基于深度学习特征提取的遥感影像配准

传统的影像配准算法,如尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等,对遥感卫星影像配准存在提取特征点少、错误匹配多等缺点。文章使用数据驱动的随机特征选择卷积神经网络(RanSelCNN)方法,对Landsat-8卫星不同时相或同一时相具有重叠度的遥感影像进行配准,卷积层使用随机特征选择,增加特征提取的鲁棒性;训练时使用联合损失函数,同时对特征探测器和特征描述符进行优化,减少特征的错误匹配。结果表明:基于随机选择的深度神经网络的遥感影像配准能提取更多的特征点,有效降低错误匹配率。与传统的人工设计特征相比,该算法能明显提高卫星影像配准的精度。     

工程意义上的高斯脉冲信号不失真采样分析

基于高斯脉冲信号的时频域特征,分析其采样条件。针对高斯脉冲信号这种非周期信号采样的特殊性,指出高斯脉冲信号采样还需满足峰值采样条件,并对不同采样点数下峰值误差能够达到最小值的概率进行建模。理论分析和仿真结果表明,按照所提出的采样条件进行采样,能够保证高斯脉冲信号采样的峰值误差最小,同时所提出的概率模型能够比较准确地估计出在不同采样点数下峰值误差能够达到最小值的概率。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

随机声载荷时域信号门限自回归模型研究

利用航空发动机燃烧室噪声测试数据[1],采用门限自回归分析方法建立随机声载荷门限自回归模型SETAR(2;2;30,30),得到令人满意结果,并将拟合和预测均方误差与文献[1]非门限的自回归滑动平均模型ARMA(17,16)的结果进行了比较.     

随机响应面法在结构随机响应计算中的应用

传统的响应面方法以一般多项式逼近结构的随机响应,但这种方式并不能保证收敛性.以随机多项式为基础的随机响应面方法,可以弥补这一不足.两个数值例子和一个发动机轮盘实例来验证这一方法的有效性.结果表明:随着随机多项式次数的增加,随机响应面所得到的响应概率密度曲线愈加趋近于由蒙特卡罗方法所得到的概率密度曲线.      

高精度火箭橇试验轨道随机不平顺分析

对实测高精度火箭橇试验轨道随机不平顺功率谱密度(PSD)进行B样条插值,得到拟合用PSD平均曲线.对此曲线采用最小X方回归与粒子群优化算法,得到了指数函数形式的PSD函数参数值.基于PSD进行频率采样,利用Monte Carlo法模拟得到随机相位,然后利用Blackman-Turkey法模拟得到试验轨道空间域内的不平顺大小.分析与模拟结果表明:高精度火箭橇轨道随机不平顺具有低频、低幅值和低功率特性.随机不平顺对数PSD值随频率的增加而趋于稳定值.     

基于Monte-Carlo方法的终端区容量计算分析

终端区的容量评估一直是容量评估的难点和关键所在。首先分析了影响终端区容量的因素;然后结合终端区的特点,建立了终端区容量评估的计算模型。并考虑到有关的随机影响因素,利用随机模拟的方法,对终端区容量进行了较为准确的分析和估计。结合乌鲁木齐终端区的实际,对终端区容量进行了评估,仿真结果验证了评估方法的可行性。     

分数阶Fourier域非均匀采样Chirp信号的频谱研究

文中提出了一种自适应非均匀采样方法,并利用分数阶Fourier变换对这类非均匀采样信号在分数阶域的频谱进行了分析和研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶域的数字谱表达式;进一步得到了非均匀采样Chirp信号的分数阶频谱表达式;最后,通过仿真验证了结论。     

基于深度图像的人体关节点定位方法

提出了一个基于深度图像的人体关节点定位的方法:首先将图像中的人体区域分割出来,然后利用随机森林分类器对逐个像素点进行分类,得到身体的各个部件并寻找关节点的位置。通过实验发现,本方法准确性较高并具有一定实时性。分类的准确率为 68%,相较 Kinect技术(40%)达到了较高的分类水平。预测人体关节点位置的平均时间为每帧 150ms,符合实用性要求。     

高度欠膨胀声速射流的自相似特性

构建了高压气体射流模型和高分辨率的计算网格,对喷压比（NPR）为5.60、流动雷诺数Re为105量级的高度欠膨胀射流进行了三维大涡模拟（LES）计算.讨论了时均的射流近场结构,发现大涡模拟成功捕捉到了高度欠膨胀射流近场的典型波系结构,并与文献结果吻合较好.研究着重定量考察流向速度和氮气质量分数的分布规律,以揭示高度欠膨胀射流的自相似特性.结果表明:在射流核心区之后,不同流向位置上流向速度和氮气质量分数沿径向的分布呈现出与亚声速射流类似的自相似特性.但射流流场开始呈现自相似的位置仍然为超声速,这是高度欠膨胀射流自相似特性的独有特征.提出了高斯拟合公式,在靠近和远离射流中心线的区域内均可较好地表征射流的自相似特性.此外,还考察了射流剪切层的发展特征,比较了计算得到的射流剪切层增长率与先前实验测量结果的差异,并分析了其中可能的原因.