基于小波分析的多波束声呐图像角度响应改正方法

多波束声呐图像在海底底质分类中具有重要应用,而角度响应(angular response,AR)对多波束声呐图像的影响较大,给声呐图像的判读带来了困难.为此,针对多波束角度响应曲线具有非平稳离散随机信号的特点,提出一种基于小波分析的多波束声呐图像角度响应改正方法.首先,将AR曲线进行小波分解,获得长波项和短波项;然后,...     

基于PCNN与混合加权的多波束声呐图像镶嵌方法

多波束声呐图像是进行海底底质分类与目标识别的主要数据源之一。原始反向散射强度经过改正处理后仍存在残余误差,需要进行图像镶嵌以削弱残差的影响,构建大区域声呐图像。本研究针对多波束声呐图像镶嵌中的拼接线消除与信息综合问题,提出一种在NSST域内结合PCNN与混合加权的图像镶嵌方法。首先,对单条带声呐图像进行NSST分解,再对重叠区低频项按照混合加权进行镶嵌,高频项按照PCNN进行镶嵌。实验结果表明,在拼接线消除方面,镶嵌后条带拼接线两侧声强均值差由-6.18降为-1.29 dB;在信息综合方面,镶嵌结果的信息熵相对于混合加权法提升2.5%,空间频率提升31.6%。本研究方法能够在削弱拼接线的同时,有效综合相邻条带纹理信息,实现多波束声呐图像的镶嵌。     

长江中下游河道的特征及其防洪对策

根据长江河道的特征，制定、采用不同的防洪对策，是当务之急的大事。在自然裁弯频繁的荆江弯曲河道，实施人工裁弯已取得了利大于弊的较好效果，提高了防洪排洪能力；但Ｐａｉ洲弯道的裁弯，在未能提高黄石－武穴河段泄洪能力的前提下，将会出现武汉河段的河床淤积，加重武汉的防洪负担。对分汊支数较多或演变周期短的鹅头形弯曲分汊河段，则可堵塞掉一部分衰亡中的支汊，加强发展中的主汊，促成稳定单一河道的形成，取得改善洪条件     

联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择

随机波束成形(RBF)在系统用户足够多时,具有与最优预编码方案相同的容量尺度,当系统用户少时,性能却下降严重。针对该问题,提出了联合RBF和迫零波束成形(ZFBF)的广播信道预编码方案。该方案利用RBF实现用户的初步调度,然后要求初选用户附加反馈量化的信道方向信息(CDI)和信道质量信息(CQI),在基站根据CDI和CQI反馈完成最终波束选择和ZFBF预编码。仿真结果表明,所提出的预编码方案,与现有的增强型RBF相比,在基本不增加上行链路反馈量的前提下,可明显提高系统和容量。     

基于多波束测深技术的长江航道测量研究

该文基于笔者多年从事航道测量的相关工作经验,以SEABAT8101多波束测深系统在某航道疏浚工程中的应用为研究对象,探讨了多波束测深系统安装测试方法,定位导航实施方法,及测量步骤与数据处理思路,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义.     

基于正交随机波束成型的多用户多波束选择策略

针对正交随机波束成型(ORBF)当系统用户少时性能下降严重的问题,提出一种基于ORBF的多用户多波束选择策略.其基本思想是针对ORBF选定的优化用户集再次反馈部分信道信息,使得在系统用户数较少时系统总速率得到有效提高,并对功率平均分配和自适应功率分配两种情况分别进行了分析.仿真结果表明,该策略在增加部分反馈信息和提高发射机复杂性的条件下,可极大地提高系统总速率.     

基于多特征融合的垃圾短信识别

垃圾短信已日益成为影响人们日常生活的严重问题,由于短信属于短文本,长度较短,特征稀疏,尤其是垃圾短信为逃避过滤机制,其结构和内容常常不规范,所以传统的文本特征提取方法并不能完全适用于短信分类。从短信的结构及语义两个角度提取特征项,并建立语义特征词表,采用基于多特征融合的方法来向量化表示短信文本。针对短信数据集中存在的噪声及数据不平衡问题,分别比较了NB、SVM、DT、LR、MLP、RF分类器的性能差别。实验表明,采用RF分类算法,能有效减弱噪声干扰及数据不平衡性所带来的影响。通过在CCF 2015中国好创意竞赛题目“垃圾短信基于文本内容识别”所提供的数据集上进行验证,取得了很好的效果。     

基于随机波束成形的多天线用户系统的容量研究

随机波束成形技术是一种有限反馈的线性预编码算法,当活跃用户足够多时,能够逼近多输入多输出系统的和容量上限。然而已有的随机波束成形算法主要关注于单天线用户系统。为了提高随机波束成形算法的普适性,提出一种针对多天线用户的随机波束成形算法。该算法首先通过随机波束成形对用户进行预选,然后利用量化合并技术将每个预选用户的多根天线合并成单天线后完成波束成形。仿真结果表明,当系统内多天线用户为实际数目时,本算法在系统和容量上优于现有随机波束成形算法。     

水下航行器自由视角探测的多波束声呐仿真

针对水下航行器运动与水下声学感知过程中因多因素强耦合导致相关联合仿真模型缺失问题,提出一种适用于水下自由视角探测的运动位姿和声呐图像高逼真耦合仿真方法．首先建立多波束图像声呐几何模型,并提出声呐视域简化方法,实现声呐图像快速生成;其次建立水下地形、航行器路径和探测视角耦合的自由扫测模型,实现水下自由视角扫测与成像;最后针对声呐图像干扰的高逼真仿真问题,提出一种基于实测数据拟合的结构化噪声和回波重影建模方法,进一步提高仿真声呐图像的逼真度．实验结果表明：该模型能够有效实现水下航行器自由视角扫测过程的位姿和声呐数据组合仿真,生成具有一定逼真度的多波束声呐图像．     

多波束测量系统的成图

本文从实际应用工作中阐述了多波束测深系统测量的原理及内业数据处理及成图的过程。     

基于超声解调信号多特征融合的轴承故障识别

针对当前振动监测对轴承初期微损状态监测难、精准度低的问题,提出了一种基于经验模态分解与多类熵值相结合的轴承状态监测方法,研究超声解调信号对故障诊断的可行性。首先将预处理后的超声解调信号进行经验模态分解得到若干本征模态分量,然后对各本征模态分量计算不同熵值特征,再将多特征融合后代入随机森林训练分类模型,利用混淆矩阵进行精度评价,最终对早期故障识别准确率高达97.92%。研究表明,超声解调信号对判别轴承早期故障效果更佳;经过多类熵值特征融合后,轴承状态分类具有更高的识别准确率。     

基于多DSP的自适应数字多波束形成的并行算法及其实现

在深入研究自适应DBF（数字波束形成）算法的基础上,针对由TigerSHARC201处理器构成的多DSP并行处理系统,提出了一种基于自适应数字多波束形成的并行处理算法。笔者给出了该算法在多DSP并行处理系统上的算法映射,基于此映射方案,比较了SMI、HTP和MTP三种典型DBF算法,并对MTP算法进行了改进。系统试验证明了该并行处理算法具有很好的并行性及实时性,且改进的MTP算法的性能较传统MTP算法有显著提高。     

基于DSP的直线阵列数字多波束形成的原理及实现

介绍了一种利用多DSP实现基于直线阵列的数字多波束形成方案，通过对直线阵列的特征和数字多波束形成原理的阐述，并结合TI公司TIS320F206硬件的特点利用单波束准实时叠加的方法实现了数字多波束形成的信号处理目的，实验结果表明，采用此种方法多波束形成速度快，扩展性能好．     

基于多波束探测系统的海底地形测量

详细介绍了多波束探测系统的组成、多波束探测系统的测量工作原理,总结出测量数据具有显著的大数据量、高密度、离散性等主要特点,并对数据处理流程进行阐述。采用规则网法与Delaunay三角网两种方法分别建立海底三维模型,得出Delaunay三角网建立模型速度更快,细节展示更精准。最后通过不同建模算法的坐标中误差对比可知,Delaunay三角网建模精度更高。     

基于小批量K均值预分类的多波束反向散射强度角度影响改正

角度响应变化是影响多波束声呐回波图像质量的主要因素,为了后续利用多波束反向散射图像进行海底底质分类,需去除角度响应的影响。国内外已开展角度响应模型及改进模型研究,但现有方法很难适应复杂海底底质环境。针对此问题,通过小批量K均值聚类将测区海底点预分为高阻抗平滑底质和低阻抗粗糙底质,然后构建自适应改正模型逐测线去除角度响应的影响。实验选用浙江海域实测4条相邻测线数据,采用Lambert模型法、二次微分法和本文方法分别进行了反向散射强度角度影响去除。本方法处理后角度响应去除效果最佳(MIC=0.123);在多波束条带重叠区,反向散射强度标准差为1.46dB,有效改善了复杂底质环境下的多波束声呐图像质量。     

基于干扰控制的多小区分布式波束成形

在多小区干扰信道中,基于分布式竞争设计,提出一种优化基站发射波束成形矩阵的设计,使每个小区的最差信干噪比最大.在竞争设计中加入干扰控制,利用差异化的干扰系数,抑制小区间的干扰,提高系统性能.这种设计,既能保持算法的分布式特性,又能有效地提高用户信干噪比.仿真分析表明,基于干扰控制的设计性能更接近协同设计的性能.     

基于多波束测深的海洋测绘技术研究

本文基于笔者多年从事海洋测绘的相关工作经验,以SEABAT8101多波束测深系统在某航道疏浚工程中的应用为研究对象,探讨了多波束测深系统安装测试方法,定位导航实施方法,及测量步骤与数据处理思路,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义.     

基于随机森林分类的微博机器用户识别研究

针对网络上机器用户大量散布谣言, 发布虚假信息, 误导网民舆论, 严重影响网络环境的问题, 以微博中的机器用户为研究对象, 结合其自动化程度高、伪装能力强、信息发布有针对性的特点, 从行为模式、微博内容、用户关系和发布平台4个维度分析机器用户的特征指标, 利用信息熵、内容重复率等8个指标构建微博用户的特征向量, 通过随机森林算法设计微博中机器用户的识别模型。最后, 在真实的新浪微博数据集上进行验证, 结果表明本模型识别机器用户的准确度达到96.7%, 可以有效地区分微博中的机器用户和普通用户。     

基于自适应捕获算法的数字多波束抗干扰系统的应用

 针对宽带多星多波束应用现状和场景,提出了数字多波束抗干扰捕获算法和高稳健性接收机整机设计实现方法。该方法基于卫星接收机,以惯导提供的航向、俯仰角和横滚角为条件,确定单约束的导向矢量,推导出空时自适应处理结构的数字多波束改进型捕获算法。仿真实验表明,改进后的算法实现了多波束数据的合理应用,能够稳定载波相位,增强空间增益,提高空域分辨率。     

基于非参数分类算法和多源遥感数据的单木树种分类

【目的】通过研究随机森林(random forest, RF)特征筛选对单木树种分类精度的影响,以及多源遥感数据协同下单木树种分类的有效性,分析不同特征对单木树种分类的影响程度。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区的两块100 m×100 m样地为研究对象,首先,以机载激光雷达(LiDAR,light detection and ranging)和多光谱遥感CCD(charge coupled device)影像为数据源,分别基于机载LiDAR数据提取高度、强度和树冠大小等共37个特征,基于CCD影像提取光谱和纹理共21个特征;其次,以随机森林方法进行特征筛选,之后以随机森林和支持向量机(support vector machine, SVM)两种非参数分类器,结合不同数据源和特征,采用12种分类方案,利用总体精度(overall accuracy, OA)、用户精度(user’s accuracy, UA)和生产者精度(producer’s accuracy, PA)对分类结果进行对比与精度评价。【结果】经随机森林特征筛选后,分类结果优于未进行特征筛选的结果,总体精度可以平均提高3.47%,使用机载LiDAR和CCD影像协同分类相较于仅使用CCD影像总体精度平均提高6.07%。【结论】随机森林特征筛选可以优化特征,减少特征冗余,提高分类精度;多源数据结合也可以提高分类精度;在多源数据结合时,光谱特征最重要,LiDAR提取的强度特征相较于高度特征更稳定。