结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。     

萤火一号火星探测器星星掩星接收机设计实现

对萤火一号(YH-1)火星探测器星星掩星接收机设计实现进行了研究.给出星星掩星探测原理和设计的掩星接收机.性能和地面仿真测试结果表明:掩星接收机各项性能指标优良,灵敏度高,满足中俄联合火星电离层无线电掩星观测试验高精度的探测需求.     

中俄联合火星电离层星-星掩星探测

中俄联合火星星-星掩星探测是人类首次在火星空间环境进行此类的联合试验。用于探测火星电离层的星-星掩星技术较以前星地间的探测技术相比,有可接收高信噪比信号,反演精度高,可探测火星上太阳天顶角大于43°,或者小于138°的区域电离层等优点。本文介绍了中俄联合火星星-星掩星探测方案、基本原理,给出了主要技术指标、地面模拟测试结果。     

基于区域特征光谱的自组织特征映射神经网络高光谱图像主成分提取方法

非监督分类算法用于高光谱图像主成分提取时存在分类精度受数据分布状态和噪声影响大的缺点,导致提取效果差。论文提出基于空间信息的神经网络非监督分类主成分提取算法,该算法首先通过空间邻域自动聚类提取区域特征光谱替代像元光谱作为自组织特征映射神经网络的训练样本,经过训练神经网络自适应获取高光谱图像地物类别特征,最后通过对光谱矢量聚类完成主成分的统计和提取。论文提出采用区域特征光谱替代单象元光谱作为训练样本有效抑制了噪声对分类结果的影响,同时显著减少了神经网络的数据处理量,使主成分得到快速准确地提取。对深圳红树林自然保护区高光谱图像的仿真结果表明:神经网络训练样本数降低了约95%,更重要的是算法快速准确地提取了主成分,提取效果明显好于K-均值算法。     

GPS掩星探测天线相位中心的校准

GPS天线是GPS接收系统的关键部件,它的性能特点直接影响GPS信号的有效接收.天线相位中心的变化直接影响GPS伪距和载波相位观测量的测量.而且,相位中心并不是固定的,它会随不同的来波方向发生移动.为了更好地满足一些高精度的需要,相位中心的变化量在解算时必须被考虑进去.本文讨论了一种GPS天线相位中心的校准方法,利用微波暗室测量出不同方位角和不同俯仰角的相位方向图,即可解算出不同来波方向天线相位中心点的精确位置.对自主研制的双频GPS天线相位中心进行了测定,在仰角±75°范围内,其相位中心变化4mm以内.      

星载GPS无线电掩星地球大气探测的现状及发展

简要介绍了GPS系统及GPS掩星法大气探测的特点和发展历程，在此基础上进一步对比较有代表性的几个项目——COSMIC、GASP、以及EPS进行了较为详细的介绍，最后对星载GPS掩星法大气探测的发展趋势进行了预测。     

基于顶点成分分析的高光谱图像低概率异常检测方法研究

用低概率检测(LPD)方法对小概率异常进行检测时,由于在低频空间中选取正交向量作为背景光谱,使得小概率异常检测受噪声影响较大,存在漏检率较高的缺点。提出用顶点成分分析(VCA)算法提取端元光谱作为背景光谱,并将观测光谱向量投影到背景光谱张成空间的正交子空间中,从而有效抑制背景、突出目标进行异常检测。通过对高光谱原始数据的仿真分析,该检测方法降低了漏检率,提高了检测能力。