基于短行程特征聚类的移动源排放清单构建方法

文章基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和K-means聚类的短行程法,构建福州市轻型车的行驶工况。首先对原始数据进行预处理、划分运动学片段并计算其特征参数,运用PCA对划分后片段进行参数降维,再对其进行K-means聚类分析,形成典型片段库;然后分别根据最小参数偏差法和最大相关系数法挑选片段组成行驶工况,对比后输出最终工况,并对最终行驶工况进行有效性验证;最后利用VT-Micro(Virginia Tech microscopic)模型并结合合成工况,计算单车排放因子,构建2020年福州市机动车排放清单。研究结果可为移动源排放清单构建研究提供参考。

一种融合卫星反演水汽资料的方法在中尺度数值模式中的应用和数值试验个例

本文探讨了一种将卫星反演的水汽资料计入 MM5中尺度模式的方法 ,并对长江流域暴雨实例进行了模拟试验。在工作中 ,分别比较了将 T6 3同化资料、常规探测资料及卫星与常规资料融合的水汽初场加入到模式 ,做几种不同初场的 12小时降水预报 (每 6小时输出结果一次 ) ,经比较其结果表明 :卫星与常规资料融合后的数值模拟预报 ,一般比单独用 T6 3及常规探测资料作初值进行预报效果要好 。

基于水色遥感最大相关分析的海表流场观测

实时、精细化的海表流场测量对海洋学研究有着重要意义。在简要对比各类海表流场测量方法的基础上,详细介绍了利用水色遥感图像测量海表流场的最大相关系数法(MCC),并利用亚像素方法对该算法进行了有效改进,同时利用本文算法对东海黑潮海域的海表流场进行了分析,验证了本文算法的可靠性。

信号平均心电图预处理常用方法中存在的问题及分析

用相干平均法提心电信号中的微电势对预处理精度有严格的要求。通过计算机模拟，本文对最大相关系数法（MCC法）的信号判别能力和其常用相关窗及阈值对信号预处理精度的影响进行分析。结果显示，MCC算法本身对实验信号幅度和宽度的变化分别表现为完全不敏感和较不敏感。在进行信号对齐时，计算相关的时间窗越窄使相关系数对信号问对齐误差的反应越不敏感。在阈值设为0．99时，无论是用40ms还是100ms窗都使平均信号的功率谱发生畸变。说明MCC法中存在的上述问题使其在心房或心室晚电位提取这类对平均预处理精度要求较高的应用中有一定的局限性。

雷达高分辨距离像自动目标识别方法的改进

在雷达自动目标识别中,广泛利用基于散射点模型的高分辨距离像(HRRP),并取得较好的识别效果。由于散射点具有一些特点,且距离单元内的散射点的情况有时比较复杂,从而使高分辨距离像出现一些异常,导致识别发生误判。该文针对发生的问题,主要讨论了飞机类目标对偏航、俯仰、侧摆三维姿态角变化的敏感性、飞机类目标在正侧视附近的特点以及测试样本的“相干峰”现象,并提出了相应的改进措施。仿真数据的识别试验结果表明该文提出的改进措施可以有效地提高识别性能。

地标自主导航的高精度地标库建立方法

利用地标信息的卫星自主导航方法是通过星载光学摄像机实时拍摄地标景象来计算卫星的位置、速度等参数,具有完全自主的特点,并且适用范围广泛,可用于能够周期性获得地面图像的航天器,但受到地标选取方法以及地标库建立策略的制约,影响到导航精度,阻碍了推广使用。针对上述问题,提出了建立全局及高性能的地标库,即采用全球地标控制点选取的原则选取性能优良的全球地标样本,并自动生成全局地标库。通过计算机仿真验证了该方法的有效性,结果表明,使用全球地标控制点选取地标样本,并自动生成全局地标库,可以快速而准确地为航天器进行高精度的自主导航,导航位置误差约为99 m,速度误差约为0.08 m/s。

基于高分辨率一维距离像雷达目标识别研究

基于一维距离像的目标识别是雷达目标识别的一种重要方法。本文利用最大相关系数法(MCC)和主分量分析方法(PCA)对目标一维距离像进行目标识别。针对一维距离像的目标姿态敏感性,分析了最大相关系数法和PCA特征提取方法的原理,并通过3种目标的实测数据进行分类实验,表明该算法的有效性。

一种稳健的特征点配准算法

为了能准确快速提取特征和可靠匹配特征点对,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进了Plessey角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度归一化互相关(Normalized cross correlation,NCC),通过双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样符合法(Random sample consensus,RANSAC)来剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确匹配特征点对实现图像的配准。实验表明,该方法能够快速准确地提取两幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,两幅图像光照不一致、重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配情形下,仍能有效地实现图像的配准。

一种基于兴趣点特征匹配的图像镶嵌技术

提出一种基于兴趣点特征匹配(IPFM)的图像自动镶嵌技术。首先利用混合的角和边检测器获取待镶嵌图像中的兴趣点,通过采用一种双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,然后用空间坐标距判别准则剔除伪特征对,最后利用正确匹配特征点对实现图像的镶嵌。此外,在图像融合技术中引入了域值的概念,从而解决了重叠区域图像平滑过渡问题。实验表明:该方法能够快速准确地提取出两幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率;在图像间存在小的旋转量情形下,仍能有效地实现图像的平滑镶嵌。

雷达

TN95 02041690战场侦察雷达目标的自动识别/冀振元,孟宪德(哈尔滨工业大学)∥哈尔滨工业大学学报,-2001,33(6)。-830～833针对目前我国战场侦察雷达目标的识别主要靠人工完成这一现象,重点对战场上的几种典型地面活动目标--步兵、卡车和坦克回波多卜勒频谱进行分析,寻求几类目标的自动识别方法,以弥补对目标进行人工识别存在的诸多缺陷,适应现代战争的需求,首先进行步兵和机动车目标的区分,根据目标回波瞬时频率变化的不同,即步兵目标的回波瞬时频率变化具有一定的周期性,依此实现了步兵和机动车目标的区分,然后在机动车目标中将坦克和卡车目标加以区分,经研究发现坦克目标具有独特的履带特性,根据这一特征便可将坦克目标和卡车目标区分开来,经实验室统计和现场检验,该方法对步兵、卡车、坦克三类目标进行分类识别的总识别率可达85％以上,证明了该方法的有效性,图7表2参3(木)