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| 1 | Improved FOCUSS method for reconstruction of cluster structured sparse signals in radar imaging显示文摘The high resolution imaging of distributed targets in millimeter-wave radar system is studied in this paper.We use Gaussian Mrakov random field(GMRF)to represent the clustering property of the targets.Our novel method,called Clustering FOCUSS,incorporate an additional cluster constraint into the process of the focal underdetermined system solver(FOCUSS)algorithm.Simulation results indicate that the novel algorithm has a higher imaging accuracy than the methods of Capon beamforming,the l1 norm algorithm and the FOCUSS algorithm. | HU Chen Xi LIU YiMin LI Gang WANG XiQin | 2012 | Science China(Information Sciences)2012，55，8： | 8 |
| 2 | 基于改进LSTM的高速列车牵引系统微小渐变故障诊断显示文摘高速列车牵引系统的微小渐变故障诊断是保障高速列车安全可靠运行的一项重要任务,传统的数据驱动方法通常难以在故障初期实现微小渐变故障的诊断.本文考虑到传感器时序信号的非平稳特性和微小渐变故障具有的慢时变特性,提出了一种基于改进长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的微小渐变故障无监督诊断方法.首先,我们提出了一种基于LSTM的改进网络结构,并结合门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)解码器,构造了一种对非平稳特性具有鲁棒性的自编码器模型以提取故障特征.进而,采用t-SNE(t-distributed stochastic neighbour embedding)对提取的故障特征向量进行降维,使用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)进行故障聚类与识别,实现了对微小渐变故障的无监督诊断.最后,我们基于CRH2牵引系统的半物理仿真平台数据对上述方案进行了验证.实验结果表明,该无监督诊断方法对同时包含已知和未知故障的情况能够达到95%以上的诊断准确率. | 冒泽慧 顾彧行 姜斌 许德智 孙秀文 刘文静 | 2021 | 中国科学:信息科学2021，51，6： | 5 |
| 3 | 稀疏场景目标的距离像峰值聚类分割成像方法显示文摘针对海面舰船等具有一定空间稀疏性的合成孔径雷达成像场景,提出了一种稀疏场景目标的距离像峰值聚类分割成像方法。首先采用小波降噪算法对SAR原始回波数据进行预处理,通过距离压缩和距离徙动校正获得不同观测位置的距离像,利用基于二阶差分算子的快速峰值检测算法检测距离像峰值点,对峰值检测结果距离维聚类后方位向成像,实现了距离向能量区间稀疏目标的分割成像;对峰值检测结果距离-方位二维聚类后方位向成像,实现了距离向能量区间与方位向合成孔径时间无耦合稀疏目标的分割成像。仿真结果表明,对海面舰船等具有空间稀疏性的成像场景,所提方法能够实现目标的有效分割成像,不仅在完整保留目标回波信息的同时大幅度地降低了方位向压缩的运算量,而且分割成像结果更有利于目标的快速识别。 | 杨秋 张群 王敏 孙莉 | 2015 | 测绘学报2015，44，8： | 2 |
| 4 | 基于Marichal熵和Choquet模糊积分的BVR防空作战TA研究显示文摘针对BVR防空作战的特点,提出基于Marichal熵和Choquet模糊积分的BVR防空作战威胁评估方法。首先,建立威胁评估优势函数模型,优化了方位角、进入角、距离、能量、效能优势函数,并增加了目标战役价值为威胁评估的因素;然后,针对各威胁因素之间的相关性,依据Shapley值,利用Marichal熵算法求解gλ模糊测度,确定各优势函数的重要程度,并通过Choquet模糊积分对各优势函数进行综合,实现威胁评估。经仿真计算验证,该方法合理、有效。 | 孙永芹 纪金耀 马兴华 姚成柱 | 2014 | 现代防御技术2014，42，4： | 0 |
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