基于多尺度 3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类

设计提出了 1种针对高光谱图像分类任务的 3D-MSCNN模型。在 PCA降维的基础上,利用 3D空谱特征提 取网络和 2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度 地表覆盖的表达能力。最后,利用 Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在 In. dian Pines和 Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与 CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和 HybirdSN等方法相 比,本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和 Kappa系数等客观评价指标。     

机载防撞系统（ACAS）的应用和实施对策

ViewineattheApplicationofACAS一、机载防撞系统（ACAS）的发展机载防撞系统即ACAS是一种基于机载二次监视雷达应答器的应答信号,在空中飞机之间具有潜在冲突时向飞机驾驶员提供警告信息的装置。机载防控系统的早期应用是美国联邦航空局（FAA）开发的交通告警和防撞系统叶CAS）。在先期的应用中,TCAS系统在技术方面的诸多问题显示其还不够成熟,例如：虚假告警率较高,以致过多地分散了飞行员的注意力;在提供防控解脱信息后,飞机响应采取动作时会构成与其他飞机之间的新的威胁;以及飞机避让可能会产生与地面管制员命令相矛…     

卫星用频率（五）

卫星用频率（五）按卫星业务的分类表根据国际电信联盟无线电规则第８条陈道明（中国空间技术研究院,北京１０００８１）＂卫星用频率＂（四）见本刊１９９４（４）：６９～７１２５２０～２５３５ＭＨｚ（７５４）〔Ａｊ除外,遵守第１４条及Ｒｅｓ．ＣＯＭＳ／８２６５...     

低温推进剂加注液位信号智能处理技术研究

低温加注系统是运载火箭发射场地面支持设备的重要组成部分,包括低温介质的储存、运输、供给、控制以及安全等内容。由于低温推进剂本身存在低温沸腾、易挥发的特性,其加注过程十分复杂,为满足新一代运载火箭推进剂精准的加注要求,需要实时准确监测加注过程中贮箱内的液位高度。本文针对火箭地面加注过程的液位信号数据,对其三角波电压和线性波电压的特征进行分析、提取,基于BP（Back Propagation,反向传播）神经网络算法完成对不同加注状态的识别检测,并应用于传感器节数判别,优化了液位计算算法,降低了节数人为干预需求,提高了液位测量准确性。经实验测试验证,该方法可有效识别低温加注状态,识别准确率达到90%以上,用于液位信号处理中可显著提升液位高度计算的准确性。     

基于分类与优化的进场航空器调度方法

为兼顾进场运行效率与管制工作经验,提出了一种基于分类与优化的进场调度方法。在分析进场管制特点的基础上,将进场排序问题转化为机器学习领域的分类问题,并构建随机森林分类器预测航空器着陆次序;利用综合得分机制和滑动时间窗实现进场航空器动态在线排序;针对预测着陆次序建立多目标优化模型,实现着陆时间优化;采用长沙黄花机场3组繁忙时段的进场运行数据,验证方法的可行性。结果表明：随机森林分类器预测着陆次序与实际着陆次序高度吻合,正确率达到99.00%以上;相比于传统先到先服务策略,本文方法减少了平均延误时间、平均飞行时间、最大飞行时间、最大延误时间和着陆位置变动次数;相比于常规优化方法,本文方法能够在保障优化指标的基础上,将航空器着陆位置变动由12次降为2次。     

高分遥感影像林地资源信息提取方法研究

林地资源是森林资源的重要组成部分,在空气净化、自然防疫、制氧、气候调节等方面均具有重要作用。本文应用GF-1卫星数据,基于e Cognition软件平台,采用面向对象方法对廊坊市永清县2013年11月GF-1影像进行林地信息提取。通过多尺度分割试验确定最优尺度分割参数,结合影像地物纹理、光谱特征,采用模糊逻辑分类算法实现林地信息高效提取。     

基于S-PSO分类算法的故障诊断方法

将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。     

基于分层介质模型的HF雷达高度计火星回波仿真研究

火星次表层中的水探测是当前深空探测领域中的热门问题之一. 高频(HF)雷达高度计具有较强的穿透能力, 且能同时实现距离和功率测量, 是火星次表层探测的重要手段. 介绍了高频雷达高度计系统的原理和设计, 通过分析高度计电磁脉冲与多层光滑介质之间的相互作用, 得出其回波功 率随时间变化的模型, 并考虑了表面粗糙度对表面回波功率的影响. 选用典型的火星分层介质模型, 对其介电常数特性和高度计回波波形 进行了仿真. 仿真结果表明, 采用高频雷达高度计系统可实现对火星次表 层介电特性垂直廓线的反演, 对火星中水的识别具有重要 作用.