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提出一种基于混合模型的合成孔径雷达自聚焦算法.本方法用有限阶泰勒多项式估计低频相位误差，用自适应正弦多项式估计高频相位误差，解决了单一模型自聚焦算法对高频相位误差估计精度低的问题，提高了图像锐度和峰值旁瓣比，减小了主瓣宽度.在研究利用相位误差参数模型进行聚焦处理的基础上，分析基于混合模型实现最优锐度自聚焦算法的可行性，并通过仿真和实测数据处理验证了本方法的有效性. 相似文献
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研究基于压缩感知的合成孔径雷达(SAR)图像压缩算法.根据压缩感知理论,在信号降维方面,提出一种更优化的观测矩阵构造方法;在信号重构方面,提出一种基于微分熵和迭代加权最小二乘的改进重构算法.通过对SAR图像进行压缩和性能比较,得出结论:本文提出的改进算法优于传统的压缩感知算法. 相似文献
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提出一种基于树状小波的图像融合,其基本思想是首先对源图像进行树状小波分解,之后采用基于像素、区域的选择或边缘检测的融合算法来构造融合图像的小波系数,最后通过树状小波逆变换重构得到融合图像.此外,利用熵、图像均值、均方根误差、峰值信噪比等参量对该融合方法的融合性能进行评价与分析.实验结果表明该融合方法是有效的. 相似文献
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基于混沌迁移及无参数变异差分进化算法的舰船电力系统网络重构 总被引：1，自引：0，他引：1
为更好地利用差分进化算法对舰船电力系统网络进行重构,提出一种基于混沌迁移及无参数变异的差分进化算法.针对差分进化算法寻找最优解容易陷入早熟的问题,引入一种基于混沌迁移的并行进化策略.该策略将原有种群分为多个子种群,进行并行进化.在优化过程中引入混沌迁移序列引导个体迁移,利用混沌的遍历性和随机性,保证子种群间能高效地进行信息交换.针对电力系统网络重构中的0,1,2编码方式在解码中信息丢失问题,提出一种无参数变异算子.这个算子能使算法结构简单、利于运算.最后利用混沌序列初始化种群和Pareto选择策略提高舰船重构效率.仿真实验表明,改进的算法具有更好的故障恢复方案,能有效避免差分进化算法在求解电力系统网络重构时的早熟问题. 相似文献
5.
针对摄像机运动下的目标跟踪问题,提出了一种适用于动态背景下的改进的Camshift算法.该算法用基于背景运动参数估计的二次差分法进行目标提取,跟踪过程则融合精简的主色调直方图和对遮挡与背景目标颜色相近情况具有鲁棒性的边缘方向直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置.在动态背景下,该算法显著地提高了跟踪的准确性和鲁棒性. 相似文献
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本文利用收缩包围算法给出了一种对无结构三角网格拟合出Catmull-Clark细分曲面的算法,根据Catmull-Clark细分的特点,具体设计了松弛算子和吸引算子.通过提出用于三角形合并的保凸约束和平坦度约束,不但使得构造出的基网格保持了三角网格中的尖锐特征,而且细分后网格的边不会自交.通过引入回插细分、给出四边形网格下的吸引算子和松弛算子,使得曲面在重构过程中无需识别网格中的尖锐特征,能够对整个网格采用统一的方式进行处理.基网格的构造、网格顶点的调整、细分模式的选取和重构曲面的误差分析是算法的主要组成部分. 相似文献
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基于改进的无尺度网络的高斯动态粒子群优化算法在舰船电网故障重构中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对当前优化算法在处理大规模舰船电网重构问题时易陷于局部极值的缺点,提出一种基于改进的无尺度网络的高斯动态粒子群优化(Gaussian Dynamic Particle Swarm Optimization,GDPSO)算法.该算法融合无尺度网络理论与种群拓扑结构,采用改进的无尺度网络BA模型随机地逐渐增加种群拓扑规模,增加种群多样性,提高种群跳出局部极值的能力.以某20节点和扩充为60节点的舰船电网为例进行故障后重构测试.结果表明,该算法对多维度舰船电网重构有效. 相似文献
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电表的基本误差用准确度等级来表示,如0.5级、1.0级、1.5级、2.5级、5.0级等.对电阻档的定义方法与电流或电压档不同,因为电阻档标尺左右两端分别标的数值是“∞”和“0”,故不能用它的量限来定义误差.电阻档的误差定义是:如表盘上标注的电阻档准确度等级符号为2.5,就表示在规定的使用条件下,指针在任何一处的示值误差不超过标尺弧线全长的 相似文献
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为提高在天气恶劣、目标密集、目标被遮挡及其他复杂海况下船舶交通流统计的准确率,提出一种将目标检测算法CenterNet、多目标跟踪算法DeepSORT与凸包算法中优化逆时针(counter clockwise, CCW)判断的单线法相结合的船舶交通流视觉图像统计方法。使用Python对所选的数据和场景进行测试,结果表明:CenterNet在多场景检测中比YOLOv3更优秀;基于目标检测的多目标跟踪算法具有良好实时性,能够有效对抗因目标抖动、密集、被遮挡等所导致的目标丢失,继而减少船舶交通流统计时常出现的漏检、错检和重复统计等问题。 相似文献
10.
在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。 相似文献
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双星滑动聚束模式合成孔径雷达（SAR）既保持了双星SAR的灵活性、可靠性和稳定性,同时还可产生高分辨率的图像对,对于观测和测绘具有巨大的潜力。这种模式下需要兼顾双星成像与多普勒带宽显著增加的问题。分析双星滑动聚束SAR系统下目标的多普勒特性,结合双星成像算法与频谱分析法,提出一种基于双曲等效的双星滑动聚束SAR 2步成像算法。同时,针对双曲等效模型误差导致算法聚焦质量下降的问题,提出模型误差补偿方法,给出完整算法处理流程,最后用仿真实验验证所提出的算法。 相似文献
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何智敏 《贵阳金筑大学学报》2012,(3):22-24
本文针对传统的协同过滤推荐算法存在的影响推荐质量的数据稀疏性问题和实用准确性问题,设计了一种基于页面的用户偏好协同过滤算法,并通过实验验证了该算法在数据稀疏性等方面均优于传统算法。 相似文献
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第五代(5G)无线通信网络采用的大规模多输入多输出(MIMO)技术需要大量空口资源估计和反馈MIMO信道。除优化导频、估计和反馈设计外,对信道衰落的预测也是节约空口资源的有效途径。运用相空间重构方法研究三维信道模型相关的相空间重构参数,提出一种基于经验知识的小样本在线学习方法,对MIMO信道系数和信道容量进行预测。研究发现无线信道数据具有混沌性,相空间延迟时间和嵌入维数服从一定分布,因此可以作为实时预测的先验参数进行设定。实验结果表明,该方法预测效率比传统ARMA方法提升6倍左右,信道容量的平均误差最小为5.91%。最后,采用某市区的实测数据验证相空间重构方法的有效性,信道容量的预测平均误差最小为0.91%。 相似文献
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油水两相流过程的可视化检测对多相流研究与石油和化工等工业生产具有重要意义。超声层析成像技术具有非侵入、无辐射、安装方便等优点，在油水两相流检测中有很好的应用前景。针对超声层析成像实现低对比度声学特性的油、水两相介质分布重建问题，提出一种高分辨率图像重建方法。该方法通过构建基于阶段奇异值分解的降维同步代数重建算法，在保证重建精度的同时提高重建速度，并采用高斯回归模型将低分辨率的重建结果转化为高分辨率图像。仿真模拟测试结果表明，该算法重建图像误差小、分辨率较高，能满足实时成像要求。 相似文献
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针对图像重建中采用稀疏正则化算法时，阈值收缩算子的阈值参数难以选取的问题，提出一种采用自适应阈值收缩算子的稀疏正则化算法。该算法收缩算子的阈值参数在迭代求解过程中根据解的稀疏度进行更新；同时在该算子中引入权重系数，研究阈值算子的衰减特性对图像重建质量的影响；并将该算法应用于电学层析成像的仿真和实验图像重建。结果表明：与传统的稀疏正则化算法相比，使用具有衰减特性的阈值收缩算子的稀疏正则化算法重建图像的性能指标有所提高。当被测物场的内含物分布较为简单时，采用较大的权重系数；当被测物场的内含物分布相对复杂时，使用较小的权重系数，有利于提高重建图像的质量。 相似文献
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针对单源单中继多用户多输入多输出下行系统,提出一种基于规则块对角化的收发处理设计.考虑源端无法获得第二跳的信道信息和用户无法获得第一跳的信道信息的场景,对源-中继链路和中继-用户链路进行独立的收发处理设计.在中继处采用传统的规则块对角化方法抑制用户间干扰和噪声,并基于最小均方误差准则联合接收矩阵设计改进的迭代优化算法.仿真结果表明,该算法收敛较快,且很好地降低了低信噪比区域的误码率. 相似文献
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针对传统空域增强算法的不足,LDR （layered difference representation）算法构造一种二维直方图,该直方图包含像素间上下文信息。基于此,提出一种基于LDR的改进算法。该算法将视觉特性引入直方图,构造二维视觉差异直方图,再利用该直方图和LDR进行初步增强。最后采用灰度补偿方法改善过增强现象。实验结果显示该算法可产生更好的视觉效果,并适当提高整体亮度和对比度,消除人工伪影,且无需调整参数,满足实时处理的要求。 相似文献
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研究了中文文本分类中的文本表示方法,提出了对中文文本表示因素的分析框架,并通过对3个数据集实验结果的分析,确定了各种文本表示因素对分类效果的影响.直接使用汉字进行划分也可以获得较好的分类效果;简单的不使用很大词库的分词和使用大词库的分词,以及复杂的分词对分类效果影响不大;仅使用01表示特征是否出现也可以获得比较好的分类效果;采用综合了合理的向量取值(如使用合适的归一化算法)可以较大幅度地提高分类准确率等.这些结论为后续的应用提供了指导原则. 相似文献
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为提高样品的重建精度及鲁棒性，提出一种可见光域上基于已知振幅信息约束的叠层成像方法。本方法仅需将待测样品周围的已知振幅图像作为先验参考信息，与样品共同叠层扫描，并代入迭代算法，即可获得优质的重建效果。通过模拟结果及搭建光学系统，对不同样品进行实验探究，证实了本方法的有效性。使用本方法，无需增加实验成本即可获取更优质的重建结果，并保持叠层成像技术的优势。本方法具有较强的抗噪声和抗孔径偏移能力，是一种简约、稳健、通用性强的衍射成像技术，具有较为重要的实用价值。 相似文献