程华
- 作品数：5 被引量：19H指数：3
- 供职机构：华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理国防重点实验室更多>>
- 发文基金：中国人民解放军总装备部预研基金武器装备预研基金航天支撑技术基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于双近邻模式和最近距离的三维地形匹配区选择被引量：4
- 2008年
- 从模式识别的角度分析地形匹配的过程、阐述误匹配产生的原因,并将误匹配划分为测量误差和非测量误差引起的两类。从避免误匹配的角度,定义了双近邻模式和最近距离的概念,并基于双近邻模式和最近距离来选择误匹配概率符合要求的区域。试验结果表明,针对机载激光雷达的成像条件和去均值MSD匹配算法,本文提出的方法能够有效的规划出所需的三维地形匹配区。
- 程华田金文马杰龚俊斌
- 关键词：激光雷达
- 基于最小二乘支持向量机的SAR平台定位被引量：3
- 2010年
- 将SAR平台定位分解为粗略定位和精确定位两个阶段。首先,在SAR正侧视成像的条件下,利用某个方位门内的所有控制点,采用非线性最小二乘平差粗略估计出SAR平台在该方位时刻的空间位置,并从理论上推导了控制点的误差协方差矩阵到SAR平台定位的误差协方差矩阵的传递规律。其次,利用各个方位时刻粗略估计的SAR平台位置,采用最小二乘支持向量回归机精确估计SAR平台的运动方程,从而精确估计SAR平台在某个时刻的空间位置。仿真试验表明,本文提出的方法能够精确地反演出SAR平台的空间位置。
- 程华陆微微田金文
- 关键词：SAR最小二乘支持向量机
- 基于双近邻模式和最小二乘支持向量机的SAR景象匹配区选择被引量：5
- 2009年
- 通过对景象匹配过程的分析,从模式识别的角度阐述了误匹配产生的原因。从避免误匹配的角度定义了双近邻度、最小距离以反映SAR景象的独特性和匹配的准确性,并结合反映地面景物稳定性的边缘密度,构建反映SAR景象适配性的分类特征向量。基于该分类特征向量,利用最小二乘支持向量机将SAR景象基准图子图划分为匹配正确的子图和匹配错误的子图,并由匹配正确的子图类构成SAR景象适配区。试验结果表明,提出的方法能够有效地规划出所需的SAR景象匹配区。
- 程华田金文
- 关键词：最小二乘支持向量机SAR景象匹配
- 基于最小二乘支持向量机的三维地形匹配选择被引量：3
- 2008年
- 采用互相关代替自相关的方法计算基准图子图的相关长度,引入子图均值标准化的方法计算基准图子图的地形熵,使得它们的计算值和基准图子图的匹配概率之间具有良好的单调性.以相关长度、地形熵和粗糙度作为反映基准图子图适配性的特征向量,采用最小二乘支持向量机作为分类工具,将基准图子图划分为适配的和非适配的两类,并由适配的基准图子图类构成地形匹配区.实验结果表明所提出的方法能够有效地规划出所需的三维地形匹配区.
- 程华马杰龚俊斌田金文
- 关键词：最小二乘支持向量机
- 基于地形轮廓面正交分解的三维地形匹配算法被引量：5
- 2008年
- 地形辅助导航(TAN)是提高低空(超低空)无人飞行器(UAV)导航精度的一种有效手段。传统的三维地形匹配算法的可靠性差,无法满足工程需求。激光成像雷达能够获得高精度三维数字地形图,有效提高地形匹配辅助导航系统的适应性。文中根据地形轮廓面的正交分解模型,提出了一种适用于激光成像雷达的新型三维地形匹配算法。该算法通过正交分解构造地形特征矢量,通过矢量匹配和在线置信度分析提高地形匹配的可靠性,并进一步结合激光成像雷达和自然地形的特点设计了相应的优化搜索策略。该算法匹配结果置信度高、稳定性好,具有良好的工程应用前景。
- 龚俊斌程华马杰田金文
- 关键词：组合导航地形匹配激光成像雷达正交分解
