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一种改进的MCSM/H-PSO全极化SAR影像分类方法 被引量：5
1
作者 余莎莎 余洁 +1 位作者 朱腾 王彦兵 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第11期53-57,共5页
粒子群算法由于其优秀的随机全局寻优能力,在遥感图像分类领域应用广泛。为进一步提高粒子优劣判别能力,使得最终聚类中心更具合理性,本文在应用PSO算法进行全极化SAR影像分类时,考虑影像相邻像素间具有空间相关性,提出了加权PSO算法,... 粒子群算法由于其优秀的随机全局寻优能力,在遥感图像分类领域应用广泛。为进一步提高粒子优劣判别能力,使得最终聚类中心更具合理性,本文在应用PSO算法进行全极化SAR影像分类时,考虑影像相邻像素间具有空间相关性,提出了加权PSO算法,以提高分类精度。同时,在进行全极化SAR影像分类时,为了更充分地利用全极化SAR影像极化特征,采用多成分散射模型分解(MCSM)方法结合散射熵提取影像6种极化特征。改进的MCSM/H-PSO全极化SAR影像分类方法,首先通过MCSM分解和散射熵对全极化SAR影像进行基于散射机理的初分类,再将分类结果作为加权PSO算法的初始类别划分,并通过迭代实现地物分类。采用北京市Radarsat 2全极化SAR数据和美国旧金山AIRSAR全极化SAR数据分别进行试验,本文方法分类总体精度分别可达90.57%和93.25%。 展开更多
关键词 全极化SAR影像分类 MCSM分解 PSO算法 散射熵
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基于改进三分量模型的全极化SAR图像分类 被引量：4
2
作者 徐一凡 刘爱芳 +2 位作者 徐辉 黄龙 王帆 《电子测量技术》 2017年第12期220-227,共8页
基于改进三分量散射模型提出一种全极化合成孔径雷达(SAR)图像非监督分类方法。运用改进三分量分解模型解决体散射过高估计和负功率像素问题,提出类别重估步骤解决Wishart迭代聚类使聚类中心发生迁移的问题。首先对极化相干矩阵进行去... 基于改进三分量散射模型提出一种全极化合成孔径雷达(SAR)图像非监督分类方法。运用改进三分量分解模型解决体散射过高估计和负功率像素问题,提出类别重估步骤解决Wishart迭代聚类使聚类中心发生迁移的问题。首先对极化相干矩阵进行去定向操作,将各个像素的定向角旋转为0°;然后利用改进三分量分解模型将目标分解为平面散射、二次散射和体散射3种成分;接着利用3种散射功率计算功率散射熵,根据散射熵和3种散射成分的功率进行初步分类,利用Wishart迭代聚类优化分类结果;最后对Wishart聚类的结果进行类别重估,实现极化SAR图像的非监督分类。结果表明,本文算法的物理意义明确,分类结果易与实际地物相结合,测试区域的总体分类精度为98.6%,Kappa系数为0.973。 展开更多
关键词 极化SAR 分类 极化分解 去定向 散射熵
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基于DispEn与SVM的滚动轴承故障诊断 被引量：3
3
作者 杨刚刚 夏均忠 +1 位作者 孔有程 唐衡 《军事交通学院学报》 2020年第12期36-41,共6页
为实现滚动轴承故障检测并准确识别滚动轴承不同严重程度的同种故障,提出一种基于散布熵(DispEn)与支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,计算滚动轴承4种状态同类振动信号的DispEn,通过对比其值的大小,实现滚动轴承故障检测;其... 为实现滚动轴承故障检测并准确识别滚动轴承不同严重程度的同种故障,提出一种基于散布熵(DispEn)与支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,计算滚动轴承4种状态同类振动信号的DispEn,通过对比其值的大小,实现滚动轴承故障检测;其次,将样本信号的DispEn作为特征向量,使用SVM对其进行分类,解决散布熵不能有效识别滚动轴承严重程度的问题;最后,与干扰属性投影(NAP)进行对比。结果表明:所提方法不仅能够有效检测滚动轴承故障,而且能够更精确地识别滚动轴承故障严重程度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障检测 散布熵 支持向量机
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4分量模型和散射参数的全极化雷达图像分类 被引量：2
4
作者 邵永社 韩阳 +1 位作者 吕倩利 杨书娟 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1345-1349,共5页
在分析了典型的极化目标分解和地物分类算法基础上,提出了融合Yamaguchi分解和H/α(H为散射熵,α为地物散射角)平面分解结果的迭代处理目标分类方法.首先,通过获取4种散射分量及地物的散射熵和散射角,结合6个参量,将极化合成孔径雷达图... 在分析了典型的极化目标分解和地物分类算法基础上,提出了融合Yamaguchi分解和H/α(H为散射熵,α为地物散射角)平面分解结果的迭代处理目标分类方法.首先,通过获取4种散射分量及地物的散射熵和散射角,结合6个参量,将极化合成孔径雷达图像中的地物初始分类;然后,利用相干散射矩阵服从Wishart分布的特性进行迭代,获得最终分类结果.实验结果证明,该算法提高了分类性能,运算量小,分类效果较好. 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 图像分类 Yamaguchi分解 散射熵 散射角
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基于数字变极化探测系统目标极化散射特性研究 被引量：1
5
作者 赵国强 李璋峰 +1 位作者 孙厚军 吕昕 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期261-266,共6页
本文构建了数字变极化单脉冲探测系统,该系统采用多种发射极化形式,利用虚拟极化合成接收,对地面目标进行探测实验,得到全极化高分辨一维距离像,获得散射熵H和平均散射角α在距离像中的分布,联合距离高分辨和目标极化散射特性为目标可... 本文构建了数字变极化单脉冲探测系统,该系统采用多种发射极化形式,利用虚拟极化合成接收,对地面目标进行探测实验,得到全极化高分辨一维距离像,获得散射熵H和平均散射角α在距离像中的分布,联合距离高分辨和目标极化散射特性为目标可靠检测和准确识别提供依据,表明了目标极化散射熵在数字变极化探测系统中对地面目标的检测和识别的可用性. 展开更多
关键词 数字变极化 全极化 虚拟极化合成 高分辨距离像 极化散射熵
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基于方位散射熵的旋转体目标增强成像 被引量：2
6
作者 梁福来 宋千 +1 位作者 王玉明 周智敏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1442-1448,共7页
增强成像方法将待检测目标的先验知识引入到成像过程中对其进行增强,有助于提高图像的直观性和改善后续检测效果。旋转体目标具有散射特性的方位不变性,而大多数人造和自然杂波不具备该特点,因此可利用方位散射不变性对旋转体目标进行... 增强成像方法将待检测目标的先验知识引入到成像过程中对其进行增强,有助于提高图像的直观性和改善后续检测效果。旋转体目标具有散射特性的方位不变性,而大多数人造和自然杂波不具备该特点,因此可利用方位散射不变性对旋转体目标进行增强成像。该文首先提出了方位散射熵的概念以度量目标不同方位向散射特性的一致性,在此基础上提出了基于方位散射熵的旋转体目标增强成像算法,最后针对实际机载SAR应用中存在的位置和姿态误差给出了结合运动误差补偿的方位散射熵的计算方法。实测数据结果证明了该文所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 雷达成像 增强成像 方位散射熵 子孔径 旋转体目标
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基于方位不变性的SAR图像旋转体检测 被引量：1
7
作者 王鑫运 宋千 +1 位作者 张汉华 周智敏 《雷达科学与技术》 2014年第4期395-400,405,共7页
针对复杂环境中微弱旋转体目标(如地雷等)检测的难题,提出了一种基于方位散射特征和局部对比度特征融合的检测算法。首先,对旋转体目标特性进行了分析,进而利用子孔径SAR图像提取方位散射熵作为待检测特征。对全孔径SAR图像分别进行方... 针对复杂环境中微弱旋转体目标(如地雷等)检测的难题,提出了一种基于方位散射特征和局部对比度特征融合的检测算法。首先,对旋转体目标特性进行了分析,进而利用子孔径SAR图像提取方位散射熵作为待检测特征。对全孔径SAR图像分别进行方位不变性检测和CFAR检测,并将检测结果相融合,得到最终检测结果。算法体现了利用目标先验知识辅助检测的思路,实测数据结果表明,该方法能够有效剔除原先在全孔径图像中无法剔除的杂波,有效降低检测的虚警率。 展开更多
关键词 融合检测 CFAR检测 方位散射熵 旋转体目标
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基于方位散射熵的建筑物特征提取方法
8
作者 甘睿 刘庆华 晋良念 《雷达科学与技术》 北大核心 2018年第1期73-78,86,共7页
在超宽带穿墙雷达成像领域,交叉极化雷达能有效识别建筑物角散射中心,而交叉极化接收到的回波信号较弱,成像中的耦合信号得到增强,角散射信号不易识别。对此提出一种基于方位散射熵的建筑物特征提取方法。该方法首先利用散射体交叉极化... 在超宽带穿墙雷达成像领域,交叉极化雷达能有效识别建筑物角散射中心,而交叉极化接收到的回波信号较弱,成像中的耦合信号得到增强,角散射信号不易识别。对此提出一种基于方位散射熵的建筑物特征提取方法。该方法首先利用散射体交叉极化相关性对交叉极化成像结果进行加权提取角散射中心,然后通过方位散射熵滤除墙体杂波影响、增强墙角散射幅度,最后使用循环迭代的中心定位算法得到精确的墙角散射中心。仿真和实验数据结果表明,该方法通过角散射体的极化特性和方位角属性可以准确地提取建筑物角散射中心。 展开更多
关键词 穿墙雷达 角散射提取 极化相关性 方位散射熵
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基于RCMDE的2D80-53.4型压缩机故障诊断研究
9
作者 曲孝海 胡予欢 沈磊 《湖南文理学院学报（自然科学版）》 CAS 2022年第2期8-12,共5页
针对2D80–53.4型压缩机故障信号呈现高耦合性和非线性等问题,提出基于RCMDE的2D80–53.4型压缩机故障诊断方法。在MDE算法的基础上,结合精细复合改进MDE算法得到RCMDE算法,应用其对非线性振动信号进行特征向量构建,结合极限学习机进行... 针对2D80–53.4型压缩机故障信号呈现高耦合性和非线性等问题,提出基于RCMDE的2D80–53.4型压缩机故障诊断方法。在MDE算法的基础上,结合精细复合改进MDE算法得到RCMDE算法,应用其对非线性振动信号进行特征向量构建,结合极限学习机进行故障识别。通过仿真信号验证,结果表明该算法可以有效抑制干扰信息,强化故障信息特征,大大提高了算法的准确性。以2D80–53.4型压缩机的轴承故障数据为研究对象进行实测验证,应用RCMDE实现其故障信号特征提取,与多尺度散布熵、复合多尺度散布熵进行对比,该方法表现出特征可分性良好,极限学习机故障识别准确率较高。 展开更多
关键词 2D80–53.4型压缩机 精细复合多尺度散布熵 极限学习机 故障诊断
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