由于GPS/PWV资料在短时和临近天气预报、人工影响天气和空中水资源研究中具有潜在应用价值。考虑到GPS/PWV资料存在较多缺测,文中基于专家场模型(Fields of Experts,FoEs)进行了GPS/PWV资料插补初步研究。采用交叉验证法检验了常用插值...由于GPS/PWV资料在短时和临近天气预报、人工影响天气和空中水资源研究中具有潜在应用价值。考虑到GPS/PWV资料存在较多缺测,文中基于专家场模型(Fields of Experts,FoEs)进行了GPS/PWV资料插补初步研究。采用交叉验证法检验了常用插值方法(临近点、线性、三次样条和立方插值法)和FoEs插补GPS/PWV的精度,得到的FoEs模型插补精度较高。进一步给出了FoEs插补GPS/PWV连续缺测资料,解决了常用插值法无法对连续缺测资料有效插值的问题,为其它资料插补提供了新的思路。展开更多
在结构化场景的轨道交通中,车载视频观测因相机平移运动而呈现出图像内容以某点为中心向四周扩散的现象,该点被称为FOE(Focus of Expansion)。当前计算FOE的算法对噪声敏感且计算量大,不能准确地计算铁路场景中的FOE。鉴于此,文中提出...在结构化场景的轨道交通中,车载视频观测因相机平移运动而呈现出图像内容以某点为中心向四周扩散的现象,该点被称为FOE(Focus of Expansion)。当前计算FOE的算法对噪声敏感且计算量大,不能准确地计算铁路场景中的FOE。鉴于此,文中提出一种铁路视频序列的FOE估计方法。该方法首先利用金字塔光流法对检测的Harris角点进行跟踪和粗匹配,并在此基础上利用RANSAC算法进行精确的匹配,求得基础矩阵,然后提取图像中的极线束并计算FOE。实验结果表明,所提算法比Hough直线求得的FOE误差小,适于实时应用。展开更多
改进的马尔可夫链蒙特卡洛MCMC(Markov Chain Monte Carlo)粒子滤波跟踪算法可以实现稳定跟踪多目标的目的。但在运动场景下,常常出现跟丢或者误跟的情况。考虑到相机聚焦中心FOE(Focus Of Expansion)在估计摄像头运动方面有不可替代的...改进的马尔可夫链蒙特卡洛MCMC(Markov Chain Monte Carlo)粒子滤波跟踪算法可以实现稳定跟踪多目标的目的。但在运动场景下,常常出现跟丢或者误跟的情况。考虑到相机聚焦中心FOE(Focus Of Expansion)在估计摄像头运动方面有不可替代的作用,首先通过构建FOE与目标在视频中位置的一个简单估计模型,估计目标的位置,再通过FOE与MCMC的结合,改善了目标丢失和抖动的现象,达到更加准确估计目标的目的。实验表明该方法对摄像头前后平移运动有比较理想的效果。展开更多
Contextualizing his Foe(1986) in the backdrop of South African post- apartheid, Coetzee manipulates multifarious postmodern narrative ploys to purloin, rewrite and widen the canon Robinson Crusoe. In plural demonstrat...Contextualizing his Foe(1986) in the backdrop of South African post- apartheid, Coetzee manipulates multifarious postmodern narrative ploys to purloin, rewrite and widen the canon Robinson Crusoe. In plural demonstrations of dualistic patterns, this novel emphatically unravels Coetzee's textual subversion of the traditional overarching"western logocentrism"or"metaphysics of presence"via catechizing and debilitating the orthodoxy of the white supremacy as well as the male superiority.This detailed analysis, giving a Derridean reading, purports to anatomize and deconstruct the binary oppositions of Self/ Other,White/Black, and Man/Woman among Cruso, Friday and Susan Barton, and reach Coetzee's veritable concerns: to dissolve the Imperialist hierarchy and hegemony, to waive racial enclosure, and to build a dialogue that open up a real respect and coexistence for both the centered and the marginalized.展开更多
针对目前敌我识别辐射源个体识别(Specific Emitter Identification of Identification Friend or Foe,SEI-IFF)研究不足的问题,提出了一种基于多维特征与Transformer网络的SEI-IFF方法。该方法首先从单个脉冲及信号全局等多维度获取如...针对目前敌我识别辐射源个体识别(Specific Emitter Identification of Identification Friend or Foe,SEI-IFF)研究不足的问题,提出了一种基于多维特征与Transformer网络的SEI-IFF方法。该方法首先从单个脉冲及信号全局等多维度获取如相位、幅度、时间、功率谱密度等信号特征,结合Transformer网络进一步提取不同IFF辐射源个体特征中如前后关联特性的细微特征并最终实现SEI-IFF。试验结果表明,所提方法针对20个目标搭载的IFF辐射源个体的平均识别正确率达95.3%,可较准确地完成SEI-IFF,有助于提升战场SEI-IFF效率。展开更多
针对目标密集场景下,敌我识别(Identification Friend or Foe,IFF)结果和雷达目标关联不准确的问题,提出了一种基于压缩感知理论的雷达目标关联方法。将阵列接收信号协方差矩阵向量化处理形成观测向量,以多个雷达目标方位信息为基础扩...针对目标密集场景下,敌我识别(Identification Friend or Foe,IFF)结果和雷达目标关联不准确的问题,提出了一种基于压缩感知理论的雷达目标关联方法。将阵列接收信号协方差矩阵向量化处理形成观测向量,以多个雷达目标方位信息为基础扩充形成多个目标方位簇,并构建基于方位簇虚拟阵列流形的观测矩阵,通过观测向量在观测矩阵上的投影判断阵列接收信号与多个雷达目标方位相关性大小,形成关联判决结果。典型场景下的仿真结果表明,该方法能够实现敌我识别结果与雷达目标的高正确率关联,在阵元数28、信噪比3 dB、雷达测向误差不超过0.2°的条件下,对方位角相差不低于0.5°的两个目标能够实现准确关联。展开更多
运动视差的关键点(Focus of Expansion,FOE)是铁路接触网视频巡检的重要参数,但当前计算FOE的方法需多帧图像匹配估计,时间复杂度高。针对单帧图像FOE估计问题,结合自监督学习思想,提出了一种融合自监督学习的单帧图像FOE估计算法。搭...运动视差的关键点(Focus of Expansion,FOE)是铁路接触网视频巡检的重要参数,但当前计算FOE的方法需多帧图像匹配估计,时间复杂度高。针对单帧图像FOE估计问题,结合自监督学习思想,提出了一种融合自监督学习的单帧图像FOE估计算法。搭建了全卷积网络F-VGG(Fully-VisualGeometryGroup)作为FOE的预测器,通过融合代理任务自动生成样本数据的训练标签,实现了端到端的单帧图像FOE估计。实验结果表明:该方法在FOE预测精度上平均提升13.45%,检测速度提升56.27%,适于实时应用。展开更多
文摘由于GPS/PWV资料在短时和临近天气预报、人工影响天气和空中水资源研究中具有潜在应用价值。考虑到GPS/PWV资料存在较多缺测,文中基于专家场模型(Fields of Experts,FoEs)进行了GPS/PWV资料插补初步研究。采用交叉验证法检验了常用插值方法(临近点、线性、三次样条和立方插值法)和FoEs插补GPS/PWV的精度,得到的FoEs模型插补精度较高。进一步给出了FoEs插补GPS/PWV连续缺测资料,解决了常用插值法无法对连续缺测资料有效插值的问题,为其它资料插补提供了新的思路。
文摘在结构化场景的轨道交通中,车载视频观测因相机平移运动而呈现出图像内容以某点为中心向四周扩散的现象,该点被称为FOE(Focus of Expansion)。当前计算FOE的算法对噪声敏感且计算量大,不能准确地计算铁路场景中的FOE。鉴于此,文中提出一种铁路视频序列的FOE估计方法。该方法首先利用金字塔光流法对检测的Harris角点进行跟踪和粗匹配,并在此基础上利用RANSAC算法进行精确的匹配,求得基础矩阵,然后提取图像中的极线束并计算FOE。实验结果表明,所提算法比Hough直线求得的FOE误差小,适于实时应用。
文摘改进的马尔可夫链蒙特卡洛MCMC(Markov Chain Monte Carlo)粒子滤波跟踪算法可以实现稳定跟踪多目标的目的。但在运动场景下,常常出现跟丢或者误跟的情况。考虑到相机聚焦中心FOE(Focus Of Expansion)在估计摄像头运动方面有不可替代的作用,首先通过构建FOE与目标在视频中位置的一个简单估计模型,估计目标的位置,再通过FOE与MCMC的结合,改善了目标丢失和抖动的现象,达到更加准确估计目标的目的。实验表明该方法对摄像头前后平移运动有比较理想的效果。
文摘Contextualizing his Foe(1986) in the backdrop of South African post- apartheid, Coetzee manipulates multifarious postmodern narrative ploys to purloin, rewrite and widen the canon Robinson Crusoe. In plural demonstrations of dualistic patterns, this novel emphatically unravels Coetzee's textual subversion of the traditional overarching"western logocentrism"or"metaphysics of presence"via catechizing and debilitating the orthodoxy of the white supremacy as well as the male superiority.This detailed analysis, giving a Derridean reading, purports to anatomize and deconstruct the binary oppositions of Self/ Other,White/Black, and Man/Woman among Cruso, Friday and Susan Barton, and reach Coetzee's veritable concerns: to dissolve the Imperialist hierarchy and hegemony, to waive racial enclosure, and to build a dialogue that open up a real respect and coexistence for both the centered and the marginalized.
文摘针对目前敌我识别辐射源个体识别(Specific Emitter Identification of Identification Friend or Foe,SEI-IFF)研究不足的问题,提出了一种基于多维特征与Transformer网络的SEI-IFF方法。该方法首先从单个脉冲及信号全局等多维度获取如相位、幅度、时间、功率谱密度等信号特征,结合Transformer网络进一步提取不同IFF辐射源个体特征中如前后关联特性的细微特征并最终实现SEI-IFF。试验结果表明,所提方法针对20个目标搭载的IFF辐射源个体的平均识别正确率达95.3%,可较准确地完成SEI-IFF,有助于提升战场SEI-IFF效率。
文摘针对目标密集场景下,敌我识别(Identification Friend or Foe,IFF)结果和雷达目标关联不准确的问题,提出了一种基于压缩感知理论的雷达目标关联方法。将阵列接收信号协方差矩阵向量化处理形成观测向量,以多个雷达目标方位信息为基础扩充形成多个目标方位簇,并构建基于方位簇虚拟阵列流形的观测矩阵,通过观测向量在观测矩阵上的投影判断阵列接收信号与多个雷达目标方位相关性大小,形成关联判决结果。典型场景下的仿真结果表明,该方法能够实现敌我识别结果与雷达目标的高正确率关联,在阵元数28、信噪比3 dB、雷达测向误差不超过0.2°的条件下,对方位角相差不低于0.5°的两个目标能够实现准确关联。
文摘运动视差的关键点(Focus of Expansion,FOE)是铁路接触网视频巡检的重要参数,但当前计算FOE的方法需多帧图像匹配估计,时间复杂度高。针对单帧图像FOE估计问题,结合自监督学习思想,提出了一种融合自监督学习的单帧图像FOE估计算法。搭建了全卷积网络F-VGG(Fully-VisualGeometryGroup)作为FOE的预测器,通过融合代理任务自动生成样本数据的训练标签,实现了端到端的单帧图像FOE估计。实验结果表明:该方法在FOE预测精度上平均提升13.45%,检测速度提升56.27%,适于实时应用。
