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31.
张宏欣 《数字海洋与水下攻防》2018,1(1):57-62
针对非协作磁性目标定位中初始条件难以确定的问题，提出一种基于静态多模型滤波思想的自适应跟踪方法。 首先对磁场观测模型进行分析，设计了一种磁性目标初始参数估算方法，通过该方法得到不同假设条件下的磁性目标状态初值及其误差矩阵，在此基础上起始多个扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter， EKF) 进行求解，根据各个滤波器的求解结果利用最大似然准则选取最佳解作为当前时刻估计结果。 通过仿真实验验证了方法的有效性，结果表明，方法可在目标源及位置等先验信息完全未知条件下准确估计出真实目标状态，对磁性目标实际应用具有参考价值。 相似文献
33.
Sentinel-1A合成孔径雷达数据不受云、雾等天气条件的影响并具有丰富的纹理信息，为提取城市建设用地信息提供了一种新的数据源。本文发展了一种基于Sentinel-1A合成孔径雷达数据和全卷积网络的城市建设用地监测方法。该方法的优势主要在于可以有效复合不同极化方式下的Sentinel-1A合成孔径雷达数据和综合集成多尺度特征。在甘肃省张掖市甘州区的应用表明，该方法的提取结果总体精度为92.50%，Kappa系数为0.85。与现有方法“KTH-Pavia城市提取器”相比，Kappa系数提高了37.10%，总体精度提高了11.50%。因此，该方法具有良好的应用潜力。 相似文献
34.
针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
35.
根据布设海域波浪能资源特征,对点吸收式波浪能装置结构进行优化,可有效提高装置的能量俘获效率。本文以威海褚岛北部海域为装置布设目标海域,在对该海域波浪资源特征进行统计分析的基础上,计算得到装置的直径,同时利用数值软件计算出多组工况下点吸收装置吃水深度和装置固有周期的对应关系,并利用统计学方法得出装置固有周期随吃水深度的变化规律,进而分析得出装置在该海域的最佳设计吃水深度,为点吸收波浪能装置结构优化设计提供了新的思路。该方法对于其他技术类型波浪能装置的结构优化设计同样具有借鉴意义。 相似文献
36.
琼东南海域地震剖面上存在大量的含气特征,同相轴下拉、明显的速度横向变化等,因此水合物之下地层存在成像模糊且归位不准等问题,本文利用基于非线性层析的深度偏移方法提升成像精度。该方法采用全三维体的层析成像反演法建立深度域速度模型,通过对深度偏移道集拾取RMO量,并对其进行反偏移计算运动学不变量;在建立层位、倾角等骨架信息约束的混合模型基础上,利用运动学不变量进行速度层析,使得RMO最小以实现模型更新。该方法避免了常规速度更新的多次迭代偏移,能极大地提升层析效率,并能充分利用剖面骨架和倾角信息,获得高精度的速度模型。在琼东南水合物资料的实际应用中,有效地消除了含气对地层的影响,获得高精度的深度域成像结果。 相似文献
37.
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难，传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题，提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片（海雾、雨）的判别方法，实现图片清晰度分类处理；其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度，消除海雾遮挡对目标识别的影响，运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾；最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只，对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献
38.
39.
对渤海南岸黄河三角洲地区200.30m的YRD-1101钻孔进行了系统的岩石磁学和古地磁学研究。岩石磁学研究表明沉积物中主要载磁矿物是碎屑磁铁矿,部分样品含有少量铁硫化物和赤铁矿;古地磁学研究结果揭示了早、中更新世界线即布容(Brunhes)正极性时/松山(Matuyama)负极性时界限(B/M)位于该钻孔123.33m处,同时,发现在松山负极性时记录了不完整的奥尔杜威(Olduvai)正极性亚时(191.78~200.30m);根据沉积速率推测该孔底部200.30m的年代为1.885Ma。这一研究为该钻孔提供了可靠的年代标尺,为渤海湾南岸黄河三角洲第四系地层的划分和对比提供了新的依据。 相似文献
40.
利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区 总被引：2，自引：0，他引：2
针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。 相似文献