一种基于特征分类辨识的SAR图像目标检测方法   总被引：5，自引：1，他引：4  

宦若虹  杨汝良 《测绘学报》2009,38(4):0-310

该文给出了一种基于特征分类辨识的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像目标检测方法。用恒虚警（Constant False Alarm Rate,CFAR）和扩展分形（Extended Fractal,EF）方法对SAR图像进行目标检测后用面积和峰值能量比算子辨识目标和背景杂波,去除一部分虚警,用小波域主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）对每个检测窗口内的图像提取特征向量,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对提取得到的特征向量进行分类,辨识目标和背景杂波,完成目标检测。使用ADTS数据对该方法进行验证和分析,实验结果表明,经过特征分类辨识后,在检测率不变的情况下,虚警数目显著降低。因此,该方法是一种有效的SAR图像目标检测方法。  相似文献   

基于AFSA的高速无人艇操纵模型参数辨识          下载免费PDF全文

杨鑫  邵兴 《数字海洋与水下攻防》2021,4(2):117-122

为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性能,准确地建立无人艇操纵运动模型十分关键.针对传统模型试验求解模型参数较为复杂的问题,提出一种基于人工鱼群算法(AFSA)的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法.通过差分将操纵响应模型离散化处理,变换构造相应的辨识模型,然后基于AFSA对状态向量寻优求解,辨识得到无人艇操纵...  相似文献   

周期激励下基于延迟传递率函数的结构模态识别方法     

许焱鑫  郑东健  赵二峰  邵晨飞  郑森 《地震工程与工程振动》2023,(5):138-148

针对传递率函数运行模态分析方法易受环境激励中周期性分量影响，难以准确辨识结构真实模态参数的问题，推导了周期性激励对传递率函数模态参数识别的影响。在此基础上，提出了一种延迟传递率函数的构造方法，运用延迟传递率函数对周期性虚假极点进行辨识，并结合常规传递率函数识别的系统极点，实现了结构真实模态参数的有效识别。借助四自由度系统和某泵站厂房结构算例对所提出的方法进行了验证，结果表明，该方法在激励中包含周期性成分的情况下，能够准确地辨识结构模态参数，具有较为广阔的工程应用前景。  相似文献