基于双边滤波的最优波段子空间高光谱异常目标检测

针对KRX方法对高光谱图像进行异常目标检测时存在检测效率低和虚警率高的问题,在充分分析高光谱图像数据特征基础上,本文提出一种最优波段子空间方法的高光谱图像异常目标检测算法。该算法首先利用双边滤波方法对高光谱图像进行全局滤波,充分利用双边滤波的优点,使得高光谱图像背景信息得到抑制;然后采用经典的自动子空间方法对高光谱图像进行波段子集划分;再利用联合偏度-峰度指标,在每个波段子集内选出最优波段;最后利用这些最优波段构成新的波段最优子空间,在此基础上,在最优波段子空间中利用Kernel RX算法进行异常目标检测,从而得到异常检测结果。本文利用真实的高光谱图像进行仿真验证,获得异常目标、检测的虚警数和ROC等检测结果。结果表明,该算法具有鲁棒性强、虚警率低和检测精度高等优点。     

基于粒子群优化聚类的高光谱图像异常目标检测

高光谱图像的高维特性增加了图像的信息量,但 是同时也带来了“维数灾难”问题 。在高光谱图像异常目标检测 过程中,如何更好降低维数,去除波段冗余性和最大程度抑制背景干扰成为亟需要解决的 问题。针对此,本文提出了基于粒子群 优化(PSO)聚类的高光谱图像异常目标检测算法。算法首先利用粒子群方法对传统的k-均 值聚类进行优化,在不改变高光谱图像 波段特征的基础上用新的聚类方法对图像进行了波段子集类划分,使得具有相似特性的波段 归为一类;然后,通过主成分分析(PCA)变换使 得聚类后的图像数据中含有的异常目标变得突出,同时抑制背景干扰;最后,提取各子集主 成分中含有最大四阶累积量值的波 段,构成最优波段子集,并与核RX算法结合进行异常检测。利用真实的AVIRIS高光谱图像对 算法进行仿真,结果表明,算法检测精度高,虚警率低。     

高光谱图像异常目标检测算法研究进展

高光谱图像在国防军事和民用领域都有大量的应用,特别是异常目标检测不需要任何先验信息,使其成为高光谱图像处理和信息提取的关键技术和研究热点之一.通过系统的梳理、分析和研究,对现有的异常目标检测算法进行了深入的归纳和总结,并对高光谱图像异常目标检测涉及到的关键问题、未来的技术发展方向(如稀疏表示、张量分解和深度学习等)以及算法存在的问题进行了分析评价,提出了一些具有创新性的观点并预测了未来的研究趋势.     

Alpha稳定分布噪声背景下MPSK信号参数估计

针对基于二阶循环统计量的参数估计算法在Alpha稳定分布噪声中严重退化的问题,提出了一种基于分数低阶循环谱的多进制相移键控(m-ary phase shift keying,MPSK)信号参数估计算法.研究了MPSK信号的分数低阶循环谱,对于不同M值下的相移键控(phase shift keying,PSK)信号,分析了其参数(载波频率和码元速率)和相应分数低阶循环谱中参数(频率和循环频率)的关系,在此基础上给出了适合所有PSK信号的载波频率和码元速率估计算法.实验结果表明,在Alpha稳定分布噪声背景下,基于分数低阶循环谱的算法明显优于基于二阶循环谱的算法,高斯噪声背景下两种算法性能相当.     

基于空-谱结合的稀疏高光谱异常目标检测

针对稀疏表示理论用于高光谱图像异常目标检测存 在检测精度不高的问题,在对高光谱图像的空间特性和光谱特性充分分析基 础上,提出了基于空-谱结合的 稀疏高光谱异常目标检测算法。首先利用多尺度高斯滤波对原始高光谱图像进行滤波 处理,通过滤波减少高光谱图像 含有的噪声对异常目标的影响;对滤波之后的高光谱图像进行波段子集划分,划分依据是邻 波段间的相关系数;然后利用高 光谱图像稀疏差异指数对每个子空间进行异常目标检测;最后对检测结果进行叠加,得到最 终异常目标检测结果。采用真实 的AVIRIS高光谱图像对算法进行仿真验证的结果表明,本文算法检测精度高,虚警率低, 提高了稀疏表示理论用于高光谱异常目标的检测性能。     

基于光谱解混的选择性波段子集高光谱异常检测

由于高光谱图像具有高阶性和背景分布特性复杂的特点,这使得现有的算法在解决异常检测问题时存在一些不足。通过分析高光谱图像的光谱特性和空间特性,基于统计学习理论,利用光谱解混技术和子空间划分方法,提出了基于光谱解混的选择性波段子集高光谱图像异常检测算法。该算法首先利用光谱解混技术提取出对背景分布特性有严重影响的端元光谱,由此降低背景干扰突出异常目标信息;在此基础上,利用子空间划分方法将整个波段空间划分为大小不等的多个子空间,并在每个子空间内利用非高斯程度度量准则提取出富含异常目标信息的特征波段;最后,采用KRX算法作为异常检测算子完成异常目标检测。利用真实的高光谱图像对提出的算法进行实验验证,结果表明该算法是有效和合理的,具有良好的异常检测性能。     

基于STM-1的光纤通信自愈保护系统的研究与设计

根据当前光纤通信网络现状及其现存问题,给出了一套提高网络生存能力的解决方案,并依据此方案设计了自愈系统各功能模块.该系统能实时采集光纤链路产生的告警信息和性能信息,并根据事先设定的自愈逻辑产生控制切换指令,完成自愈保护功能.     

基于四阶累积量的波段子集高光谱图像异常检测

针对由于高光谱图像光谱和空间分布的复杂性导致核RX算法检测性能不高这一问题,提出了基于四阶累积量的波段子集非线性异常检测算法。首先先依据各相邻波段间的相关系数,将原始图像数据划分为多组波段子集;然后,利用主成分分析(PCA)构造的正交子空间对各波段子集进行背景抑制,得到图像误差数据;在此基础上,再次利用PCA提取各波段子集的特征信息,使异常目标信息集中于前面几个波段;最后,提取各子集主成分中含有最大四阶累积量值的波段,构成最优波段子集,并与核RX算法结合进行异常检测。利用真实的AVIRIS高光谱图像对算法进行仿真,结果表明,本文算法检测精度高,虚警率低,性能明显优于核RX算法。     

基于嵌入式技术的油井无线远程监测系统设计

为了适应油井参数采集的自动化和网络化,融合ZigBee和GPRS技术的特点和优势,提出了嵌入式的油井远程监测系统的解决方案,分析了以嵌入式控制器为核心的终端采集和无线网络传输单元的硬件设计、监测管理中心软件设计及管理平台的运行和构成,监测管理中心通过ZigBee和GPRS构成的无线网络监测和采集油井的性能和运行状况。本系统为油井的检测和自动化管理提供了基础。