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信息几何在脉冲多普勒雷达目标检测中的应用 被引量：5
1
作者 刘俊凯 王雪松 +1 位作者 王涛 屈龙海 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期77-80,共4页
信息几何是以微分几何为基础发展起来的一个新兴学科方向,研究流形和度量空间上的统计问题,它提供了解决雷达信号处理和数据处理问题的一种新思路。雷达回波通常表示为复多元高斯分布,基于复多元高斯分布流形上的黎曼几何结构,提出了一... 信息几何是以微分几何为基础发展起来的一个新兴学科方向,研究流形和度量空间上的统计问题,它提供了解决雷达信号处理和数据处理问题的一种新思路。雷达回波通常表示为复多元高斯分布,基于复多元高斯分布流形上的黎曼几何结构,提出了一种CFAR检测器结构,并分析了高斯杂波环境下的虚警概率和检测概率。仿真实验表明,在短脉冲序列条件下,信息几何方法的检测性能优于常规相参积累方法。研究成果有助于改善机械扫描雷达体制在低的脉冲重复频率工作模式时的检测性能。 展开更多
关键词 信息几何 统计流形 复多元高斯分布 黎曼均值 黎曼距离 检测
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一种基于信息几何的矩阵DP-TBD算法 被引量：6
2
作者 赵兴刚 王首勇 郑岱堃 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期882-889,共8页
由于单帧相参积累在一些情况下存在较严重的信息损失,且这种损失会随着多帧非相参积累而进一步放大,使得传统动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法的性能下降.本文基于信息几何理论提出了一种矩阵DP-TBD算法,该方法直接利用每个分辨单元的协... 由于单帧相参积累在一些情况下存在较严重的信息损失,且这种损失会随着多帧非相参积累而进一步放大,使得传统动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法的性能下降.本文基于信息几何理论提出了一种矩阵DP-TBD算法,该方法直接利用每个分辨单元的协方差矩阵进行多帧积累,将单帧和多帧积累融为一体,避免了单帧积累存在的信息损失,具有更好的检测和跟踪性能.最后通过仿真实验验证了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 动态规划 检测前跟踪 信息几何 测地线距离 黎曼均值
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基于K-L散度和散度均值的改进矩阵CFAR检测器 被引量：5
3
作者 赵兴刚 王首勇 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2017年第2期247-259,共13页
传统雷达中一般是通过FFT处理接CFAR(constant false alarm rate)来实现目标检测的,该方法面临以下问题:(1)当数据长度较短时,FFT多普勒分辨率较低,会出现多普勒跨越损失;(2)在杂波背景下,杂波谱展宽会使得杂波能量分散到目标所在位置;... 传统雷达中一般是通过FFT处理接CFAR(constant false alarm rate)来实现目标检测的,该方法面临以下问题:(1)当数据长度较短时,FFT多普勒分辨率较低,会出现多普勒跨越损失;(2)在杂波背景下,杂波谱展宽会使得杂波能量分散到目标所在位置;(3)对于频域扩展目标,单频率通道检测会损失较多目标回波能量.本文分别利用K-L(Kullback-Leibler)散度和散度均值替代基本矩阵CFAR检测器中的测地线距离和黎曼均值,提出了一种改进的矩阵CFAR检测器,较好地克服了以上三个问题,并相比基本矩阵CFAR检测器具有更优的检测和恒虚警性能,减小了计算量.最后通过仿真实验进行了性能分析验证,取得了较好效果. 展开更多
关键词 恒虚警率检测 信息几何 测地线距离 K-L散度 黎曼均值 散度均值
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检测机械手轨迹突变点识别方法 被引量：4
4
作者 赵新玉 温欣 段晓敏 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第18期15-21,共7页
结合六轴机械手和超声无损检测技术实现自动检测,是检测自动化领域重要发展方向。超声检测要遵循运动平稳原则,检测轨迹中姿态变化较大会导致机械手速度突变,造成超声耦合不佳影响检测结果。针对上述问题,提出一种基于特殊欧几里得群信... 结合六轴机械手和超声无损检测技术实现自动检测,是检测自动化领域重要发展方向。超声检测要遵循运动平稳原则,检测轨迹中姿态变化较大会导致机械手速度突变,造成超声耦合不佳影响检测结果。针对上述问题,提出一种基于特殊欧几里得群信息几何结构的轨迹突变点识别方法,以轨迹当前点和前后若干点的黎曼均值差异为突变点检测依据,来预先识别出轨迹突变点,进而在这些突变点附近进行速度平滑处理。利用六轴机械手运动学反解方法验证了基于黎曼均值方法识别轨迹突变点的有效性。进一步,开展了机械手平台运动实验,识别突变点并降低邻近三点速度,使机械手各轴检测运动更加平稳。 展开更多
关键词 六轴机械手 突变点识别 信息几何 黎曼均值
原文传递
基于黎曼流形的多视角谱聚类算法 被引量：1
5
作者 李林珂 康昭 龙波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期113-120,129,共9页
现有的多视角谱聚类算法大多只线性结合了各视角的基拉普拉斯矩阵,未考虑不同视角数据的差异性对最优拉普拉斯矩阵的影响,存在聚类性能受限的问题。提出一种基于黎曼几何均值与高阶拉普拉斯矩阵的谱聚类算法(RMMSC),挖掘多视角数据中的... 现有的多视角谱聚类算法大多只线性结合了各视角的基拉普拉斯矩阵,未考虑不同视角数据的差异性对最优拉普拉斯矩阵的影响,存在聚类性能受限的问题。提出一种基于黎曼几何均值与高阶拉普拉斯矩阵的谱聚类算法(RMMSC),挖掘多视角数据中的高阶连接信息与流形信息,提高最优拉普拉斯矩阵对各视角的信息利用率。按一定的权重线性结合数据单一视角的各阶拉普拉斯矩阵,得到每个视角的基拉普拉斯矩阵,通过低阶与高阶连接信息的结合使用,充分体现多视角数据集的全局结构。在此基础上,计算各视角基拉普拉斯矩阵的黎曼几何均值,将其作为最优拉普拉斯矩阵输入谱聚类算法,得到聚类结果。相比于传统矩阵算数均值的计算,基于黎曼流形的黎曼几何均值能够更好地恢复互补层数据的流形信息。实验结果表明,RMMSC在多组标准数据集上聚类效果优于ONMSC、MLAN、AMGL等算法。其中,在Flower17数据集上,精确度较基准算法ONMSC提高了2.14%,纯度提高了1.7%,且收敛性较好。 展开更多
关键词 多视角谱聚类 黎曼几何均值 高阶拉普拉斯矩阵 对称正定矩阵 流形学习
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