改进粒子群算法优化SVM参数的遥感图像分类

文章使用支持向量机(SVM)分类算法,结合当下应用较为广泛的智能优化算法,对SVM的参数进行优化选取,以期能够提高遥感图像的分类精度。针对粒子群算法(PSO)优化SVM分类器参数时,存在着容易早熟收敛、分类精度相对较低、容易陷入局部最优解的问题,提出了一种以自适应权重粒子群算法(SAPSO)为基础,引入遗传算法交叉算子的混合优化算法(SAPSO-GA),利用这种改进的算法优化SVM参数对遥感图像进行分类。文章以一景Quick Bird卫星遥感影像为例,对影像进行图像融合等预处理,然后分别使用PSO-SVM算法和SAPSO-GA-SVM算法进行土地利用分类,比较分析两种算法的分类精度,结果表明,改进的算法提高了粒子群算法的搜索性能,能够寻找更佳SVM分类器参数,获得较高的分类精度。     

等值线匹配算法的地形适应性研究

地形辅助导航匹配算法的性能直接由地形特征所决定,因此,建立地形特征参数与匹
配算法精度之间的定量关系不仅是判断匹配性能的需要,也是进行航迹规划的基础。本文以
ICCP算法为研究对象,首先,运用聚类和回归分析方法挑选出6个与匹配精度密切相关的参
数;然后,采用多重回归、二项Logistics回归和判别分析等三种方法分别得到匹配精度与
地形特征之间的定量关系,其中多重回归分析得到的是匹配精度与地形特征参数之间的精确
对应关系,而二项Logistics回归和判别分析则是建立误差类别与地形特征参数之间的关系
。仿真结果表明,多重回归预测精度基本与实际匹配精度一致,但在少数样本点偏差较大;
二项Logistics回归和判别分析的正确判断概率均优于90％。
     

基于BP神经网络的景象匹配算法研究

基于BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。讨论了BP神经网络及图像的灰度不变矩和边缘不变矩，并把灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于本文BP神经网络景象匹配中。算法分析表明该算法具有很高的匹配效率。     

基于粒子群算法的固体运载火箭上升段弹道优化设计研究

应用粒子群优化算法研究了固体运载火箭上升段弹道优化设计问题。设计了固体运载 火箭上升段飞行程序,构建了固体运载火箭弹道优化设计问题的粒子群算法,通过控制参数 改进和引入函数拉伸策略,对算法进行了改进。仿真计算结果表明,粒子群优化算法能有效 解决固体运载火箭弹道优化设计问题,优化方案末助推级液体推进剂消耗比原方案减少11.1 ％,算法收敛速度快,需设置参数少,易于工程实现。可为固体运载火箭弹道优化设计 提供理论参考。
     

天基光学传感器动态成像配准方法研究

图像配准是天基光学动态成像处理中的关键技术,在遥感侦察等领域有着重要应用。对星空背景和地球大气背景下天基目标探测中的图像配准问题进行研究。针对星图配准建立了部分平均Hausdorff距离(PMHD),并定义了一种新的相似性匹配测度,利用序贯岭回归估计方法实现快速配准;针对地球大气背景图像配准,通过改进的Harris角点检测亚像素定位提取特征点集,基于PMHD利用粒子群优化(PSO)算法实现图像的精确配准。仿真实验表明:提出的星图配准方法具有实时性和亚象元配准精度,联合PMHD和PSO的大气图像配准具有良好的配准精度和较强的抗噪干扰能力。     

面向弱纹理空间目标的特征点匹配方法

特征点提取与匹配是遥感图像处理中关键的一环,目前成熟的算法大多面向对地成像类型的遥感图像,对于空间目标的遥感图像,没有考虑成像条件与探测平台的影响因素,特征点匹配质量较差。针对空间目标的匹配精度不高这一问题,文章提出了一种基于聚类的特征点匹配算法。首先,根据空间目标的重复弱纹理进行特征点提取与描述,再利用特征点的空间位置进行聚类,并对特征点簇进行匹配;之后将特征点的主方向减去目标整体方向,利用特征点主方向对每一个点簇进行再分组,并完成特征点匹配;最后利用最近邻次近邻比率方法和随机样本一致算法（RANSAC）剔除外点。采用该特征点匹配方法进行的模拟成像数据实验结果表明,对于空间目标图像,基于聚类的特征点匹配较直接匹配,匹配数量的提升最高可达50%,重投影误差优于1/4个像元。文章提出的这一方法使用目前通用的各种特征描述子,能够大幅度提高空间目标图像特征点匹配的数量与精度。     

基于双星编队的空间非合作目标联合定轨方法

针对单颗卫星对空间非合作目标的纯测角跟踪定轨系统存在观测几何条件差和定轨误
差较大的缺点,提出利用双星编队对空间非合作目标进行协同观测。该方法引入平方根无迹
卡尔曼滤波(UKF)算法,并融合地面站观测双星编队信息、双星编队星间测量数据以及双星
编队对空间目标光学观测信息进行整网定轨,实现在纯测角条件下双星编队对空间非合作目
标的实时跟踪。仿真结果表明该方法可以改进观测几何条件和提高空间非合作目标的跟踪定
轨精度。     

绕飞过程中小天体三维模型重构及探测器运动估计研究

提出了一种利用绕飞段拍摄序列图像对小天体三维模型进行重构,同时估计探测器位 置姿态的方法。利用PCA\|SIFT算法对探测器绕飞小天体过程中拍摄的序列图像进行特征点 提 取及匹配,得到稳定的特征点序列。在窄视场拍摄条件下,通过弱透视投影变换简化成像模 型,并利用SVD因式分解算法重构了小天体的三维模型,同时估计出探测器的位置和姿态。 通过实际拍摄的图像以及人工数据分析了距离远近、特征点个数、图像帧数以及视场角等因 素对三维重构精度以及探测器位姿估计的影响。仿真结果表明该算法可以有效的用于小天体 模型重构以及探测器的运动估计。
     

Daubechies小波函数特征对MRTD算法的影响性分析

时域多分辨分析法（MRTD）是电磁场仿真计算的新方法,其核心是时频分析的小波函数问题。为提高MRTD方法的计算效率和精度,如何选择Daubechies(db)小波函数的消失矩和紧支度成为MRTD算法应用中有待解决的问题。首先给出了一种在介质基底有损耗的情况下计算微带线间串扰的三维MRTD数学模型。其次研究db小波尺度函数的紧支度、消失矩特性对于MRTD算法的计算精度和效率的影响问题。最后通过对比基于 db1~db4 四种小波基的MRTD算法对PCB电路板微带线间串扰的仿真结果,得到在相同精度下,基于db2小波函数的MRTD算法计算效率最高,在db小波簇中是最优的结论。
     

一种基于全相位预处理的PMF-FFT改进算法

高动态条件下扩频信号的捕获常采用基于FFT的部分匹配滤波(PMF-FFT)捕获算法,但此算法存在频谱泄漏和多普勒频偏估计误差大的问题。通过全相位预处理的方法对PMF-FFT算法做出改进,提出了PMF-apFFT/FFT捕获算法。一方面,所提算法能够利用全相位FFT(apFFT)算法抑制PMF-FFT算法存在的频谱泄漏;另一方面,算法利用FFT运算结果辅助PMF-apFFT支路对多普勒频偏估计值进行校正,提高了频率估计精度。理论分析和仿真结果表明,PMF-apFFT/FFT捕获算法能够有效抑制PMF-FFT算法中由FFT运算带来的频谱泄漏,且多普勒频偏估计精度有显著提高。     

基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息，提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具，比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换，在contourlet域完成图像信息的融合，最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性，首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则，系数选择更符合人类视觉系统的要求，使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则，在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法，且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。     

控制点/控制点对最优能量解析的图像配准

 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。     

基于增量调制的ICCP地磁匹配序列生成方法

为解决地磁匹配算法中匹配点的选取和匹配序列长度的设置问题,提出一种迭代最近等值线(ICCP)算法的地磁匹配序列生成方法。首先,分析了采样定理、地磁图分辨率、磁场起伏特征和磁传感器测量精度等对匹配序列采样间隔的约束,以及匹配序列长度与误匹配的关系;然后,在此基础上利用增量调制原理实现了匹配点的选取;最后,建立了本文方法参数优化的目标函数,并利用二进制粒子群优化（BPSO）算法对匹配序列的长度和增量调制的量阶进行寻优,使ICCP算法在保证匹配精度的前提下能够缩短匹配时间。仿真结果证明所提方法具有良好的环境适应性,对ICCP算法的精度和实时性都有明显改善。     

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

基于分层人工鱼群的相干极化-DOA联合估计

智能优化算法是解决多维非线性优化问题、提高计算效率的有力工具。本文针对相干辐射源极化-空间角联合估计中计算量巨大的工程难题，以广义子空间拟合约束公式为代价函数，提出一种分层人工鱼群算法。该算法基于分层协同策略将鱼群分为底层和顶层，底层以人工鱼群算法进行全局搜索以保证种群多样性，顶层以粒子群算法进行局部搜索以加快收敛速度。仿真结果证明：分层人工鱼群算法能大幅降低广义子空间拟合的计算量，尤其是在较多目标的情况下。算法可有效提高计算效率，同时可提供优于传统人工鱼群算法的估计精度。     

“资源三号”卫星图像影像特征匹配方法研究

随着中国遥感卫星的迅速发展,要求影像几何质量评价方法可以在待评图像和参考图像间提取出精确且分布均匀的控制点信息。文章提出一种基于多源、高精度遥感图像的特征点匹配方法。该方法首先用加速稳健特征（Speeded Up Robust Features,Surf）算法对＂资源三号＂卫星图像和参考图像进行粗匹配以建立两幅图像间的整体几何关系,通过对相同区域进行wallis滤波增强图像纹理信息,然后用Surf算法进行特征点的提取和匹配,最后利用对极几何约束剔除误匹配点。试验结果表明,该方法可以全自动、快速和精确的提取影像控制点。     

基于Zernike矩的高精度太阳图像质心提取算法

在基于太阳观测的月球车天文导航系统中,针对太阳传感器中图像噪声以及典型图像退化的不良影响,提出了一种基于Zernike矩的高精度太阳质心提取算法。采用Sobel算子进行边缘检测,Zernike矩重定位亚像素边缘,用最小二乘法拟合圆心。而当图像存在退化时,进行有效圆边缘点检测后,再用该法提取质心。从理论上分析了Zernike矩亚像素边缘检测对圆拟合法的改进作用。利用仿真图像和地表实验图像,将本文方法与传统的重心法、带阈值的重心法和圆拟合法进行了比较。结果表明,本文方法精度更高,具有更好的稳定性,可以对月球车天文导航精度的提高起良好作用。     

基于改进粒子群算法的红外灯阵自动优化设计

为提高航天器热试验用红外灯阵的设计效率、提升灯阵热流分布均匀性,提出一种基于粒子群算法的红外灯阵自动优化设计方法:建立红外灯单灯的热流分布数据库与灯阵位置参数的自动优化设计方法;并通过优化参数的重新选择和优化参数间约束条件的建立,改进传统的粒子群算法以提高设计效率。计算结果表明,相比遗传算法,使用改进粒子群算法进行灯阵优化设计用时缩减82%,而优化所得的热流分布均匀度仅低了0.77%。     

基于GPU的高光谱遥感主成分分析并行优化

主成分分析（principal component analysis, PCA）是高光谱遥感图像特征提取的重要方法。为了在保证精度的同时,提高高光谱遥感PCA算法的计算效率,文章提出一种基于图形处理器（graphic processing unit,GPU）＋中央处理器（central processing unit,CPU）异构系统的PCA并行优化方法。该方法利用GPU的并行计算能力实现PCA中复杂的协方差矩阵计算与维数缩减过程,优化了像元去均值的计算流程;解决了GPU内核计算像元累加和非合并访问问题;利用共享内存机制,提高了访存效率。此外,该方法采用改进的Jacobi快速迭代法在CPU中进行特征分解,保证了算法的精度。实验结果表明,该方法在保证精度的同时能够有效提高计算效率,在Quadro600平台上的加速比达到141倍,满足了高光谱遥感图像实时应用的需求。     

基于信噪比优化的中段传感器预指派模型

结合中低轨中段弹道目标连续跟踪这一特殊应用背景,从跟踪相机交接的再捕获确认到稳定跟踪的全程角度出发,提出了一种基于信噪比和跟踪精度联合优化的新的传感器预指派模型。并采用通过对粒子降维处理和位置矢量更新的实值粒子群优化算法,对所提模型的性能进行分析和比较。仿真实验表明,该模型的调度性能较之前的优化目标函数及二进制粒子群优化算法,更贴近导弹中段飞行情况的实际且性能有所改进,因而是一种更高效的调度模型。