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961.
962.
条带模式合成孔径雷达回波数据的聚束成像算法处理 总被引:7,自引:0,他引:7
对条带模式SAR和聚束模式SAR的关系进行了研究,给出了一种如何利用聚束成像算法来处理条带模式SAR的原始回波数据的方法,这种方法基于两种模式成像处理器输入数据的不同特点和Dechirp解调原理,同时使用了频谱扩展的方法。在没有聚束模式SAR原始回波数据的情况下,可使用本文的方法利用条带SAR数据来模拟聚束SAR数据,以便研究聚束成像算法。此外在条带 SAR成像过程中,利用文中给出的算法,可以对某一小的目标区域进行精细成像。也可将此方法用于条带SAR的快视成像中。 相似文献
963.
张京轩 《北华航天工业学院学报》2004,14(4):33-36
设Fq是一个q元域,用Fq上仿射辛空间中的全部超平面构作了类数为3的结合方案,并计算了参数. 相似文献
964.
为进一步研究回归模型中高维数据的降维方法,提出基于Gram-Schmidt变换的新的有监督变量聚类(SCV-GS)方法。该方法未采用以潜变量为聚类中心的层次聚类,而是借用变量扫描思想,依次挑出对响应变量有重要贡献的关键变量,并将其作为聚类中心。SCV-GS方法基于Gram-Schmidt变换,对变量之间的高度相关性进行批量处理,并得到聚类结果;同时,结合偏最小二乘思想,提出新的同一性度量,并以此来选取最佳聚合参数。SCV-GS不仅可以快速得到变量聚类结果,而且可识别出对响应变量的解释及预测起关键作用的变量类。仿真表明该聚类方法运算速度显著提升,而且所得潜变量对应的回归系数的估计结果与对照方法表现一致;实例分析表明该方法具有更好的解释性和预测能力。 相似文献
965.
准确、快速判断空间目标姿态运动模式异常,对于空间目标监测具有重要意义。针对空间目标雷达散射截面 (Radar Cross Section,RCS)序列,提出一种基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)能量谱特征的无监督机器学习异常检测方法,并采用单类支持向量机(One Class Support Vector Machine,OCSVM)验证异常检测效果。设置了几种典型异常场景进行仿真分析,试验结果表明,该方法能有效检测出三轴稳定类空间目标发生失稳旋转的姿态异常。相比于传统统计参数特征、小波变换统计参数特征及能量特征的姿态判别方法,具有检测概率高、鲁棒性好的特点。 相似文献
966.
967.
在航线排故过程中,常会出现飞机远程实时故障报文信息的“飞机通信与寻址系统(ACARS)虚警”现象,使排故效率降低。对此,本文将灰色聚类和滤波理论结合提出了一种新的辨识算法——灰色聚类滤波算法,将常增益滤波引入灰色聚类算法,在灰色聚类算法中使用ACARS报文故障的当前数据分类故障、判断虚警的基础上,增加报文故障的历史数据,用滤波方法将历史的和当前的数据结合起来,提高辨识虚警的准确性。本算法应用于航空公司的波音777机队,能够有效辨识飞机实时故障报文信息中的虚警。 相似文献
968.
Bezdek型模糊属性C均值聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性C均值聚类算法(FAMC),给出了FAMC算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊C均值算法和属性均值聚类算法. 相似文献
969.
970.