王金根
- 作品数：11 被引量：55H指数：4
- 供职机构：中国人民解放军炮兵学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术兵器科学与技术更多>>
- 基于方差比值特征的目标跟踪被引量：2
- 2009年
- 采用在线自适应调整查找感兴趣目标区域特征的方法,实现了改进的目标跟踪。通过选择能够最大程度区分前景目标和背景的特征,计算其对数似然比值,以得到提高了单峰特性的加权图像,然后采用类间方差比值的方法对加权图像排序,选择排序最靠前的特征组合作为最好的特征,结合mean-shift算法完成目标跟踪。通过与传统mean-shift算法的跟踪效果比较,该算法对于目标表面和场景变化的情况都能够很好地适应处理。
- 徐靖涛王金根王燕飞陆钰
- 关键词：自适应特征目标跟踪
- 一种基于数学形态学细化的道路跟踪选择算法被引量：4
- 2008年
- 在航空图像中提取道路信息具有十分重要的军事和民用价值。利用航空图像中道路与背景之间通常存在着灰度差异,结合数学形态学知识,提出了一种基于数学形态学细化的线性跟踪选择算法,并对算法进行了详细描述和算法优点分析,通过实验验证了算法的有效性,实验证明所设计的线性跟踪选择算法检测效率较高,参数易于选择,道路提取效果好,具有较高的应用价值。
- 李征王金根陆钰
- 关键词：二值化
- 基于图像序列的目标定位方法研究
- 由于传统的解析定位仪无法对位图序列进行定位,本文通过建立共线条件方程的退化模型,恢复摄影姿态,从而完成对目标的定位,并从理论上对方法的可行性进行了严格的数学证明。
- 陶声祥段连飞王金根
- 关键词：图像序列
- 文献传递
- 基于MATLAB的语音信号分析和处理被引量：17
- 2008年
- 阐述用Matlab进行语音信号处理的具体步骤,从理论和实践上比较分析不同原型下设计的数字滤波器的滤波效果。
- 徐靖涛王金根
- 关键词：语音信号处理MATLAB滤波器频谱分析
- 改进的机场停泊飞行器目标分割算法
- 2009年
- 考虑到飞行器目标在整幅图像中所占的比例往往较小,且图像背景复杂,本文提出了一种基于机场区域提取的飞行器目标分割算法。该算法首先利用Hough变换检测直线的特性,定位机场跑道和停机坪的位置,并结合数学形态学等图像处理技术去除了非机场区域;在提取机场区域后,再选择适当的阈值对图像进行分割,最后经过形态学去噪、小区域去除等步骤分割出飞行器目标。实验结果表明,该算法改进了以往机场区域提取算法保留候机楼等附属部分以及提取结果中存在机场区域以外区域的缺点,较好地实现了机场停泊飞行器目标的分割,为下一步准确识别飞行器类型奠定了基础。
- 陆钰王金根陈秀娟徐靖涛
- 关键词：HOUGH变换数学形态学
- 盲信号的窄带噪声抑制系统被引量：1
- 2008年
- 考虑到扩频信号在传输过程中所受到的窄带干扰可能是未知的,即干扰信号是盲信号。本文在对受干扰信号样本进行频谱分析的基础上,估计出窄带噪声的频率和幅度,设计一个通过数次频率估计和数次陷波的基于盲信号的窄带噪声抑制系统。仿真结果证实,该系统较好地抑制了干扰信号中的多个窄带噪声,而且系统的设计具有通用性。
- 陆钰徐靖涛王金根黄晓雷
- 关键词：盲信号窄带干扰陷波器频率估计
- 多目标智能优化的理论、算法及其应用研究
- 崔逊学方廷健黄国锐王金根
- 智能优化算法特别是进化算法已被成功应用于多目标优化问题(MOP)。由于多目标智能优化具有随机定向搜索的特征，在并行产生最终非劣解的过程中，如何保证有限随机搜索群体的多样性，并解决好高维MOP问题，始终是该领域的国际研究热...
- 关键词：
- 关键词：进化算法蚁群优化算法自适应控制
- 同控式多模导引头信息融合方法初探被引量：1
- 1997年
- 对同控式多模导引头的信息融合方法进行了初步探讨。建立了四种信息融合模型，并比较了每种模型的优缺点和使用范围。最后得出：用神经网络系统理论建立多模导引头信息融合模型将具有更大的发展前景。
- 王金根钱立志
- 关键词：多模导引头信息融合神经网络模型
- 无人机通信链路抗干扰手段探析被引量：6
- 2007年
- 论文系统阐述了在未来电磁环境下,无人机通信链路面临的各种干扰。针对干扰从遥测遥控和导航定位两方面进行了技术层面的分析,给出了一种较新的自适应阵—扩频抗干扰系统,同时分析了利用中国自主研发的北斗卫星系统进行导航的重要意义,文章最后给出了多种较为具体可行的抗干扰措施。
- 徐靖涛陆钰王金根
- 关键词：无人机抗干扰
- 一种基于多进化神经网络的分类方法被引量：24
- 2005年
- 分类问题是目前数据挖掘和机器学习领域的重要内容.提出了一种基于多进化神经网络的分类方法CABEN(classificationapproachbasedonevolutionaryneuralnetworks).利用改进的进化策略和Levenberg-Marquardt方法对多个三层前馈神经网络同时进行训练.训练好各个分类模型以后,将待识别数据分别输入,最后根据绝对多数投票法决定最终分类结果.实验结果表明,该方法可以较好地进行数据分类,而且与传统的神经网络方法以及贝叶斯方法和决策树方法相比,在分类精度方面有明显的改善,体现出较好的稳定性和容错性,尤其适用于类别数较多且分类困难的复杂分类问题.
- 商琳王金根姚望舒陈世福
- 关键词：进化计算进化策略神经网络
