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基于改进G-GIFSS算法的雷达LPI性能评估方法被引量：6: 2017年; 合理的雷达低截获(low probability of interception,LPI)性能评估方法是提高其隐身性能的基础。针对雷达LPI性能难以有效实时评估的问题,提出一种群广义直觉模糊软集(group-generalized intuitionistic fuzzy soft sets,G-GIFSS)算法与主客观权重相结合的雷达LPI性能评估方法。首先从反映雷达低截获性能的3个准则层信号层、功率层以及天线层确定6个目标属性指标层,选择直觉模糊集熵法确定客观权重、层次分析法((analytic hierarchy process,AHP))确定主观权重,并线性合成主客观权重。结合G-GIFSS算法利用多专家参量集的优势,对雷达LPI性能进行综合评判。通过案例分析并与经典评估方法对比,验证了该方法的优越性。; 吴华史忠亚沈文迪王经商王文哲; 关键词：群决策层次分析法

基于高斯过程分类的调制识别方法被引量：5: 2015年; 针对传统调制识别方法稳定性差及在小信噪比情况下识别率低的问题,提出了高斯过程分类调制识别方法。从调制信号中提取11种特征参数,采用高斯过程方法对其进行拟合,由此构造出高斯过程调制识别器,对11种模拟和数字调制信号进行同时识别,并与基于支持向量机的识别器进行比较。仿真结果表明,提出的方法识别率高且稳定性强,对各种调制信号均有很强的适应性,其性能明显优于支持向量机识别器,且在小信噪比情况下优势更为明显,为基于信号特征的调制识别提供了新的思路。; 吴明宋博王锋唐红; 关键词：调制识别

基于动态指导滤波的显著性检测方法: 2018年; 显著性检测是指自动提取未知场景中符合人类视觉习惯的兴趣目标的方法。为了进一步提高检测的有效性,同时降低像素类检测算法的计算量和复杂度,提出了基于动态指导滤波的图像显著性检测方法。在新设计的简单迭代指导滤波中,核函数不再像经典指导滤波器那样只利用固定的指导图像,而是利用了输入图像和动态指导图像的联合结构信息,它保证了指导图像对原输入图像较好的结构传递性。其次,为了节约算法的时间成本,采用采样的方式降低算法计算中需要的计算量。最后,为了提取更有效地的显著性区域,引入了关键显著性区域提取方法,通过修正关键点集合得到更准确的目标区域。实验结果表明,相比于其他像素类的显著性检测方法,该算法可以更快速和有效地检测出显著性目标。; 王晨樊养余; 关键词：显著性检测

基于改进Actor-Critic算法的多传感器交叉提示技术: 2023年; 针对在减少战场资源浪费、平衡战场效费比的同时提高目标探测概率,保证目标的可持续跟踪,提出利用改进Actor-Critic算法的多传感器交叉提示技术进行目标探测。首先,综合传感器探测、能耗、时效等因素搭建基于“交叉提示”传感器的动态管理评估模型;其次,重点分析利用Actor-Critic交叉提示算法的传感器管理决策规则,并且提出了Actor-Critic算法,以根据任务自身需求组建中央评价网络,加大传感器与外部环境的交互。仿真结果表明,改进的算法可以加速网络收益,实现对目标的持续性探测,加强传感器之间的交叉提示功能,提升调度的智能化水平,具有较大的应用价值。; 韦道知张曌宇谢家豪李宁

基于动态联盟的多传感器协同探测与跟踪被引量：1: 2017年; 在空战场协同攻击中,常涉及到多传感器协同探测及跟踪,由于目标的出现与消失具有随机性,所以在协同中既要考虑已有目标的跟踪,更要重视新生目标的及时探测和捕获。为此,建立了新生目标的探测概率模型,并阐述了不同传感器联盟对新生目标的探测能力,依据后验克拉美-罗下界(Posterior Cramer-Rao Lower Bound,PCRLB)对已跟踪目标组建传感器联盟,利用二值粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法及PCRLB研究基于动态联盟的多传感器协同探测与跟踪方法。仿真表明,该方法跟踪精度较高,误差小且稳定。; 武龙许蕴山夏海宝邓有为张肖强; 关键词：动态联盟

基于模糊聚类回归的人脸特征点定位研究: 2017年; 传统基于回归的人脸特征点定位算法存在忽略人脸局部结构信息、姿态偏转较大时定位精度差等问题。为此,提出一种基于模糊聚类回归的定位算法。利用人脸特征点之间的局部结构信息对人脸训练集进行聚类,并根据阈值判决结果适度扩充训练样本。分别训练所有子训练集的回归结构,在测试过程中加入多次形状约束以自动调整每次聚类的结果和回归结构的选择,由此提高人脸特征点定位的精度。在300-W数据库上的实验结果表明,与形状回归算法和鲁棒姿势回归算法相比,该算法明显提高了姿态偏转较大情况下的定位精度。; 吴礼洋熊磊仲柔在; 关键词：模糊聚类

YOLOv3和双线性特征融合的细粒度图像分类被引量：13: 2021年; 目的细粒度图像分类是计算机视觉领域具有挑战性的课题,目的是将一个大的类别分为更详细的子类别,在工业和学术方面都有着十分广泛的研究需求。为了改善细粒度图像分类过程中不相关背景干扰和类别差异特征难以提取的问题,提出了一种将目标检测方法 YOLOv3(you only look once)和双线性融合网络相结合的细粒度分类优化算法,以此提高细粒度图像分类的性能。方法利用重新训练过的目标检测算法YOLOv3粗略确定目标在图像中的位置;使用背景抑制方法消除目标以外的信息干扰;利用融合不同通道、不同层级卷积层特征的方法对经典的细粒度分类算法双线性卷积神经网络(bilinear convolutional neural network,B-CNN)进行改进,优化分类性能,通过融合双线性网络中不同卷积层的特征向量,得到更加丰富的互补信息,从而提高细粒度分类精度。结果实验结果表明,在CUB-200-2011 (Caltech-UCSD Birds-200-2011)、Cars196和Aircrafts100数据集中,本文算法的分类准确率分别为86.3%、92.8%和89.0%,比经典的B-CNN细粒度分类算法分别提高了2.2%、1.5%和4.9%,验证了本文算法的有效性。同时,与已有细粒度图像分类算法相比也表现出一定的优势。结论改进算法使用YOLOv3有效滤除了大量无关背景,通过特征融合方法来改进双线性卷积神经分类网络,丰富特征信息,使分类的结果更加精准。; 闫子旭侯志强熊磊刘晓义余旺盛马素刚; 关键词：目标检测

基于滤波合成的关键显著性目标检测方法被引量：2: 2014年; 针对显著性目标检测过程中的背景干扰问题,提出了一种基于滤波合成的关键显著性目标检测算法。该算法将局部指导滤波与改进的差分高斯(Do G)滤波方法相结合,使显著性目标更加凸显;然后,利用得到的显著性图确定关键点集合,通过调整因子得到更符合视觉机制的显著性检测结果。实验表明,所提算法优于现有显著性检测方法。与局部对比度(LC)方法、谱残差(SR)方法、基于直方图对比度(HC)方法、区域对比度(RC)方法、基于调频(FT)的方法等相比,背景与干扰目标得到有效抑制,同时具有更高的精度和更好的召回率。; 王晨樊养余李波熊磊

融合卷积特征与判别字典学习的低截获概率雷达信号识别被引量：7: 2019年; 针对低截获雷达信号通常采用人工特征选择,且在低信噪比、样本数量少情况下识别率低的问题,提出一种融合雷达信号时频图像的卷积特征与字典学习识别算法。该算法以表征信号调制方式的时频图像为基础,通过时频变换获得信号的二维时频数据,输入到LeNet-5卷积神经网络中。网络通过美国MNIST数据库手写数据集进行预训练,将预训练后网络中的2~6层网络参数迁移到新的LeNet-5中,取出第6卷积层的数据作为提取的卷积特征。使用判别字典学习方法进行识别。仿真结果表明:通过预训练处理能够加快网络的收敛与优化,有效提取到每类信号的卷积特征;与文献[4]、文献[24]、文献[25]、文献[26]中4种算法相比,利用判别字典学习能够在样本少、低信噪比情况下取得较高的识别率。; 呙鹏程吴礼洋; 关键词：雷达信号低截获字典学习信号识别

L0范数平滑逼近的稳健求解算法被引量：6: 2015年; 该文研究基于代理函数和先验概率密度的L0范数平滑逼近问题的稳健求解。首先,分析了平滑逼近函数的凹凸特性,给出提高恢复性能的参数调整策略与改进的SL0和FOCUSS算法。其次,将噪声背景下L0范数逼近过程进行正则化表示,并基于牛顿方向推导其迭代重加权形式的求解框架,给出一种新的代理函数。最后,使用数值仿真证实了所提算法可以提高此类问题的求解的稳健性,具有实用价值。; 王峰向新易克初熊磊

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