基于切片熵权的WHT多LFM信号识别方法

为提高在低信噪比与先验信息不足条件下对线性调频(LFM)信号识别能力,借鉴信息论中的熵权法改进WHT(Wigner-Hough Transform),提出了一种基于切片熵权的WHTE(Wigner-Hough Transform based on Entropy)算法。推导出LFM信号的WHT与对应特性,将WHT变换域内极半径和角度切片的熵值来转换为权重因子,进而对每个切片进行加权处理,采用双层权重以弱化噪声与干扰项的影响,并推导出LFM信号与高斯白噪声在WHT维度内不同假设条件下的概率密度分布函数,构建了对于LFM信号WHT后恒虚警检测的完备流程。通过理论分析与公式推导论证了算法的可行性,并与WHT、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,验证了算法的有效性,凸显WHTE算法能够在强噪声背景下与没有先验支撑时实现对LFM信号的良好检测。     

HISTORICAL PROCEDURES AND G-DSG METHOD BASED MANUFACTURING PLANNING

Oriented to CAD/CAM seamless integration, this paper presents an idea for synthetically considering the qualitative history model, which represents the whole course of modeling, and the quantitative geometry model, which contains the extended Brep model, CSG and feature pedigree. History model building captures in background the dynamic interactive definition of engineering requirement and then explicitly conveys the original intention to successive application layers, which isc onductive to the decision support of manufacturing planning in not only automatic geometry re-constructing but also machining set-up. G-DSG theory as an earlier achievement is applied to generate the topology-independent generalized mid-model as an input to manufacturing planning, which istherefore simplified and its accuracy is simultaneously improved. Manufacturing planning lays emphasis on optimizing the mapping in both geometry and function from part itself to detail machining scheme. Comparatively, process planning pays more attention to the mapping to those items like tool, fixture, etc. Theoretically, such an idea is also beneficial to realizing the parametric NC machining trajectory generation and maintaining its dynamic consistency with the update of the design model.     

基于Hausdorff距离的星图识别方法

提出了一种新的星图识别方法,这种方法的基本思想是首先从星敏感器中提取全部星图信息,把提取的星图组成一个待识别数据集合B,把全星图参考星库作为一个标准数据集合A,然后,计算2个数据集合A,B之间的相对Hausdorff距离,根据最小相对距离得到待识别星的位置,其中A, B分别由矢量坐标a,b构成.与传统的星光角距识别方法不同,这种方法充分利用了星敏感器中的所有星的空间结构信息,所以,它对各种噪声干扰具有很强的鲁棒性.半物理仿真实验结果表明,在具有强的随机噪声、星图畸变和一定数目的流星干扰情况下,这种方法具有很好的识别效果.     

一种基于先验知识的3D位姿参数识别方法

计算机视觉中用单幅照片来识别三维物体的六个自由度是非常困难的,但是,在知道一些先验知识的情况下,可以对物体的六个自由度进行识别。本文提出一种基于先验知识的三维位举参数识别的方法,使用物体上不共线的三个特征点及目标点来确定物体的位置和姿态,给出了六个参数的解析表达式,在实时处理中可以得到好的效果。     

在篇章中利用互信息识别命名实体的研究

命名实体(Named Entity)识别是中文信息处理的一个重要问题。NE的识别方法主要有两种,一种是基于规则的方法,另一种是基于统计或学习的方法。针对大量存在于网络信息中不规则书写的命名实体和商务领域中系列类型的命名实体,利用它们的特点,提出了在篇章中使用词与词之间的互信息来识别命名实体类的方法,在实验中取得了较好的效果。     

传感器安装误差及其对飞行器气动参数辨识的影响

基于飞行器线性化纵横向解耦数学模型,系统地分析了加速度仪表、流向传感器和角速度陀螺安装位置误差和轴不平行度误差对飞行器气动参数辩识的影响。分析表明,必须将传感器安装误差限制在一定的范围内,否则得不到今人满意的参数估值。分析结果对指导飞行试验设计及非线性模型参数估计具有重要意义。     

基于连续数据流的动态手势识别算法

为识别用户做出的动态手势序列,基于数据手套采集的连续数据流,运用奇异值分解消除数据噪点,提取手势的特征信息,并利用关节弯曲的生理学特性与用户解耦合,将各种动作片段抽象成用户无关的手势模板,从而唯一定义手势特征并屏蔽不同用户的手势差异,再基于Hill Climbing思想把连续数据流分割成有序的动作序列,并按时序对所有片段在预先构造的层次树上实时搜索,根据欧式距离度量序列与手势模板的相似性.该算法对手势序列的分割准确,对多用户具有良好的适应性,其有效性在使用5DT数据手套搭建的两组动态手势识别的实验中得以验证.     

基于菲涅耳变换的不变矩提取及目标识别方法

提出了一种基于菲涅耳变换的不变矩特征提取方法,并应用于图像目标识别.利用菲涅耳变换得到图像的衍射图样,将图像映射到菲涅耳衍射空间;在衍射空间提取几何矩或正交矩来获取图像全局信息的特征描述;利用k近邻法识别目标.实验结果表明基于菲涅耳变换的不变矩提取方法对于平移、尺度及旋转变化的图像目标具有更高的分类精度和抗噪声能力.     

基于约束Delaunay三角剖分的筋特征识别与构建算法

为识别飞机结构件中的筋特征,提出一种基于Delaunay三角剖分的识别与构建算法。首先,根据飞机结构件腹板和平顶筋加工方式的不同以及二者几何上的相似性,引入广义腹板概念表示腹板面和平顶筋,并建立筋的表示模型;其次,利用约束Delaunay三角剖分算法,剖分广义腹板面,进行平顶筋面和腹板面的识别与区分,并提取平顶筋面的中轴线;最后,利用中轴线拆分平顶筋并将斜顶筋作为广义腹板的子特征进行识别与构建。实例结果表明,该算法是正确和有效的。      

基于目标一维距离像的雷达目标识别方法

讨论了马氏距离的性质,利用目标的一维距离像,提出了一种雷达目标识别方法.对雷达回波进行快速傅立叶变换,得到目标的一维距离像,计算其马氏距离,得到目标的稳定特征向量,根据相关算法进行目标识别.三种不同类型飞机回波的实测数据的识别结果,表明该方法是切实可行的.