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基于点目标大气闪烁的目标回波分布研究
被引量：
3
1
作者
周鑫
姜鹏
+3 位作者
孙剑峰
肖昭乐
刘迪
王骐
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017年第B12期74-81,共8页
激光在大气传输过程中受到大气湍流的随机扰动,使激光产生光强闪烁效应,影响激光成像雷达目标探测。为探究大气湍流对目标回波功率分布的影响,文中采用数值模拟手段对5 m×5 m灰色瓷砖进行湍流情况下激光成像雷达目标回波功率分布...
激光在大气传输过程中受到大气湍流的随机扰动,使激光产生光强闪烁效应,影响激光成像雷达目标探测。为探究大气湍流对目标回波功率分布的影响,文中采用数值模拟手段对5 m×5 m灰色瓷砖进行湍流情况下激光成像雷达目标回波功率分布研究。基于FFT谱反演大气湍流相位屏构造方法、激光雷达方程及点目标闪烁孔径平滑理论的分析,对目标进行不同湍流强度下128×128像素在探测器之前的激光成像雷达目标回波分布仿真模拟;在目标距离为2 000 m情况下,大气折射率结构常数为2×10-16 m^(-2)/3~2×10-13 m^(-2)/3时,相对无湍流回波功率的归一化均方差为0.72~0.93,并获得实际大气折射率结构常数为3.32×10-16 m^(-2)/3,在实际条件下,目标在距离为500~2 000 m时,相对无湍流回波功率的归一化均方差为0.19~0.81。仿真实验结果表明,在强大气湍流及激光远距离传输条件下,考虑大气湍流影响的激光回波相对无湍流情况下的激光回波功率分布波动较大,湍流对激光成像雷达目标探测的影响不可忽略。
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关键词
回波功率分布
大气湍流
回波仿真
激光雷达方程
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职称材料
基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计
被引量：
2
2
作者
张欣
李思宁(指导)
+3 位作者
孙剑峰
姜鹏
刘迪
王鹏辉
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期248-254,共7页
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提...
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提出了基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计算法(PEMSPNC)。该算法利用不依赖初始参数设定、基于密度聚类的Mean Shift算法,对密度分布不同的不同平面点法向量分类,寻找密度最大处点法向量做为每类代表法向量确定MCS的正方向,然后计算目标姿态角,并根据目标姿态估计结果计算目标尺寸。采用矩形拟合法、OPDVA和PEMSPNC算法分别对仿真和实测目标距离像进行实验。实验结果表明:采用PEMSPNC算法得到的姿态估计结果误差最小,相比于OPDVA算法,平均误差降低了0.4434°,且对实测数据有较好的处理结果。
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关键词
激光雷达
Mean
Shift算法
姿态估计
几何尺寸估计
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职称材料
PCA特征提取和弹性BP神经网络的水下气泡识别
被引量：
7
3
作者
张银波
李思宁
+1 位作者
姜鹏
孙剑峰
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期201-207,共7页
针对水下激光雷达探测得到的尾流回波信号由于非稳态造成特征提取困难、不易识别的问题,提出了基于PCA特征提取与弹性BP神经网络结合的水下气泡识别算法。首先对连续采集的回波信号进行切片预处理,然后采用PCA算法对拼接的高维样本进行...
针对水下激光雷达探测得到的尾流回波信号由于非稳态造成特征提取困难、不易识别的问题,提出了基于PCA特征提取与弹性BP神经网络结合的水下气泡识别算法。首先对连续采集的回波信号进行切片预处理,然后采用PCA算法对拼接的高维样本进行主要特征提取,确定特征值个数,其次对弹性BP神经网络进行参数的选择,确定能实现最优分类的隐含层节点数、特征个数等,最后根据室内搭建的尾流探测模拟平台,实现对气泡群和干扰目标的识别。实验结果表明:在隐含节点为12,增量因子为1.15,减量因子为0.55时,选取两个特征值能对有气泡、无气泡及干扰物进行有效分类;识别率随着气泡群密度的增大提升13.4%,在低密度下的识别率随激光能量的增加平均提升6.3%,识别率随距离的增加先增大后减小,气泡群在2.2 m时的目标峰特征明显,平均识别率提升3.5%。通过与自适应附加动量BP对比,该方法在减少识别时间的同时准确率达到99.1%,证明该算法可有效运用于激光雷达舰船尾流气泡的识别。
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关键词
激光雷达
气泡识别
PCA特征提取
弹性BP网络
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职称材料
题名
基于点目标大气闪烁的目标回波分布研究
被引量：
3
1
作者
周鑫
姜鹏
孙剑峰
肖昭乐
刘迪
王骐
机构
哈尔滨工业大学
光电子
技术
研究所
可调谐
(
气体
)
激光
技术
重点
实验室
北京机电工程
研究所
香港城市
大学
科学及工程学院
电子
与信息工程系
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017年第B12期74-81,共8页
文摘
激光在大气传输过程中受到大气湍流的随机扰动,使激光产生光强闪烁效应,影响激光成像雷达目标探测。为探究大气湍流对目标回波功率分布的影响,文中采用数值模拟手段对5 m×5 m灰色瓷砖进行湍流情况下激光成像雷达目标回波功率分布研究。基于FFT谱反演大气湍流相位屏构造方法、激光雷达方程及点目标闪烁孔径平滑理论的分析,对目标进行不同湍流强度下128×128像素在探测器之前的激光成像雷达目标回波分布仿真模拟;在目标距离为2 000 m情况下,大气折射率结构常数为2×10-16 m^(-2)/3~2×10-13 m^(-2)/3时,相对无湍流回波功率的归一化均方差为0.72~0.93,并获得实际大气折射率结构常数为3.32×10-16 m^(-2)/3,在实际条件下,目标在距离为500~2 000 m时,相对无湍流回波功率的归一化均方差为0.19~0.81。仿真实验结果表明,在强大气湍流及激光远距离传输条件下,考虑大气湍流影响的激光回波相对无湍流情况下的激光回波功率分布波动较大,湍流对激光成像雷达目标探测的影响不可忽略。
关键词
回波功率分布
大气湍流
回波仿真
激光雷达方程
Keywords
echo power distribution
atmospheric turbulence
echo simulation
lidar equation
分类号
TN29 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计
被引量：
2
2
作者
张欣
李思宁(指导)
孙剑峰
姜鹏
刘迪
王鹏辉
机构
哈尔滨工业大学
光电子
技术
研究所
可调谐
(
气体
)
激光
技术
重点
实验室
哈工大(北京)军民融合创新
研究
院有限公司
复杂系统控制与智能协同
技术
重点
实验室
中国空空导弹
研究
院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期248-254,共7页
文摘
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提出了基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计算法(PEMSPNC)。该算法利用不依赖初始参数设定、基于密度聚类的Mean Shift算法,对密度分布不同的不同平面点法向量分类,寻找密度最大处点法向量做为每类代表法向量确定MCS的正方向,然后计算目标姿态角,并根据目标姿态估计结果计算目标尺寸。采用矩形拟合法、OPDVA和PEMSPNC算法分别对仿真和实测目标距离像进行实验。实验结果表明:采用PEMSPNC算法得到的姿态估计结果误差最小,相比于OPDVA算法,平均误差降低了0.4434°,且对实测数据有较好的处理结果。
关键词
激光雷达
Mean
Shift算法
姿态估计
几何尺寸估计
Keywords
Lidar
Mean Shift algorithm
pose estimation
geometric size estimation
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
PCA特征提取和弹性BP神经网络的水下气泡识别
被引量：
7
3
作者
张银波
李思宁
姜鹏
孙剑峰
机构
哈尔滨工业大学
光电子
技术
研究所
可调谐
(
气体
)
激光
技术
重点
实验室
复杂系统控制与智能协同
技术
重点
实验室
哈工大(北京)
工业
技术
创新
研究
院有限公司
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期201-207,共7页
文摘
针对水下激光雷达探测得到的尾流回波信号由于非稳态造成特征提取困难、不易识别的问题,提出了基于PCA特征提取与弹性BP神经网络结合的水下气泡识别算法。首先对连续采集的回波信号进行切片预处理,然后采用PCA算法对拼接的高维样本进行主要特征提取,确定特征值个数,其次对弹性BP神经网络进行参数的选择,确定能实现最优分类的隐含层节点数、特征个数等,最后根据室内搭建的尾流探测模拟平台,实现对气泡群和干扰目标的识别。实验结果表明:在隐含节点为12,增量因子为1.15,减量因子为0.55时,选取两个特征值能对有气泡、无气泡及干扰物进行有效分类;识别率随着气泡群密度的增大提升13.4%,在低密度下的识别率随激光能量的增加平均提升6.3%,识别率随距离的增加先增大后减小,气泡群在2.2 m时的目标峰特征明显,平均识别率提升3.5%。通过与自适应附加动量BP对比,该方法在减少识别时间的同时准确率达到99.1%,证明该算法可有效运用于激光雷达舰船尾流气泡的识别。
关键词
激光雷达
气泡识别
PCA特征提取
弹性BP网络
Keywords
lidar
bubbles recognition
PCA feature extraction
elastic BP neural network
分类号
TN959 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于点目标大气闪烁的目标回波分布研究
周鑫
姜鹏
孙剑峰
肖昭乐
刘迪
王骐
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计
张欣
李思宁(指导)
孙剑峰
姜鹏
刘迪
王鹏辉
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
PCA特征提取和弹性BP神经网络的水下气泡识别
张银波
李思宁
姜鹏
孙剑峰
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021
7
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职称材料
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