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基于样本协方差矩阵谱分离特性的波达方向估计方法 被引量:2
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作者 郭拓 王英民 张立琛 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期23-28,47,共7页
小快拍条件下利用样本协方差矩阵代替统计协方差矩阵会带来较大误差,导致传统DOA估计算法不能准确估计目标方位。通过分析发现在不同阵元数与快拍数之比情况下,不管相干源还是独立源,样本协方差矩阵都具有明显的谱分离特性,在此基础上... 小快拍条件下利用样本协方差矩阵代替统计协方差矩阵会带来较大误差,导致传统DOA估计算法不能准确估计目标方位。通过分析发现在不同阵元数与快拍数之比情况下,不管相干源还是独立源,样本协方差矩阵都具有明显的谱分离特性,在此基础上提出了采用小快拍的主特征空间目标波达方向估计方法,该方法利用导向向量与噪声子空间正交,且与信号子空间平行的特性,使用导向向量与主特征空间相乘再取反余弦构造出目标DOA估计幅度。仿真与水池实验中阵元数与样本数之比为1时依然可以准确将多个目标分辨出;海试数据验证中,阵元数与样本数之比也同样为1时,两个相邻目标可以正确分辨,而MUSIC算法则有伪目标出现。 展开更多
关键词 样本协方差矩阵(SCM) 谱分离特性 特征空间 达方向估计(DOA) 小快拍
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基于区域协方差矩阵的目标跟踪方法 被引量:2
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作者 管学伟 刘先志 罗镇宝 《红外技术》 CSCD 北大核心 2009年第2期99-102,共4页
针对精确制导系统图像跟踪的特点,在计算机视觉研究领域最新成果区域协方差矩阵的基础上提出了一种目标跟踪的新方法。首先对图像进行空域滤波,然后提取目标区域的多种特征,生成区域协方差矩阵,接着用参考模板的区域协方差矩阵在实时图... 针对精确制导系统图像跟踪的特点,在计算机视觉研究领域最新成果区域协方差矩阵的基础上提出了一种目标跟踪的新方法。首先对图像进行空域滤波,然后提取目标区域的多种特征,生成区域协方差矩阵,接着用参考模板的区域协方差矩阵在实时图中进行相关匹配,生成相关矩阵;最后对相关矩阵进行一系列后处理,确定跟踪点;另外设计了一种简单实用的模板刷新方法。大量的仿真实验证明该方法对红外图像、可见光图像,运动目标、固定目标都能实现很好的跟踪,展示了很好的鲁棒性和精确性。 展开更多
关键词 目标跟踪 区域协方差 特征融合 相关矩阵
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基于有效线纹特征自动提取的弹头识别方法
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作者 诸嘉翎 洪荣晶 张浩 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期180-187,共8页
以3D阳膛线痕迹区域的微观特征为研究对象,采用基于有限脊波变换算法的线条纹特征提取方法和基于灰度共生矩阵的纹理分析方法研究自动阳膛线痕迹识别。改进2D平均轮廓方法,沿条纹倾斜方向将每条有效条纹进行加权平均得到2D加权平均轮廓... 以3D阳膛线痕迹区域的微观特征为研究对象,采用基于有限脊波变换算法的线条纹特征提取方法和基于灰度共生矩阵的纹理分析方法研究自动阳膛线痕迹识别。改进2D平均轮廓方法,沿条纹倾斜方向将每条有效条纹进行加权平均得到2D加权平均轮廓,以抑制阳膛线痕迹中无效区域的干扰。为了验证提出的自动阳膛线痕迹匹配方法的有效性,使用一个控制集和一个验证集进行实验验证。两个对比实验结果表明该方法最优,是唯一一个能够将已知匹配弹头和已知不匹配弹头完全区分开的方法。 展开更多
关键词 线纹特征自动识别 阳膛线痕区域 有限脊变换算法 灰度共生矩阵算法 2D加权平均轮廓
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一种低复杂度的二维波达方向估计方法 被引量:12
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作者 任勋立 廖桂生 曾操 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期526-530,共5页
提出了一种基于传播算子的低复杂度二维波达方向估计新算法,该方法避免了常规子空间方法中占主要运算量的估计信号协方差矩阵及其高维矩阵的特征分解,降低了运算复杂度,并且由于无阵列孔径损失,获得了良好的参数估计性能。最后计算机仿... 提出了一种基于传播算子的低复杂度二维波达方向估计新算法,该方法避免了常规子空间方法中占主要运算量的估计信号协方差矩阵及其高维矩阵的特征分解,降低了运算复杂度,并且由于无阵列孔径损失,获得了良好的参数估计性能。最后计算机仿真验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 传播算子 达方向(DOA) 协方差矩阵 特征分解
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改进的基于多示例学习的目标跟踪方法研究 被引量:2
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作者 韩文静 朱俊平 +1 位作者 向直扬 亢娟娜 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第9期276-279,共4页
针对复杂场景下的跟踪问题,提出一种新的基于多示例学习的目标跟踪方法。该方法首先利用局部描述算子(Harr-like特征)表征目标和周围背景区域,分别视为正负样本,然后利用基于Boosting的在线多示例学习(MILBoost)建立一种适应性的外观模... 针对复杂场景下的跟踪问题,提出一种新的基于多示例学习的目标跟踪方法。该方法首先利用局部描述算子(Harr-like特征)表征目标和周围背景区域,分别视为正负样本,然后利用基于Boosting的在线多示例学习(MILBoost)建立一种适应性的外观模型作为二值分类器。并提出一种修正的搜索目标位置算法,使haar小波和区域协方差矩阵相结合,取最大响应样本为新目标位置。该方法能够有效解决视频场景中目标受遮挡、旋转和光照变化等问题,具有鲁棒的跟踪性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 多示例学习 BOOSTING harr小波特征区域协方差矩阵
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未知信源数目的DOA估计方法 被引量:4
6
作者 李鹏飞 钟子发 张旻 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期576-581,共6页
针对信源数目未知情况下的DOA估计问题,该文提出了两种基于稀疏表示的DOA估计方法。一种是基于阵列协方差矩阵特征向量稀疏表示的DOA估计方法,首先证明了阵列协方差矩阵的最大特征向量是所有信号导向矢量的线性组合,然后利用阵列协方差... 针对信源数目未知情况下的DOA估计问题,该文提出了两种基于稀疏表示的DOA估计方法。一种是基于阵列协方差矩阵特征向量稀疏表示的DOA估计方法,首先证明了阵列协方差矩阵的最大特征向量是所有信号导向矢量的线性组合,然后利用阵列协方差矩阵的最大特征向量建立稀疏模型进行DOA估计;另一种是基于阵列协方差矩阵高阶幂稀疏表示的DOA估计方法,根据信号特征值大于噪声特征值的特性,通过对协方差矩阵的高阶幂逼近信号子空间,利用协方差矩阵的高阶幂的列向量建立DOA估计的稀疏模型进行DOA估计。理论分析和仿真实验验证,两种方法都不需要进行信号源数目的估计,具有较高的精度、较好的分辨力,对相干信号也具有优越的适应能力。 展开更多
关键词 信号处理 达方向 稀疏表示 高阶幂 协方差矩阵 特征向量
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一种抗几何旋转攻击零水印算法 被引量:13
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作者 刘万军 孙思宇 +2 位作者 曲海成 冯琳 何牧泽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2803-2808,共6页
为了解决零水印算法存在抗几何攻击能力弱的问题,提出了一种抗几何旋转攻击的零水印算法。首先根据尺度不变特征变换(SIFT)旋转校正后图像像素失真情况,在中心地带确定像素近似无损的安全区域;其次将该区域进行二级冗余离散小波变换提... 为了解决零水印算法存在抗几何攻击能力弱的问题,提出了一种抗几何旋转攻击的零水印算法。首先根据尺度不变特征变换(SIFT)旋转校正后图像像素失真情况,在中心地带确定像素近似无损的安全区域;其次将该区域进行二级冗余离散小波变换提取低频区域,对该低频区域进行分块并提取每个块的最大奇异值,同时利用每块最大奇异值构建过渡矩阵;然后通过比较过渡矩阵的每个元素值与其均值关系构造特征矩阵;最后将加密后的水印图像与特征矩阵共同构建零水印。实验结果表明,与仅利用SIFT校正算法相比,抗旋转攻击鲁棒性平均提高了13. 26%,与GH旋转矩和伪Zernike正交矩算法相比,抗旋转攻击鲁棒性分别提高了1. 1%和0. 94%;对常规攻击、缩放攻击和循环平移以及小范围的剪切攻击均具有较强鲁棒性。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换 内接正方形区域 冗余离散小波 ARNOLD 特征矩阵 奇异值分解 抗几何攻击
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基于深度卷积神经网络的DOA估计 被引量:5
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作者 郭书涵 胡国平 +2 位作者 赵方正 周豪 张宇乐 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期62-68,共7页
针对现有均匀线阵远场窄带非相干多目标估计算法对低信噪比、少快拍情况适应性差、运算复杂度高,以及现有深度学习方法难以有效提取数据复值特征的问题,提出基于深度卷积神经网络的波达方向估计方法。该方法将波达方向估计问题转换为阵... 针对现有均匀线阵远场窄带非相干多目标估计算法对低信噪比、少快拍情况适应性差、运算复杂度高,以及现有深度学习方法难以有效提取数据复值特征的问题,提出基于深度卷积神经网络的波达方向估计方法。该方法将波达方向估计问题转换为阵列输出协方差矩阵到目标到达角度的逆映射问题,利用阵列输出协方差矩阵的Hermitian特性,提取其上三角阵的实部、虚部及相位特征,构造网络的输入数据,搭建包含三维卷积层的深度卷积神经网络用来提取数据特征,网络的标签对应目标的到达角度,从而实现多个信源的波达方向估计。试验仿真表明:该方法可以充分提取空间特征,提高波达方向估计精度并降低算法复杂度。所提方法在低信噪比、少快拍数的情况下,其估计精度明显优于MUSIC、ESPRIT以及ML算法。 展开更多
关键词 达方向估计 深度卷积神经网络 协方差矩阵 特征提取
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一种无需信源数目的方位估计方法 被引量:4
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作者 陈峰 杨德森 +2 位作者 桂晨阳 张翔 莫世奇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1414-1418,共5页
针对子空间类波达角估计算法虽然性能可以达到超分辨,但当信源个数估计错误时,从而使得子空间划分错误将导致子空间类算法性能急剧下降的问题,本文提出一种无需信源数的超分辨波达角估计算法。该方法利用特定协方差矩阵的最小特征值对... 针对子空间类波达角估计算法虽然性能可以达到超分辨,但当信源个数估计错误时,从而使得子空间划分错误将导致子空间类算法性能急剧下降的问题,本文提出一种无需信源数的超分辨波达角估计算法。该方法利用特定协方差矩阵的最小特征值对应的向量的正交性构建空间谱,因此算法无需已知信源数目,并讨论了所提算法下参数的边界条件以及选参方法。本文算法实现简单,与无需信源个数的最小方差无畸变响应算法相比拥有更高的分辨率以及更好的估计精度。通过计算机仿真实验分析验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 子空间 达角 超分辨 协方差矩阵 选参方法 信源个数 特征向量 最小方差无畸变响应
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