【摘 要】
:
随着硬件水平的提升和人工智能的兴起,模式识别吸引了越来越多的专家学者的关注。一个完整的模式识别系统一般包括以下五个步骤:数据获取、数据预处理、特征提取、特征降维和分类器设计。特征降维通过一个线性或者非线性变换,将原始空间的特征映射到一个有意义的低维子空间,一方面能够降低识别算法的时间复杂度和空间复杂度,另一方面能够缓解“维度灾难”和“小样本问题”等现象。一类分类器是一种将感兴趣的目标类样本和其他所
论文部分内容阅读
随着硬件水平的提升和人工智能的兴起,模式识别吸引了越来越多的专家学者的关注。一个完整的模式识别系统一般包括以下五个步骤:数据获取、数据预处理、特征提取、特征降维和分类器设计。特征降维通过一个线性或者非线性变换,将原始空间的特征映射到一个有意义的低维子空间,一方面能够降低识别算法的时间复杂度和空间复杂度,另一方面能够缓解“维度灾难”和“小样本问题”等现象。一类分类器是一种将感兴趣的目标类样本和其他所有不感兴趣的样本区分类的方法,且在训练阶段只需要使用目标类样本,因此,可以解决多类分类器在某些类样本缺失或者类样本数不均衡时,分类器无法训练或者分类界面倾斜的问题。雷达自动目标识别作为模式识别在雷达领域中的一种应用,在民用和军用领域也都得到了广泛的发展和应用。本文从特征降维和一类分类器设计两方面,对模式识别中的相关理论和技术问题进行了研究,并用于雷达自动目标识别。论文主要内容概括如下:1.特征降维是高维数据分类中一个重要的预处理步骤。传统的线性特征降维方法,例如线性判别分析,不能处理复杂的非线性数据。虽然近些年提出了一些非线性降维方法,例如局部线性嵌入,但是这些方法是非监督的,不能最大化低维子空间的类间可分性。针对传统特征降维方法在处理非线性数据时不能兼顾降维后特征类间可分性的问题,提出了一种基于混合因子分析模型和距离度量学习的降维方法。提出方法采用混合因子分析模型来描述观测数据的隐变量结构,即对训练样本聚类,并对每个聚类采用因子分析模型对高维数据降维;同时,采用距离度量学习准则来最大化降维后特征的可分性。在提出方法中,混合因子分析模型的对数似然函数与距离度量学习损失项联合优化,不仅可以准确的描述训练样本的隐变量结构,而且还可以保证每个聚类内隐变量的类间可分性。基于仿真数据、Benchmark数据和实测雷达数据的实验结果表明,提出方法可以针对样本空间的不同区域设计最优的变换矩阵,提升最终分类效果。2.一类支持向量机(One-class Support Vector Machine,OC-SVM)和支持向量描述(Support Vector Data Description,SVDD)是两种经典的一类分类器,但是它们的分类性能对模型中的高斯核参数敏感。为了解决OC-SVM和SVDD的高斯核参数选择问题,提出了一种高斯核参数的优化方法。研究表明,在OC-SVM和SVDD中,对于一个合适的高斯核参数,原始空间中的内部样本应该映射到远离分类界面的区域,而原始空间的边界样本应该映射到靠近分类界面的区域。基于这种样本与分类界面之间的几何关系,提出方法在高斯核空间定义了每个样本的信息熵,样本的信息熵越大,样本离分类界面越近。通过最大化边界样本与内部样本信息熵的差值就可以自动获得最优的高斯核参数。提出方法的目标函数可以利用梯度下降法优化求解,不需要预设高斯核参数候选集合,并且确定最优高斯核参数的所需时间要远远小于传统的参数选择方法。基于仿真数据、Benchmark数据和雷达实测数据表明了提出方法的有效性。3.在一类分类器设计中,对于分布复杂的数据,若针对整个样本空间仅仅建立一个分类器,会忽视样本的内在结构,降低分类器的分类效果。为了提升复杂分布下的一类分类性能,提出了一种集成式最大间隔一类分类器。提出方法利用Dirichlet过程混合模型(Dirichlet process mixture,DPM)对训练样本聚类,并在每个聚类学习一个最大间隔一类分类器。通过多个最大间隔一类分类器的集成,可以构造一个描述能力更强的分类界面,提升数据复杂分布下的一类分类性能。DPM聚类模型和最大间隔一类分类模型在同一个贝叶斯框架下联合优化,保证了每一个聚类的可分性。在仿真数据、Benchmark公共数据和实测SAR图像数据的实验结果表明,相比于传统的一类分类器,所提方法具有更好的分类效果。4.特征选择通过选择出与分类最相关的特征,降低特征冗余度,提升分类性能。为了增强集成式最大间隔一类分类器特征变换后的特征可分性以及降低特征冗余度,将特征选择引入到该分类器中,提出了集成式Beta过程最大间隔一类分类器。该方法在集成式最大间隔一类分类器中加入了服从Beta过程先验分布的特征选择因子变量。由于先验分布的稀疏特性,保证了特征选择因子中的大部分元素为0,从而降低了变换后的特征冗余度。此外,特征选择因子和模型的分类参数联合学习,从而可以选择可分性最好的特征,提升鉴别效果。基于仿真数据、Benchmark数据和实测SAR雷达数据的实验结果证明了提出方法的有效性。
其他文献
海洋目标尾迹电磁散射特性与合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像研究是近年来倍受关注的热点问题。对于复杂海洋环境下的雷达目标探测,除了直接对目标本体进行检测外,还可以通过对运动目标尾迹进行检测间接确定海洋目标的存在,尤其是水下目标或非导体材料目标,雷达很难直接检测到其信号特征。海洋目标尾迹图像中隐含着目标的航迹、尺寸和运动参数等信息,在海洋环境监测、目标探测、
对地监视飞机可在全天候条件下对地面、海面目标进行远距离、大范围、高分辨率的侦察与监视,获取敌方雷达阵地、炮兵阵地、导弹发射阵地、指挥所、通信枢纽、桥梁、港口、机场等静止目标和海上舰船编队、地面车辆和人员编队等移动目标,是情报、监视与侦察(ISR)系统的重要组成部分。以合成孔径雷达(SAR)成像和地面运动目标指示(GMTI)为主要功能的机载对地监视雷达是对地监视飞机的核心载荷。随着地面防空探测雷达和
卫星物联网是无线通信领域的重要应用场景之一,也是未来B5G和空天地一体化网络的重要组成部分。随机接入技术由于不需要资源分配和中心调度已经成为卫星物联网中的多址接入方式,同时也受到了广泛的关注。然而随着卫星物联网终端数目的不断增多以及卫星物联网的智能化和能量有效化发展,随机接入技术也不断面临新的挑战。一方面,海量的卫星物联网终端数目使得卫星物联网的随机接入面临巨大的压力,会导致接入用户的冲突加剧,甚
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术由于其数据传输速率高、频谱利用率高等优点在无线通信中得到了广泛应用。OFDM技术将频率分集和时间分集进行有机结合,不仅可以大幅度提高系统的信道容量和传输速率,而且能有效对抗多径衰落和干扰。在实际应用中,OFDM系统通常需要信道信息才能进行相干解调,因此信道估计是OFDM系统接收机设计的
复杂网络作为信息交换和信息传输的载体,可以用它刻画大量工程应用领域中存在的具有相互影响和联系的复杂系统(模型)。目前,研究复杂网络的任务之一是了解网络的拓扑结构对其动力学行为的影响,其中同步是一项重要的研究内容。在同步的暂态过程中同步误差可能会出现较大的超调量,对于实际系统而言较大的超调量可能会破坏系统。另一方面受到一些网络因素的影响,例如网络拓扑结构和网络通信带宽及网络承载能力的限制对网络的同步
目标跟踪是计算机视觉领域的一个基本方向,涉及信号处理、概率论、神经网络以及多传感器数据融合等众多理论,具有很强的学科综合性和交叉性。得益于数字和信息化的高速发展,目标跟踪已广泛应用于社会的各种生产和生活中,如安防视频监控、体育运动分析、异常事件检测、人类行为识别、汽车自动驾驶、医学图像处理、移动机器人、影片后期处理以及人机交互等。近年来,相关滤波器被引入到目标跟踪的框架中,并利用循环矩阵和傅里叶域
微波信号生成器作为雷达、通信等电子系统的重要组成部分,对目标探测精度、通信质量起着决定性作用。随着电子技术的迅速发展,射频系统正朝着高频段、大带宽、可调谐、多功能一体化的方向发展。然而,受电子瓶颈的影响,传统信号调制和变频技术面临工作带宽窄、可调谐性差、易受电磁干扰的困扰,难以满足电子系统的发展需求。微波光子技术充分利用光子学宽频带响应、低传输损耗、宽带可调谐、抗电磁干扰、与其他光学系统兼容性好的
金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)通过引入新型沟道材料和新型高κ栅介质,可以提升器件性能,以满足未来先进集成电路应用的需求。锗(Ge)沟道比硅(Si)具有更高的空穴迁移率,适用于p沟道器件。栅介质采用高κ介质可使MOSFET尺寸持续缩减的同时减小栅泄漏电流。另一方面,栅介质采用铁电介质的铁电场效应晶体管(Fe FET),可实现铁电非易失性存储器和神经突触器件。ZrO2材料具有高介电常数,
交通是城市发展的主要动力。由于城市化的不断发展、出行需求迅速增长、机动车保有量逐年增加,城市交通压力与有限道路资源之间的矛盾愈发明显,作为矛盾核心的城市道路交通拥塞成为困扰城市发展的主要问题之一。交通拥塞问题不仅导致经济社会诸项功能的衰退,而且还将引发城市生存环境的持续恶化,成为阻碍发展的“城市顽疾”。随着我国城市交通网络复杂化程度的提高,在面临严峻的交通拥塞问题时,应采取相应的拥塞控制策略,提升
目标或其组成部件除去主体平动外的振动、转动等小幅度运动被称为微动。微动包含着目标特有的运动属性,可以反映其精细的运动特征,因此微动特征可作为雷达目标识别的重要依据,其在军事及民用方面都有着广泛的应用。在军事方面,基于微动特征提取的识别手段是导弹防御系统的关键技术。由于弹头和诱饵的质量分布不同,导致它们的微动特性存在明显差异,因此通过提取目标的微动特征可以实现真假弹头的识别与分辨。在民用方面,基于雷