基于SVM的多源异构数据融和方法

多源异构数据融合可为决策提供更好的支持,相较于单一数据源有很多优势。异构数据融合常发生在特征级和决策级。本文基于统计学习理论支持向量机(SVM)机制,对多源异构数据特征级融合进行了研究,实验证明此方法能有效实现多源异构数据的融合,并应用于决策支持。     

嫦娥一号卫星拍摄的月球三维图像亮柜

2007年12月2日,由中国科学院探月工程应用系统总体部、《中国国家天文》杂志等主办部门在国家科学图书馆展示了第一幅月面图像局部区域的假彩色地形图、嫦娥一号CCD相机三部摄像头拍摄的三条连续的二维影像和中国首次月球探测工程第一幅月面图像的飞行效果图。     

一种粒子群模糊支持向量机的航天器参量预测方法

针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、模糊数学与支持向量机的优势相结合,提出了一种粒子群模糊支持向量机预测方法。针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,设计了总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差三个预测结果评价指标,对不同步长情况下的预测结果进行了比较,证明了粒子群优化模糊支持向量机预测方法的有效性。通过对比粒子群优化模糊支持向量机模型、灰色粒子群神经网络优化模型、粒子群神经网络模型、灰色模型预测的总平均绝对百分比误差,结果证明粒子群优化模糊支持向量机的预测精度和效率较高,在航天器参量预测领域具有较好的应用前景。     

基于粒子群优化支持向量机的测控设备校准间隔预测

针对计量保证方案中仪器校准间隔的预测问题,提出了基于粒子群优化支持向量机的预测方法。综合运用了粒子群优化算法对支持向量机的参数进行全局并行寻优的能力和SVM强大的非线性映射功能,具有很高的预测精度。实例验证表明,该方法具有较好的预测效果。     

一种结合亮温图像和子空间分解的RFI定位算法

射频干扰(radio frequency interference, RFI) 对L波段综合孔径辐射计遥感数据造成了严重污染,降低了产品质量。RFI检测定位是处理RFI的关键步骤。传统的基于亮温图像的定位算法受到仪器角分辨率的限制,无法有效分离相邻的RFI。为了实现更高的空间分辨率,基于子空间分解技术的多信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法被提出。然而,当亮温图像的信噪比较低时,背景和噪声对子空间分解的准确性影响较大,进而降低了MUSIC算法的定位性能。文章通过结合亮温图像和子空间分解两种方法的优点,提出了一种融合改进定位方法。该方法通过在亮温图像域中消除背景场景、增强目标射频干扰,2次提高了图像信噪比,在频域中,利用子空间分解和MUSIC算法实现超分辨率和高精度定位。通过对土壤湿度和海洋盐度（soil moisture and ocean salinity, SMOS）卫星数据进行实验和仿真验证,证明了文章提出的方法在低信噪比情况下优于传统的MUSIC算法和基于亮温的定位算法。此外,在对多个弱RFI源的定位上,该方法的定位精度也优于基于点源波纹的弱RFI检测定位算法。     

基于ILLE和SVM的卫星执行机构系统故障检测与定位

针对某超高指向精度要求的卫星平台,采用增量式局部线性嵌入(ILLE)与支持向量机(SVM)结合的方法,研究系统配置的多组磁伺服机构的故障检测与故障定位技术。在分析执行机构故障模式以及故障影响的基础上,采用LLE算法实时提取并更新与故障相关的卫星姿态控制系统高维信息,对其进行降维及特征提取,实现执行机构系统故障检测。当检测到故障时,提取执行机构系统输入输出信息,利用支持向量机(SVM)方法进行故障定位。该方法无需采集离线数据生成样本集,直接利用卫星姿控系统产生的在线故障特征数据集进行故障检测,并能根据故障检测结果,有效地实现卫星姿控系统执行机构的故障定位。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于滑坡区域颜色特征模型的SVM遥感检测

滑坡区域遥感检测与识别在灾情提取、救援决策和防灾减灾等方面都有着巨大的应用前景。针对滑坡遥感检测中目标颜色特征化模型不准确,对滑坡区域检测识别效果不够理想等问题,提出一种基于滑坡区域颜色特征模型的支持向量机(supportvectormachine,SVM)遥感检测方法。根据光谱学和色度学的基本理论,建立滑坡区域红绿蓝特征获取方法,以多光谱图像为基础,通过典型样本分析,确立目标/背景颜色特征化数字模型和有效边界。将该模型生成训练样本用于滑坡区域SVM检测模型训练,再将训练好的分类器用于滑坡区域的检测识别,在此基础上根据滑坡基础形状模型的轴向长宽比、面积参数和不变矩等典型形状特征指标对滑坡区域进行目标精确分类与识别。利用九寨沟地震后获取多光谱遥感图像进行了滑坡区域检测识别效果对比试验,试验结果表明,该方法能有效识别遥感图像中的滑坡样本点,对滑坡区域的识别精度由传统方法的90%左右提高到97.03%。     

“珠海一号”高光谱数据城市不透水面提取研究

不透水面是评估城市化进程和评价城市环境的重要参考指标，研究城市不透水面的空间覆盖程度对城市生态环境保护、宜居城市建设具有重要意义。本文以“珠海一号”高光谱影像为数据源、珠海市陆域为研究区域，选取支持向量机和随机森林机器学习算法，结合光谱特征，实现城市不透水面信息提取。结果表明：使用“珠海一号”高光谱数据提取不透水面可行性较强，且支持向量机算法更适用于“珠海一号”不透水面提取，总体精度和Kappa系数分别达到92.4%、0.78；基于“珠海一号”高光谱数据进行城市不透水面提取，可为城市规划建设、分析城市土地扩张、评估城市灾害风险提供可靠理论依据和数据支撑。     

基于改进粒子群优化LS-SVM的卫星钟差预报研究

针对导航卫星短期钟差预报精度和稳定度不高的问题,提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）最小二乘支持向量机（LS-SVM）的卫星钟差预报方法。通过引进自适应改变的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的寻优能力,并将其应用到LS-SVM的参数优化中,避免人为选择参数的盲目性,提高了LS-SVM的泛化能力和预报精度。选取国际GPS服务组织（IGS）产品中四颗典型卫星的钟差数据,分别采用LS-SVM模型、神经网络模型和灰色系统模型进行短期钟差预报,计算结果表明：LS-SVM模型的预报精度优于其它两种模型,为导航卫星短期高精度钟差预报提供了新的思路。     

基于目标分解和SVM的极化SAR图像分类方法

极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,从而构造出图像各像素的特征向量。接着利用样本区域像素的特征向量对SVM进行训练,获得经训练的SVM。最后,以各待分类像素的特征向量为输入,利用经训练的SVM即可完成极化SAR图像的分类。对两幅AIRSAR实测极化SAR图像数据分类的结果表明,文章方法能够有效地利用多类散射特征的互补信息,具有较高的分类精度。     

嫦娥一号卫星撞月时刻与坐标精确分析

针对CE-1卫星精确的撞月时刻与撞月点坐标,首先通过探测器载波信号的本地相关处理技术,精确分析了载波信号在VLBI各测站的消失时刻,进而推算了卫星的撞月时刻;通过实时单向多普勒频移测量的事后分析,核实了卫星撞月过程中的飞行姿态演化;最后结合VLBI互相关时延与测距资料,经定位归算确定撞月点坐标。分析表明,CE-1卫星撞月时刻的误差为±5μs,撞月点坐标月面切向和三维定位误差分别约为0.274km和0.319km(1σ)。     

基于精英群引导下量子粒子群算法的快速零陷形成技术

引入罚函数项,建立了一种新的发射波束方向图综合控零的多目标优化模型。用适应度值排序建立由种群非支配解组成的精英群,以精英群中的粒子作为全局最优解引导粒子飞行;用爬坡策略更新全局最优解,给出了基于精英群引导的量子粒子群算法。对阵列权值采用加权优化,可在发射波束指定方向的多零陷、宽凹口。仿真结果表明：算法对多目标的优化较文献算法更优,能优化阵列权值在指定方向快速形成零陷。     

基于GNSS掩星资料的风云卫星微波载荷产品质量验证与分析

聚焦新一代国产极轨气象卫星微波载荷和全球导航卫星系统(GNSS)掩星临边观测的探测机理,及其各自仪器的性能指标和在轨运行的特点,利用2019年1月1日到12月31日的全球数据,开展基于GNSS掩星资料的风云气象卫星微波观测亮温对比和反演廓线产品质量检验研究。在匹配数据时间分辨率为30 min和经纬度分辨率为0.5°的情况下,亮温偏差小于5 K,大气温湿度探测精度分别为1.92 K和22.8%,同时分析了2019年青藏高原地区大气温湿度的时空分布规律。结果表明:风云气象卫星微波辐射计具有全球全天候探测大气温湿度的功能,在近地面具有丰富的反演数据,而对于GNSS掩星探测资料,3 km以上探测精度优于微波湿度计,近地面数据较少,两者联合,既可以互相补充和验证,又能以青藏高原为例,分析长时间序列气象和气候数据,为后续的气候研究提供基础数据集。     

基于能量约束的翼伞系统分段归航设计与仿真

针对翼伞系统的基本飞行特性和良好的可操纵性,采用分段设计的思想对翼伞系统的归航轨迹进行规划.根据各分段轨迹之间的几何关系,将航迹规划问题转变为对设计参数的寻优问题.实际系统所能提供的能量是有限的.因此,在目标函数中加入控制能量的约束.运用改进的粒子群算法对目标函数进行求解计算,得到整个归航轨迹的设计参数.仿真结果表明:...