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21.
针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中PolSAR图像多特征分类的飞机目标检测方法。该方法分为线下分类器训练和飞机目标检测两部分。使用Filter特征选择结合穷举法筛选出分类性能高的飞机极化特征训练SVM (Support Vector Machine, SVM)分类器;利用异化散射功率提取疑似飞机目标,进一步提取多个极化特征送入SVM分类获得检测结果。利用UAVSAR系统采集的多幅实测数据进行实验,并与现有的PolSAR图像飞机目标检测算法进行对比,结果表明该方法能够有效检测出飞机目标,并且虚警和漏警较少,方法自适应性有所提高。 相似文献
22.
航班飞行过程中一些因素会对当前飞行轨迹产生影响,从而导致实时航迹与历史航迹相比有一定的差异,使得仅基于历史航迹数据的航迹预测模型的预测性能变差。为解决该问题,提出了一种基于在线更新长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的短期4D航迹预测算法,该算法由基于历史航迹数据的预测模型初始化参数训练和基于实时航迹数据的预测模型参数在线更新两部分构成。首先建立基于LSTM神经网络的航迹预测模型,使用历史航迹数据进行训练并保存训练完成的预测模型参数,然后使用实时航迹数据对航迹预测模型进行在线训练并微调参数,使用在线更新参数后的预测模型实现4D航迹短期预测,以期达到提升预测准确度的目的。利用实际航迹数据对算法的性能进行验证,结果表明新方法能够考虑实时飞行过程中各因素对航迹产生的影响,有效提升经度、纬度、高度和时间的预测准确度,并具有良好的泛化能力。 相似文献
23.
24.
给出了一种散射模型与Wishart分类相结合的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像非监督分类方法。首先利用去取向三分量散射模型进行粗分类,将像素划分为三种基本散射类型和混合散射类型;然后,在基本散射类型内根据占优散射机制的功率进行细分类,并根据Wishart距离对细分类的结果进行类别合并,合并到指定的类别数;最后对四种散射类型的像素分别重新进行Wishart迭代,从而实现极化SAR数据的非监督分类。利用美国AIRSAR机载系统采集的实测数据进行实验,并且同已有分类方法进行比较,结果表明本文方法改善了分类效果,且降低了体散射过估计。 相似文献
25.
提出了一种改进的稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections, SPP)特征提取方法。该方法将SPP特征提取与局部保持投影(Locality Preserving Projection, LPP)特征提取思想相结合,构造新的目标函数求解投影向量,保证了投影空间内样本的稀疏重构误差达到最小的同时使同类样本间距最小。利用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition, MSTAR)实测SAR数据进行实验,实验结果表明在不利用目标成像方位信息情况下平均识别率最高可达97.81%,明显地提高了目标的识别结果,是一种有效的SAR目标识别方法。 相似文献
26.
27.
提出一种基于极化分解分类与结构特征相结合的复杂场景全极化SAR图像机场跑道检测方法。首先利用先验信息粗选图像中各类样本目标进行H/α分解提取图像中各类训练样本,然后根据极化SAR图像的统计特性,利用贝叶斯分类器对图像进行分类,提取图像中机场跑道疑似区域,再结合机场跑道的五种结构特征用二叉树法进行判别,最终确定机场跑道区域。利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化实测数据对算法进行实验,结果表明,该算法能够有效地检测出跑道,且检测的跑道结构完整,轮廓清晰,虚警率低。 相似文献
28.
功能日趋强大和智能化的家庭网关在家庭网络中的作用不再局限于沟通家庭内部网络和外网,而逐渐演变成为家庭网络的控制中心。文章主要针对基于中心节点的设备自发现机制相关问题进行探讨。中心节点是家庭网络联接中的中心设备,对于家庭网络集成化发展具有一定作用。 相似文献
29.
30.