何隆玲
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
- 供职机构：广西大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于改进PSO-RBF神经网络的高分辨率雷达目标检测研究
- 雷达自动目标检测作为现代雷达的一个重要发展方向，在民用及军事领域有着广泛的应用。目标高分辨距离像能提供目标沿雷达射线方向的几何结构信息，且与二维成像、三维成像相比，HRRP易于获取和处理。本文基于HRRP对雷达自动目标检...
- 何隆玲
- 关键词：高分辨率距离像雷达目标检测粒子群算法RBF神经网络敏感特性
- 文献传递
- 基于变步长LMS的雷达信号干扰抑制被引量：2
- 2013年
- 为提高雷达系统在压制性干扰环境下目标检测能力,对自适应噪声对消系统及LMS滤波算法进行分析,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法采用类Sigmoid函数调节步长,具有在稳态误差e(n)接近零时缓慢变化的特点,并提高了收敛速度。将该算法应用到雷达自适应干扰对消系统,并进行了计算机仿真,仿真结果表明,提出的算法有快速的收敛速度和跟踪速度,以及较小的稳态误差,在SNR=-5 dB时仍然有较好的噪声抑制效果。
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- 关键词：压制性干扰变步长LMS算法自适应噪声对消收敛速度
- 基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别被引量：5
- 2014年
- 为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。
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- 关键词：一维距离像粒子群算法RBF神经网络雷达目标识别
- 基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测被引量：4
- 2012年
- 本文介绍了一种将肤色信息和AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。先用肤色分割法排除掉非肤色区域的干扰,然后用AdaBoost算法训练的分类器对肤色区域进行检测,该方法在保证检测率的同时,大大减少了目标区域的误检率,提高了人脸检测准确率。
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- 关键词：人脸检测肤色分割ADABOOST
