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Absolute pose estimation of UAV based on large-scale satellite image
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作者 Hanyu WANG Qiang SHEN +2 位作者 Zilong DENG Xinyi CAO Xiaokang Wang 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第6期219-231,共13页
Obtaining absolute pose based on pre-loaded satellite images is one of the important means of autonomous navigation for small Unmanned Aerial Vehicles(UAVs)in Global Navigation Satellite System(GNSS)denied environment... Obtaining absolute pose based on pre-loaded satellite images is one of the important means of autonomous navigation for small Unmanned Aerial Vehicles(UAVs)in Global Navigation Satellite System(GNSS)denied environments.Most of the previous works have tended to build Convolutional Neural Networks(CNNs)to extract features and then directly regress the pose,which will fail when solving the challenges caused by the huge viewpoint and size differences between“UAV-satellite”image pairs in real-world scenarios.Therefore,this paper proposes a probability distribution/regression integrated deep model with the attention-guided triple fusion mechanism,which estimates discrete distributions in pose space and three-dimensional vectors in translation space.In order to overcome the shortage of the relevant dataset,this paper simulates image datasets captured by UAVs with forward-facing cameras during target searching and autonomous attacking.The effectiveness,superiority,and robustness of the proposed method are verified by simulated datasets and flight tests. 展开更多
关键词 Satellite imagery Unmanned Aerial Vehicle(UAV) Deep neural networks Vision navigation von mises-fisher distribution
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A Modified Chi-Squared Goodness-of-Fit Test 被引量:2
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作者 DAI Jia Jia YANG Ai Jun 《Journal of Mathematical Research and Exposition》 CSCD 2009年第1期113-123,共11页
In goodness-of-fit tests, Pearson's chi-squared test is one of most widely used tools of formal statistical analysis. However, Pearson's chi-squared test depends on the partition of the sample space. Different const... In goodness-of-fit tests, Pearson's chi-squared test is one of most widely used tools of formal statistical analysis. However, Pearson's chi-squared test depends on the partition of the sample space. Different constructions of the partition of the sample space may lead to different conclusions. Based on an equiprobable partition of sample space, a modified chi^quared test is proposed. A method for constructing the modified chi-squared test is proposed. As an application, the proposed test is used to test whether vectorial data come from an uniformity distribution defined on the hypersphere. Some simulation studies show that the modified chisquared test against different alternative is robust. 展开更多
关键词 Pearson's chi-squared test Von mises-fisher distribution Watson distribution vectorial data.
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一种基于特征提取的点云精简算法 被引量:16
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作者 张文明 吴旭 +1 位作者 高雅昆 李海滨 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期733-738,共6页
针对激光点云数据中存在的大量冗余信息,造成传输、存储等后续处理环节付出多余的硬件和时间成本的问题,提出了一种基于特征信息的点云精简方法。利用自适应近邻点进行PCA计算点云法矢;利用冯.米塞斯分布进行边缘点提取,对非边缘点以点... 针对激光点云数据中存在的大量冗余信息,造成传输、存储等后续处理环节付出多余的硬件和时间成本的问题,提出了一种基于特征信息的点云精简方法。利用自适应近邻点进行PCA计算点云法矢;利用冯.米塞斯分布进行边缘点提取,对非边缘点以点法矢为基础赋予其距离权重进行阈值判断,提取特征点;划分空间均匀网格,以网格为单元计算法矢均值,提取潜在特征点;对网格非特征点进行单点提取。以标准的Bunny和工件模型为对象进行了MATLAB仿真实验,所提算法与传统非均匀网格法、聚类法、三角面片消减法比较:在精简比1∶5、1∶10、1∶15、1∶20情况下,最大误差降低27%以上,平均误差降低12%以上。实验结果表明所提算法在特征信息较多的模型处理上具有更好的精简能力。 展开更多
关键词 点云精简 全局特征 冯·米塞斯分布 均匀网格 距离权重
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深度超球面变分聚类网络
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作者 余南骏 吴昊旻 +1 位作者 陈飞宇 刘学文 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期100-112,共13页
基于变分自动编码器的深度聚类方法因较好的生成能力和聚类性能而受到广泛关注。然而现有的基于变分自动编码器的聚类算法通常需处理具有挑战性的证据下界(Evidence lower bound, ELBO)来实现聚类。同时,这些算法需要先验知识来假设类... 基于变分自动编码器的深度聚类方法因较好的生成能力和聚类性能而受到广泛关注。然而现有的基于变分自动编码器的聚类算法通常需处理具有挑战性的证据下界(Evidence lower bound, ELBO)来实现聚类。同时,这些算法需要先验知识来假设类别分布,大多数方法还依赖于高斯分布或高斯混合模型。为了克服这些问题,提出了一种基于超球面变分自动编码器的端到端深度聚类网络。该方法采用2个后验分布的KL散度代替了复杂的ELBO,并将von Mises-Fisher混合分布作为潜在空间嵌入的模型。此外它最大化了潜在表示和预测聚类分配之间的扩展互信息以实现更有区分性和平衡性的分配。通过与最先进的深度聚类技术在基准数据集上进行比较,验证了所提出的深度聚类方法的有效性。所建立的模型为复杂数据特征学习和聚类分析提供了一套新的方法,拓展了贝叶斯推断方法在深度聚类上的应用。 展开更多
关键词 KL散度 证据下界 超球面变分自动编码器 von mises-fisher混合模型 扩展互信息
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基于概率球面判别分析的说话人识别信道补偿算法
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作者 景维鹏 肖庆欣 罗辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期556-562,共7页
在说话人识别任务中,概率线性判别分析(PLDA)模型是目前常用的分类后端,但由于高斯PLDA模型分布假设不能准确拟合真实说话人特征分布,导致基于高斯分布假设长度归一化的信道补偿方法会破坏说话人特征类内分布的独立性,使得高斯PLDA不能... 在说话人识别任务中,概率线性判别分析(PLDA)模型是目前常用的分类后端,但由于高斯PLDA模型分布假设不能准确拟合真实说话人特征分布,导致基于高斯分布假设长度归一化的信道补偿方法会破坏说话人特征类内分布的独立性,使得高斯PLDA不能充分利用上游任务提取特征所包含的说话人信息,从而影响识别结果。针对这一问题,提出基于概率球面判别分析的信道补偿算法(CC-PSDA),通过引入冯·米塞斯-费希尔(VMF)分布假设的概率球面判别分析模型(PSDA)和特征变换方法代替高斯分布假设的概率线性判别分析方法,以避免信道补偿对说话人特征类内分布独立性的影响。首先,为了使说话人特征符合VMF分布先验假设拟合后端分类模型,在特征级利用非线性转换对说话人特征进行分布变换。之后,利用基于VMF分布假设的PLDA模型不会破坏说话人特征的类内分布结构的特点,将变换后的说话人特征定义到特定维度的超球面,最大化特征类间距离。所提算法通过期望最大化(EM)算法进行求解,最终完成分类任务。实验结果表明,改进算法在三个测试集上的识别等错误率相较于对比模型PSDA、高斯PLDA均最低。由此可见,所提模型可以有效区分说话人特征,提高识别性能。 展开更多
关键词 说话人识别 i-vector 概率球面判别分析 信道补偿 冯·米塞斯-费希尔分布 长度归一化
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三维空间多天线相关性及互耦影响研究 被引量:3
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作者 薛翠薇 朱秋明 +2 位作者 杨颖 陈小敏 廖志忠 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期50-57,共8页
针对三维传播环境下多天线系统空域相关性评估问题,首先将达波信号二维角度谱建模为更为通用的von Mises-Fisher(vMF)分布,并推导了不同阵列流型天线空域相关系数的解析式和近似表达式;然后分析互耦机理及其对接收信号矢量的影响,据此... 针对三维传播环境下多天线系统空域相关性评估问题,首先将达波信号二维角度谱建模为更为通用的von Mises-Fisher(vMF)分布,并推导了不同阵列流型天线空域相关系数的解析式和近似表达式;然后分析互耦机理及其对接收信号矢量的影响,据此推导了互耦效应下天线空域相关性的闭式表达式,并给出了存在互耦的相关性与无互耦相关性之间的内在关系.仿真结果表明,本文推导的天线相关性表达式与数值计算结果非常吻合.另外,小角度扩展时,考虑互耦效应的天线空域相关曲线围绕着无互耦时的相关性曲线上下波动,且面型阵列具有更好的抗互耦能力. 展开更多
关键词 阵列流型 空间相关性 互耦效应 von mises-fisher分布
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使用冯·米塞斯分布提取特征的点云精简方法 被引量:1
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作者 刘源 左小清 +3 位作者 李勇发 杨栩 周定义 黄琨 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2023年第2期331-341,共11页
针对点云精简算法提取特征时较为依赖传统参数、特征提取不全面和特征边界易丢失等问题,提出一种使用冯·米塞斯(vMF)分布提取特征的点云精简方法。该方法首先利用邻域重心点构建向量,通过与法向之间的夹角关系设置阈值划分曲面,降... 针对点云精简算法提取特征时较为依赖传统参数、特征提取不全面和特征边界易丢失等问题,提出一种使用冯·米塞斯(vMF)分布提取特征的点云精简方法。该方法首先利用邻域重心点构建向量,通过与法向之间的夹角关系设置阈值划分曲面,降低噪声对细节特征的影响;然后利用冯·米塞斯分布提取曲面点的优先度,实现全局特征提取;最后基于特征进行八叉树分级精简。实验结果表明:所提方法可有效提取细节特征,相比于基于曲率、Hausdorff距离的方法所提取到的特征,有着更好的特征提取效果;利用基于曲率、栅格、随机的精简算法与所提方法进行关于重建结果、3D偏差、定量分析的对比,证明所提精简方法效果更优。所提方法为点云特征提取和精简提供一种新的思路。 展开更多
关键词 点云精简 特征提取 冯·米塞斯分布 八叉树
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基于球面自编码器的文本分类
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作者 赵书安 《电子器件》 CAS 北大核心 2021年第6期1417-1420,共4页
针对变分自编码器在文本分类应用中经常发生的后验塌陷问题,提出了一种基于球面自编码器的文本分类方法。首先,将变分自编码器中隐变量所服从的分布由多元高斯分布替换为冯米塞斯-费舍尔球面分布,从理论上解决了后验塌陷,得到了高质量... 针对变分自编码器在文本分类应用中经常发生的后验塌陷问题,提出了一种基于球面自编码器的文本分类方法。首先,将变分自编码器中隐变量所服从的分布由多元高斯分布替换为冯米塞斯-费舍尔球面分布,从理论上解决了后验塌陷,得到了高质量的文本特征表示。在三个文本分类数据集上的实验结果表明,所提出的方法优于原始的变分自编码器文本分类方法。 展开更多
关键词 文本分类 变分自编码器 冯米塞斯-费舍尔分布
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三维传播环境天线阵列空域相关性研究 被引量:3
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作者 朱秋明 薛翠薇 +1 位作者 杨颖 陈小敏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1936-1941,共6页
针对任意三维传播环境下多天线空域相关性求解复杂的问题,提出一种基于角度域脉冲采样的高效近似计算方法。针对均匀角度谱分布,详细推导出了天线空域相关系数的闭合表达式和近似表达式;针对非均匀任意角度谱,利用有限个均匀二维采样脉... 针对任意三维传播环境下多天线空域相关性求解复杂的问题,提出一种基于角度域脉冲采样的高效近似计算方法。针对均匀角度谱分布,详细推导出了天线空域相关系数的闭合表达式和近似表达式;针对非均匀任意角度谱,利用有限个均匀二维采样脉冲加权叠加进行逼近,从而将天线空域相关系数等效为多个均匀采样脉冲对应相关系数的加权之和。基于实测的Von Mises Fisher角度谱,仿真结果表明,当采样间隔小于2°时,所提方法运算量仅为数值积分方法的十分之一,而绝对误差小于0.005,可以应用于多天线分集、多输入多输出系统性能评估及天线阵列流型优化等场合。 展开更多
关键词 三维传播环境 天线阵列 空域相关性 Von mises fisher分布
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三维空间域VMF分布模型的多天线系统性能 被引量:4
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作者 周杰 朱慧娟 菊池久和 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期438-443,共6页
针对城市移动通信环境,提出了散射体各向异性分布的VMF分布模型.在室外宏小区的移动通信环境下引入散射体群的概念,并结合MIMO多天线Y型阵列(UYA)和圆形阵列(UCA)拓扑结构,使得模型能够估计多径衰落信道的重要信道参数,如UYA和UCA的空... 针对城市移动通信环境,提出了散射体各向异性分布的VMF分布模型.在室外宏小区的移动通信环境下引入散射体群的概念,并结合MIMO多天线Y型阵列(UYA)和圆形阵列(UCA)拓扑结构,使得模型能够估计多径衰落信道的重要信道参数,如UYA和UCA的空间衰落相关函数(SFC)、衰落信道模型的信道容量及多天线阵列UYA和UCA对平均余纬的敏感度等,并延伸了SFC在求解信道协方差矩阵的应用.结果表明:M IM O多天线系统的性能不仅取决于天线阵列阵元间距,还与到达角度有关;所提模型的信道参数估计结果适用于实际的城市移动通信环境.针对UYA和UCA的SFC和信道容量研究,拓展了VM F分布模型在三维空间域移动通信领域的应用,对MIMO多天线阵列的信道参数评估和无线通信系统仿真提供了有力的工具. 展开更多
关键词 VMF分布模型 散射体群 集中参数 空间衰落相关函数 多入多出
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