基于漂移聚类的多目标抗干扰测向定位方法

随着有人/无人侦察机探测辐射源技术的快速提升与发展,多目标的无源测向定位一直是研究重点,本文提出了一种基于漂移聚类的多目标抗干扰测向定位算法。该算法基于二维空间进行设计,首先进行经纬度转换,再以聚类思想将测向线进行分组,排除聚类簇中测向数目较少的噪声测向线,最后将聚类迭代时求出的每组组内距离测向线最近的点作为定位点。实验结果表明,在含有噪声测向线的多目标无源测向数据中,该算法可较好地对多目标进行聚类并定位,定位准确率方面效果良好。

基于多特征核的高光谱遥感影像分类方法

支持向量机(SVM)的核函数选取是制约其分类性能的重要因素,而当前的核函数大多以光谱距离作为构核元素,而忽略了光谱角度这一光谱特征。文章提出一种均衡化光谱距离与光谱角多特征组合核(ESAD)的SVM分类器,对2003年意大利帕维亚大学的ROSIS高光谱数据作分类处理,并对影像的分类精度作评价分析。实验结果表明:ESAD核SVM整体分类精度相较于光谱距离核SVM和光谱角核SVM分别提升8.88%和11.03%,分类精度理想,一定程度上抑制了“同谱异物”现象。

具有年龄阶段结构的Cuckoo鸟生长动力学模型的稳定性与Hopf分支

提出了一类改进的刻画Cuckoo鸟生长的时滞微分方程动力学模型,利用微分方程等有关理论完整地研究了该类动力学模型平衡点的存在性、稳定性和Hopf分支.同时,使用数值模拟检验了与理论结果的一致性.

一种高精度测向定位的深度卷积网络

基于测向(到达角)数据的信号源定位是一类重要的定位方式。由于观测过程的非线性导致该问题为非凸优化问题。传统的统计优化类算法通过各种近似方案转换为凸优化问题进行求解。当观测噪声水平较高时,传统方法难以获得高的定位精度。通过将测向定位几何数据染为图像,将信号源定位转换为视觉目标检测问题。借助深度卷积网络的表征学习能力,通过学习不同噪声水平下的测向定位视觉模式,实现基于经验推理的高精度定位。仿真实验表明,所提算法在较高噪声水平下能够较传统方法有更高的定位精度。所提网络有较强的泛化能力,在未训练的噪声水平下也能够实现精确定位。