM）的机场智能驱鸟决策方法。该方法包括训练和测试两部分。训练部分利用机场鸟类探测预警与驱赶联动系统获取的大量历史鸟情信息,结合专家知识,通过数据预处理与支持向量机训练,建立驱鸟策略分类模型;测试部分根据驱鸟实时智能决策结果,对驱鸟策略分类模型进行持续修正与优化。通过某机场的实测鸟情信息数据与若干驱鸟实例,证明驱鸟策略分类模型具有较高的决策正确率,并能够通过自身修正与优化应对各种新问题。本文方法针对实时鸟情信息,实现了多种驱鸟设备的优化组合,克服了驱鸟设备长期重复运行造成的鸟类对驱鸟设备的耐受性问题,极大改善了驱鸟效果。