基于时空特征融合的Encoder-Decoder多步4D短期航迹预测

航迹预测在确保空中交通安全、高效运行中扮演着至关重要的角色。所预测的航迹信息是航迹优化、冲突告警等决策工具的输入,而预测准确性取决于模型对航迹序列特征的提取能力。航迹序列数据是具有丰富时空特征的多维时间序列,其中每个变量都呈现出长短期的时间变化模式,并且这些变量之间还存在着相互依赖的空间信息。为了充分提取这种时空特征,本文提出了基于融合时空特征的编码器-解码器（Spatio-Temporal EncoderDecoder, STED）航迹预测模型。在Encoder中使用门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和注意力机制（Attention, AT）构成的双通道网络来分别提取航迹时空特征,Decoder对时空特征进行拼接融合,并利用GRU对融合特征进行学习和递归输出,实现对未来多步航迹信息的预测。利用真实的航迹数据对算法性能进行验证,实验结果表明,所提STED网络模型能够在未来10 min预测范围内进行高精度的短期航迹预测,相比于LSTM、CNN-LSTM和AT-LSTM等数据...     

基于Matlab的音乐播放器设计

本文结合"数字信号处理"课程和"Matlab程序设计"课程的相关知识,给出了基于Matlab的音乐播放器的总体设计方案,介绍了播放器主要模块的功能,设计与实现方法。我们将该设计作为电子信息类专业数字信号处理课程设计项目,有助于激发学生的学习兴趣,提高其综合设计和应用创新能力。     

信号类课群建设与实践

本文分析了以前通信专业信号类课程设置的不足,为此构建了新的信号类课程体系,给出了相应的课程体系结构图.本文还介绍了课群建设的内容和取得的成果,包括结合民航应用背景对课群的理论教学和实践教学内容进行整体改革和优化、学生实践能力培养以及师资队伍建设等.     

基于方向小波变换的SAR图像目标方位角估计

在合成孔径雷达(SAR)自动目标识别中,目标成像的方位信息是一个非常重要的特征。文中针对SAR图像特点,提出了一种基于方向小波变换的SAR图像目标方位角估计方法,给出了方向小波角度-能量谱公式,利用能量最大准则实现方位角估计。采用MSTAR SAR实测数据进行的实验表明本文方法是有效的,方向小波变换更能反映出目标图像的方位特征。     

基于KPCA准则的SAR目标特征提取与识别

该文给出了一种基于 KPCA(Kernel Principal Component Analysis)和 SVM(SupportVector Machine)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标特征提取与识别方法。该方法在非线性空间内利用线性 PCA(Principal Component Analysis)准则提取目标特征并由 SVM分类器完成目标识别。基于美国国防高级研究计划署(Defense Advanced Research Project Agency,DARPA)和空军研究室(Air Force Research Laboratory,AFRL)提供的实测 SAR地面目标数据的实验结果表明,该文方法不但能够提高识别率,具有良好的推广能力,同时还降低了对方位估计精度的要求,是一种有效的 SAR目标特征提取与识别方法。     

图像分割与分类相结合的PolSAR图像机场跑道区域检测

目前全极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)图像的机场跑道检测以基于分类的方法为主,检测效率较低,且需要更多的先验信息。针对此问题,本文提出一种基于图像分割与分类的无监督机场跑道检测方法。首先定义了图像的伪散射功率(Pseudo Scattering Power, Pspan),并结合Pspan和Tsallis熵对图像进行阈值分割,得到机场跑道感兴趣区域;然后利用密度峰值搜索和Wishart距离结合的分类器进行二分类,最后根据机场跑道的纹理和几何特征对分类结果进行进一步辨识,确定真实机场跑道区域。分别利用不同系统采集的多组实测PolSAR数据进行实验,结果表明该方法能够检测出图像中的所有机场,且外部轮廓清晰,结构完整,检测效率提高。      

混沌优化的仓储害虫声音信号识别研究

为了提高仓储物害虫声音信号的自动识别率,寻找支持向量机模型参数C和核宽度参数σ的最优组合,提出了基于混沌优化的支持向量机模型参数自动选择算法.基于径向基核函数(Radial Basis Function,RBF)的支持向量机模型参数C和核宽度参数σ对其泛化能力有很大的影响,首先产生Logistic映射和圆映射的混沌混沌数值序列,而后以通过载波形式将混沌变量的值域"放大"至参数(C,σ)的取值空间,寻找优化变量(C,σ)的最优组合.与网格法的比较实验结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著减少了支持向量机的训练个数,并使支持向量机具有更好的推广能力.     

"信号与系统"课程发现教学法实践

本文通过两个典型教学实例对"信号与系统"课程教学中发现教学法的具体实施过程进行详细介绍,总结出一套普遍可操作的具体方法.长期实践表明发现教学法大大提高学生学习积极性,锻炼其独立思考能力,使学生成为学习主人.     

特征选择与深度学习相结合的极化SAR图像分类

给出了一种特征选择与深度学习相结合的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像有监督分类算法。该算法首先根据极化SAR图像数据以及目标分解获取原始特征参数集,然后利用随机森林(Random Forest, RF)方法对特征参数集进行重要性评估,并根据特征重要性排名选择最优极化特征。以最优极,化特征为输入,通过卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)学习多层特征信息,再利用训练好的网络模型对极化SAR图像进行分类。利用美国AIRSAR机载系统采集的实测数据进行实验,并同已有经典有监督分类算法进行比较,结果表明本文算法能够选取有效的极化特征,最终得到较为准确的分类效果。      

基于模板匹配的SAR目标识别预处理新方法

本文提出了一种基于模板匹配的合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)预处理新方法.该方法考虑了图像间相对直流偏差对匹配精度的影响,并在频域内同时完成目标与模板之间的对准、幅度补偿及去直流偏差.实验结果表明本文方法可有效地提高目标识别率.