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1.
本文提出了故障检测与分离的广义一致性算子法的一般形式。得出了两个故障可分离的充要条件和多个故障可分离的充要条件。最后给出了检测和分离故障的过程。 相似文献
2.
3.
基于幅度与梯度综合信息的SAR图像非线性扩散去噪方法 总被引:2,自引:0,他引:2
探讨SAR图像相干斑抑制的非线性扩散方程方法.以抑制SAR图像噪声,提高图像质量.通过分析SAR图像的幅度分布特性,建立基于SAR图像幅度信息的非线性扩散方程,使方程在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征.同时为避免噪声对图像中幅度分布的影响,在每一步迭代之前,采用基于梯度信息的非线性扩散方程对图像进行预处理,得到了一种基于图像幅度和梯度综合信息的非线性扩散去噪方法.计算结果表明,本文方法在整体上均具有较好的去噪效果,去噪后的图像较传统方法具有更高的等效视数和边缘保持指数,既能充分抑制背景区域的噪声,又能保护目标点,还很少出现虚假目标. 相似文献
4.
韩慧蓉 《西安航空技术高等专科学校学报》2011,29(5):83-84
在层次分析法中构造判断矩阵并使判断矩阵具有一致性是非常关键的。为减少正互反矩阵两两比较的复杂性,降低计算难度,从判断矩阵的构造入手,首先确定相对独立的主对角线上(下)侧元素,而非独立元素就按照一致性原理计算。利用最少的元素构造判断矩阵,使构造矩阵过程简洁,效率提高,满足一致性的要求。 相似文献
5.
在预警监视领域,及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先,针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题,提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器(ICMP)。其次,针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息,而忽略航向和速度信息的问题,基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离(STHD),从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后,基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数(DSHNN-NCM);在此基础上,提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器(SSHNN-ICMP),能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后,分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析,结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性,在预警监视任务中有良好的应用前景。 相似文献
6.
以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。 相似文献
7.
8.
多星座导航能够增加可视卫星数量,改善卫星几何构型,已成为卫星导航定位领域发展的重要方向之一。多星座导航接收机自主完好性监测(RAIM)技术对提高导航系统的完好性具有重要作用。面向多星座导航的完好性监测需求,分析了传统随机抽样一致性(RANSAC)故障检测方法的不足,提出了一种基于最小样本集选星预处理的改进RANSAC RAIM算法。该算法基于最大四面体积法和GDOP值贡献度的选星方法选取具有较好构型的卫星构成卫星子集,取代了传统RANSAC RAIM方法通过遍历构成卫星子集,可有效避免卫星子集中存在较差卫星几何构型的情况,减少子集数量,提升故障检测的准确率。静态和动态仿真实验表明,改进的RANSAC RAIM算法在检测效率和检测准确率等方面明显优于传统方法。 相似文献
9.
10.