检索结果-内蒙古大学图书馆

AIR-PolSAR-Seg-2.0:大规模复杂场景极化SAR地物分类数据集

雷达学报(中英文) 2025年第2期14卷 353-365页

作者：王智睿赵良瑾汪越雷曾璇康健杨健孙显中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 目标认知与应用技术国家级重点实验室北京100190 苏州大学电子信息学院苏州215006 清华大学电子工程系北京100084

极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类是SAR图像智能解译领域的研究热点之一。为了进一步促进该领域研究的发展,该文组织并发布了一个面向大规模复杂场景的极化SAR地物分类数据集AIR-PolSAR-Seg-2.0。该数据集由三景不同区域的高分三号卫星... 详细信息

极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类是SAR图像智能解译领域的研究热点之一。为了进一步促进该领域研究的发展,该文组织并发布了一个面向大规模复杂场景的极化SAR地物分类数据集AIR-PolSAR-Seg-2.0。该数据集由三景不同区域的高分三号卫星L1A级复数SAR影像构成,空间分辨率8 m,包含HH,HV,VH和VV共4种极化方式,涵盖水体、植被、裸地、建筑、道路、山脉等6类典型的地物类别,具有场景复杂规模大、强弱散射多样、边界分布不规则、类别尺度多样、样本分布不均衡的特点。为方便试验验证,该文将三景完整的SAR影像裁剪成24,672张512像素×512像素的切片,并使用一系列通用的深度学习方法进行了实验验证。实验结果显示,基于双通道自注意力方法的DANet性能表现最佳,在幅度数据和幅相融合数据的平均交并比分别达到了85.96%和87.03%。该数据集与实验指标基准有助于其他学者进一步展开极化SAR地物分类相关研究。

关键词：极化合成孔径雷达公开数据集复数图像地物分类深度学习

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Cloud Sphere:一种基于渐进式变形自编码的三维模型表征方法

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图学学报 2024年第6期45卷 1375-1388页

作者：王宗继刘云飞陆峰中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室网络信息体系技术重点实验室北京100190 北京航空航天大学计算机学院虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191

针对大数据时代三维模型形状多样性激增的挑战,致力于从形状形成过程中发现独特信息,提出了一种基于球表面逐步变形对三维模型的形状进行统一表征的方法。输入任意三维模型,通过逐步变形自编码网络将一个模板球面点云逐步变形拟合该输... 详细信息

针对大数据时代三维模型形状多样性激增的挑战,致力于从形状形成过程中发现独特信息,提出了一种基于球表面逐步变形对三维模型的形状进行统一表征的方法。输入任意三维模型,通过逐步变形自编码网络将一个模板球面点云逐步变形拟合该输入形状。通过深度神经网络建模三维模型变形过程,从多阶段变形中挖掘独特的形状特征,避免了任务驱动学习方法对人工标注的依赖。通过显式编码形状生成过程中的变形残差,不仅捕捉了最终形状,还记录了形状的渐进变化过程。在深度神经网络的训练方面,采用了多阶段信息监督的方式,提高了变形重建的精度。与当前技术水平代表方法的对比实验表明,多阶段监督训练方式能够增强变形重建结果的细节精度。丰富的消融实验验证了多阶段监督方式的有效性。变形表征方法适用于模型分类、形状迁移、共编辑等计算机图形学应用,具有泛用性,可为三维模型几何属性自动解析与高效编辑提供底层的数据表征方法支持。

关键词：三维表征三维模型变形球面点云模板自编码器深度学习

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微波视觉三维SAR关键技术及实验系统初步进展

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雷达学报（中英文） 2022年第1期11卷 1-19页

作者：仇晓兰焦泽坤杨振礼程遥蔺蓓罗一通王卫董勇伟周良将丁赤飚微波成像技术国家级重点实验室北京100190 苏州市空天大数据智能应用技术重点实验室苏州215123 苏州空天信息研究院苏州215123 中国科学院空天信息创新研究院北京100190 中科宇达(北京)科技有限公司北京100190

合成孔径雷达(SAR)三维成像在复杂地形测绘、复杂环境下目标发现与识别等方面具有重要应用潜力,是当前SAR领域的重要发展方向之一。为推动SAR三维成像技术的发展和应用,中国科学院空天信息创新研究院牵头设计并研制了一套无人机载微波... 详细信息

合成孔径雷达(SAR)三维成像在复杂地形测绘、复杂环境下目标发现与识别等方面具有重要应用潜力,是当前SAR领域的重要发展方向之一。为推动SAR三维成像技术的发展和应用,中国科学院空天信息创新研究院牵头设计并研制了一套无人机载微波视觉三维SAR实验系统(MV3DSAR),为相关技术研究和验证提供实验平台。目前该系统的单极化版本已研制完成,并在天津开展了首次校飞实验。该文介绍了该系统的基本构成、主要性能以及系统和数据处理的关键技术,给出了首次校飞实验的实施情况以及初步的数据处理结果,验证了系统的基本性能指标和三维成像能力。该系统为后续SAR三维成像数据集构建和处理方法研究提供了良好的实验验证平台。

关键词： SAR三维成像微波视觉无人机载SAR 干涉定标运动补偿

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基于激光雷达距离像的目标3D姿态估计

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红外与激光工程 2015年第4期44卷 1115-1120页

作者：吕丹孙剑峰李琦王骐哈尔滨工业大学光电子技术研究所可调谐激光技术国家级重点实验室黑龙江哈尔滨150080 齐齐哈尔大学应用技术学院黑龙江齐齐哈尔161006

在激光雷达目标识别中,目标姿态的精确估计可以有效地简化识别过程。现有的PDVA算法主要是针对地面结构化目标而提出的一种3D目标姿态估计方法。该方法利用模型坐标系(MCS)各个坐标轴的正方向向量来确定目标的三维姿态角,其有效性通过... 详细信息

在激光雷达目标识别中,目标姿态的精确估计可以有效地简化识别过程。现有的PDVA算法主要是针对地面结构化目标而提出的一种3D目标姿态估计方法。该方法利用模型坐标系(MCS)各个坐标轴的正方向向量来确定目标的三维姿态角,其有效性通过实验得到了验证。但该方法在确定MCS各坐标轴的正方向向量时,所消耗的时间比较多,影响了算法的执行效率。文中提出了一种改进的PDVA算法,利用聚类中心邻域判别CCND法来加速MCS各坐标轴的正方向向量的确定过程。采用四种地面军用车模型目标进行了仿真实验,实验结果显示,改进的PDVA算法的平均运行时间约占PDVA算法的66%,极大地提高了目标3D姿态估计的执行效率。

关键词： 3D姿态角估计激光雷达模型坐标系距离像

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利用功率谱最大最小值的频谱感知算法

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信号处理 2017年第2期33卷 152-157页

作者：赵知劲吕曦尚俊娜王海泉杭州电子科技大学浙江省数据存储传输及应用技术研究重点实验室浙江杭州310018 中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室浙江嘉兴314001

为了提高频谱感知性能,首先利用功率谱函数特性和瑞利熵概念,从理论上分析了基于功率谱的频谱感知算法原理,提出一种以功率谱的最大最小值之差作为检测统计量的频谱感知新算法;然后推导给出了检测门限和检测概率表达式;最后给出了仿真... 详细信息

为了提高频谱感知性能,首先利用功率谱函数特性和瑞利熵概念,从理论上分析了基于功率谱的频谱感知算法原理,提出一种以功率谱的最大最小值之差作为检测统计量的频谱感知新算法;然后推导给出了检测门限和检测概率表达式;最后给出了仿真结果。理论分析和仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道和Rayleigh衰落信道中本文算法都具有良好的检测性能,性能优于已有的利用功率谱的频谱感知算法,该算法不需要主用户信息,不用进行复杂的特征值分解,当虚警概率确定时,检测门限能准确给出。

关键词：认知无线电频谱感知功率谱密度瑞利熵

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融合PSO与DE的认知决策引擎

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信号处理 2018年第12期34卷 1517-1524页

作者：张煜培赵知劲郑仕链杭州电子科技大学浙江省数据存储传输及应用技术研究重点实验室浙江杭州310018 中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室浙江嘉兴314001

针对认知无线电系统参数重配置问题,提出一种融合粒子群和差分进化的认知决策引擎(IPSO-DE)。首先对粒子群算法(PSO)引入自适应惯性权重机制,使得每个个体随各自的适应度自适应进化,提高其探索能力。然后改进差分进化算法(DE)的交叉概率... 详细信息

针对认知无线电系统参数重配置问题,提出一种融合粒子群和差分进化的认知决策引擎(IPSO-DE)。首先对粒子群算法(PSO)引入自适应惯性权重机制,使得每个个体随各自的适应度自适应进化,提高其探索能力。然后改进差分进化算法(DE)的交叉概率,从而提高DE算法的开发能力。最后在认知引擎模型中,将经过PSO进化的种群分为优等种群和劣等种群,劣等种群利用改进DE进行优化变异,增加粒子群个体的差异性。仿真表明IPSO-DE增强了种群开发和探索能力,多载波系统的参数优化决策实验证明了其有效性。

关键词：认知决策引擎粒子群差分进化

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融合学习差分进化和粒子群优化算法的认知决策引擎

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计算机科学 2019年第6期46卷 95-101页

作者：张煜培赵知劲郑仕链杭州电子科技大学浙江省数据存储传输及应用技术研究重点实验室杭州310018 中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室浙江嘉兴314001

为了提高认知无线电系统的参数决策速度和性能,提出一种融合粒子群和学习差分进化算法的认知无线电决策引擎(HPSO-BLDE)。首先,对学习差分进化算法引入自适应变异机制,使得每条染色体随个体适应度和平均适应度进行自适应变异,提高其局... 详细信息

为了提高认知无线电系统的参数决策速度和性能,提出一种融合粒子群和学习差分进化算法的认知无线电决策引擎(HPSO-BLDE)。首先,对学习差分进化算法引入自适应变异机制,使得每条染色体随个体适应度和平均适应度进行自适应变异,提高其局部寻优能力。然后,改进粒子群算法的学习因子,并加入扰动项,防止算法早熟;选用更合适的变换函数,将正反向速度转换为相同概率更新粒子位置,提高最优解的精度,从而提高粒子群算法的全局寻优能力。最后,在认知引擎模型中并行地运行改进的粒子群算法(IBPSO)和差分进化算法(IBLDE),每隔固定的迭代次数后,融合两种算法的最优个体信息,得到HPSO-BLDE算法,使IBPSO算法和IBLDE算法的种群兼具二者的优点,从而提高了最优解的求解精度并加快了收敛速度。多载波通信系统的参数决策仿真结果表明,IBPSO算法、IBLDE算法和HPSO-BLDE算法的性能优于已有的爬山遗传(HGA)算法、量子粒子群算法(BQPSO)和二进制学习差分进化算法(BLDE),其中HPSO-BLDE算法的性能最优。

关键词：认知无线电认知决策引擎重配置差分进化粒子群优化

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基于功率谱密度中段平均的频谱感知算法

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电信科学 2016年第7期32卷 53-60页

作者：赵知劲吕曦郑仕链杭州电子科技大学浙江省数据存储传输及应用技术研究重点实验室浙江杭州310018 中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室浙江嘉兴314001

根据有、无主用户信号时接收信号功率谱最大、最小值差值不同的特点,提出了一种基于功率谱密度中段平均的频谱感知算法。针对估计的信号功率谱在最小值附近波动多、最小值难以根据单个点准确给出的问题,利用接收信号功率谱中段平均值估... 详细信息

根据有、无主用户信号时接收信号功率谱最大、最小值差值不同的特点,提出了一种基于功率谱密度中段平均的频谱感知算法。针对估计的信号功率谱在最小值附近波动多、最小值难以根据单个点准确给出的问题,利用接收信号功率谱中段平均值估计功率谱的最小值,降低最小值的随机性对频谱感知算法性能的影响。理论推导了检测门限和检测概率的表达式,并对算法进行了仿真分析。仿真结果表明,在AWGN信道和Rayleigh衰落信道中,本文算法性能都优于已有的功率谱密度频谱感知算法。该算法无需主用户信息,不用进行复杂的特征值分解。

关键词：认知无线电频谱感知功率谱密度最小值

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濒危鸟类中华秋沙鸭的研究进展

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生态学杂志 2021年第8期40卷 2620-2634页

作者：鲁庆斌王伟波陈彦汲徐卫南杨淑贞浙江农林大学集贤学院、动物科技和动物医学院浙江省畜禽绿色生态健康养殖应用技术研究重点实验室、动物健康互联网检测技术浙江省工程实验室杭州311300 浙江省天目山国家级自然保护区管理局杭州311300 杭州市临安区林业局杭州311300

中华秋沙鸭(Mergus squamatus)是全球范围内的濒危物种,起源悠久。本文分析了中华秋沙鸭的研究现状。结果表明:(1)数量分布:俄罗斯远东地区承载了中华秋沙鸭繁殖群体的主体,而我国承载了中华秋沙鸭越冬群体的主体。(2)生境选择:森林要... 详细信息

中华秋沙鸭(Mergus squamatus)是全球范围内的濒危物种,起源悠久。本文分析了中华秋沙鸭的研究现状。结果表明:(1)数量分布:俄罗斯远东地区承载了中华秋沙鸭繁殖群体的主体,而我国承载了中华秋沙鸭越冬群体的主体。(2)生境选择:森林要素、水域特征、隐蔽性是中华秋沙鸭生境选择的3个核心要素。(3)行为学:行为习性主要受温度、性比、集群特征等因素影响。(4)繁殖生态:营巢条件是限制中华秋沙鸭种群繁殖的重要因子之一。(5)濒危机制:致危因素有遗传多样性、自身习性等,也受种间胁迫,但人类活动是主要威胁因素。(6)保护策略:宜结合物种习性对其生境进行优化,构建保护网络。总体来说,目前的研究主要集中于生态学及相关领域,形成了对中华秋沙鸭的基础认知,但不少结论相互矛盾或处于猜测阶段。建议从越冬地忠实度、水域特征、求偶交配时间等几方面开展研究;同时,应用新的技术和思路,多学科结合,以加深对中华秋沙鸭的全面理解,最终促进对这一珍稀物种的有效保护。

关键词：中华秋沙鸭水域特征营巢条件濒危机制物种保护

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双碳目标下的三族氮化物功率半导体技术

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机车电传动 2023年第5期 26-35页

作者：罗卓然何亮张津玮刘扬中山大学电子与信息工程学院广东广州510006 工业和信息化部电子第五研究所电子元器件可靠性物理及其应用技术国家级重点实验室广东广州511370

能源生产清洁化和能源消费电气化是我国“双碳”政策的必经之路,功率半导体技术在这2个过程中发挥着重要作用。以氮化镓(GaN)为代表的三族氮化物功率半导体基于其优异的材料物理特性,未来应用前景广阔。历经二十余年产业链上下游技术发... 详细信息

能源生产清洁化和能源消费电气化是我国“双碳”政策的必经之路,功率半导体技术在这2个过程中发挥着重要作用。以氮化镓(GaN)为代表的三族氮化物功率半导体基于其优异的材料物理特性,未来应用前景广阔。历经二十余年产业链上下游技术发展,目前GaN功率半导体的关键共性技术,诸如大尺寸Si衬底上高耐压GaN材料外延、稳定常关型器件的制备以及与CMOS兼容的GaN工艺制备等,已逐步得到解决,产品在消费类电子领域实现了量产应用,但是GaN功率器件仍然面临着“用不起”“用不好”“不敢用”的问题,这限制了其应用领域的拓展。未来GaN功率半导体器件将向着更高功率密度与更高可靠性方向发展,伴随着大功率发展趋势,常开型器件与常关型器件2条技术路线相互竞争,并向着高频化趋势下的功率集成技术、低成本大功率纵向器件技术等方向进一步发展,在车载等更多更高端领域实现规模化应用。文章主要介绍了三族氮化物功率半导体技术发展现状和Si衬底GaN基功率器件的关键共性技术,以及分析目前GaN功率器件的应用瓶颈与未来的发展趋势。

关键词：双碳三族氮化物 GaN 功率半导体

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