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公开(公告)号:CN105513097A
公开(公告)日:2016-04-20
申请号:CN201511022789.1
申请日:2015-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T2207/10032 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明公开了一种基于最小体积与优化约束条件的高光谱解混方法,其步骤如下:步骤一:数据加载与预处理。步骤二:筛选图像采样点,构造优化的约束条件,寻找满足初始条件的数据。步骤三:将非负非线性规划问题转换为线性规划问题,对线性规划问题的目标函数结合优化后的约束条件进行求解,计算中间变量矩阵Hnew、gnew。步骤四:根据变化率检测终止条件判断是否终止迭代计算,若不满足终止条件,则返回步骤三,继续更新中间变量矩阵Hnew、gnew。步骤五:解出满足非负性要求的端元矩阵,并计算丰度系数,完成图像的解混。本方法解决基于最小体积的高光谱解混算法中,约束条件过多所导致的数据存储空间大,运算时间长,精确性难以提高的问题。
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公开(公告)号:CN103438892B
公开(公告)日:2015-09-30
申请号:CN201310419075.9
申请日:2013-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 一种改进的基于EKF的天文自主定轨算法,涉及一种控制领域的导航方法。所述方法步骤如下:一、EKF滤波器参数初始化;二、参考坐标系由地心惯性坐标系转为滤波坐标系;三、在滤波坐标系中线性化和离散化滤波器状态方程;四、在滤波坐标系中进行EKF滤波;五、参考坐标系由滤波坐标系转回为地心惯性坐标系。本发明在传统的基于EKF天文自主定轨算法中,提出并引入滤波坐标系,同时增加坐标变换和坐标反转换等步骤使得传统的基于EKF天文自主定轨算法在线性化和离散化的时候,航天器的位置矢量在滤波坐标系中的各分量能够相等,从而使得状态方程线性化的展开点处于一个线性度较好的位置,进而使得定轨算法的稳定性有所提高。
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公开(公告)号:CN104463229A
公开(公告)日:2015-03-25
申请号:CN201410840648.X
申请日:2014-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/66
Abstract: 一种基于相关系数冗余度的高光谱数据有监督分类方法,属于遥感图像信息处理领域。所述方法步骤如下:步骤一、利用相关系数冗余度自动筛选有监督分类所需要的训练样本集合;步骤二、对SVM核函数的参数进行寻优;步骤三、使用SVM分类器算法完成对高光谱遥感图像的二分类任务;步骤四、基于一对一策略实现多分类任务。该方法通过计算单次选择样本集合的相关系数冗余度来辅助自动筛选训练样本,并将遗弃样本用于分类器参数的自动寻优,使得SVM分类器算法的分类精度得到了有效提升,并通过精简支撑向量减少了时间消耗,使之在处理高光谱遥感图像的高精度分类任务中更具实用价值。
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公开(公告)号:CN104050482A
公开(公告)日:2014-09-17
申请号:CN201410288959.X
申请日:2014-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于局部线性回归的流形学习泛化算法,属于高光谱图像数据降维技术领域。本发明的目的在于提出一种适用于任何一种流形学习算法、能够保持原流形学习降维结果、基于局部线性回归的流形学习泛化方法,其步骤为:一、寻找邻域;二、计算投影矩阵;三、求取线性回归系数矩阵;四、计算新样本降维结果。本发明可以在保持原有流形学习降维结果的基础上实现新样本的泛化,构建了一个从高维到低维的线性映射,可使得任一不具备泛化能力的流形学习算法如LE、LLE、LTSA等具有泛化能力,从而使得这些耗时的流形学习算法适用于高光谱图像的降维处理过程。
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公开(公告)号:CN102393666B
公开(公告)日:2013-05-01
申请号:CN201110281909.5
申请日:2011-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/048
Abstract: 一种探测器嵌入式自主故障监测与异常数据记录装置,它涉及探测器安全监测技术领域,以解决目前空间、海洋探测器尚无法完成自主监测与记录异常状况同时实现的问题。数据预处理函数模块,用于进行测量数据的集成数据预处理,从而生成供典型探测器系统模型模块使用的预处理数据;典型探测器系统模型模块以得到反映异常现象的征兆信号,进而通过征兆信号触发信号处理与特征提取算法模块;信号处理与特征提取算法模块对征兆信号进行特征提取;外围设备接口模块的外围设备接口的输入输出端同时与外部标准总线接口的输入输出端和存储器的输入输出端连接;存储器进行异常数据记录。应用于空间、海洋探测器,该装置完成数据高速、准确、长时、大容量记录。
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公开(公告)号:CN102176159B
公开(公告)日:2013-05-01
申请号:CN201110047795.8
申请日:2011-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种基于状态观测器和等价空间的卫星姿控系统故障诊断装置及方法,属于航天航空领域,本发明为了解决传统故障诊断方法硬件复杂度高、控制精度低、故障诊断算法的有效性差的问题。本发明方法包括:步骤一:根据执行器和陀螺敏感器的输出信号,故障诊断观测器输出卫星三轴角速率残差;步骤二:根据陀螺敏感器的输出信号由等价向量空间描述模块构造陀螺敏感器的等价空间描述,输出的等价向量p用于判断陀螺敏感器是否发生故障;步骤三:根据步骤一获取的卫星三轴角速率残差和步骤二获取的等价向量p,由故障诊断与隔离模块输出故障分离结果,分离出的故障结果为:是执行器或陀螺敏感器发生故障;并能进一步判断出该故障部件的哪个轴发生故障。
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公开(公告)号:CN101894097B
公开(公告)日:2012-07-04
申请号:CN201010235062.2
申请日:2010-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/14
Abstract: 卡尔曼滤波与经验模态分解有机结合的机动目标跟踪方法,涉及机动目标滤波跟踪领域,解决了无法克服EMD方法中的“边界效应”及强机动目标卡尔曼滤波的发散问题。该方法为:一、获得当前采样时刻的量测数据序列,利用卡尔曼预测方程,获得下一时刻的系统状态预测数据,将其与当前序列组合;二、在组合序列中插值生成滤波序列;三、利用EMD方法对滤波序列进行分解,剔除包含噪声的IMF,获得当前滤波值;四、将该滤波值作为当前滤波结果显示;五、将该滤波值作为系统当前状态的后验估计,在下一时刻结合量测数据及卡尔曼方程组,获得计算参数,然后返回一,将下一时刻作为当前时刻,实现机动目标的跟踪。本发明可用于机动目标滤波跟踪领域。
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公开(公告)号:CN102393666A
公开(公告)日:2012-03-28
申请号:CN201110281909.5
申请日:2011-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/048
Abstract: 一种探测器嵌入式自主故障监测与异常数据记录装置,它涉及探测器安全监测技术领域,以解决目前空间、海洋探测器尚无法完成自主监测与记录异常状况同时实现的问题。数据预处理函数模块,用于进行测量数据的集成数据预处理,从而生成供典型探测器系统模型模块使用的预处理数据;典型探测器系统模型模块以得到反映异常现象的征兆信号,进而通过征兆信号触发信号处理与特征提取算法模块;信号处理与特征提取算法模块对征兆信号进行特征提取;外围设备接口模块的外围设备接口的输入输出端同时与外部标准总线接口的输入输出端和存储器的输入输出端连接;存储器进行异常数据记录。应用于空间、海洋探测器,该装置完成数据高速、准确、长时、大容量记录。
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公开(公告)号:CN102355752A
公开(公告)日:2012-02-15
申请号:CN201110304154.6
申请日:2011-10-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W84/18
Abstract: 基于膨胀图的无线传感器网络压缩感知测量矩阵和重构方法,它涉及基于膨胀图理论的压缩无线感知技术,它降低了对传感器节点的要求。步骤为:一、建立一个二部图;二、固定一个有限域,得到左子图和右子图多项式集合;三、将左子图的任意一个顶点对应的多项式f0(Y)生成其Parvaresh-Vardy代码;四、左子图和右子图的两边顶点进行对应,得到是满足条件的膨胀图;五、根据建立起膨胀图生成M×N无线传感器网络压缩感知测量矩阵Φ;六、依据无线传感器网络压缩感知测量矩阵Φ采用树形路由拓扑结构进行数据采集;七、根据已知观测数据y和无线传感器网络压缩感知测量矩阵Φ通过恢复算法将原始信号d从观测数据y中恢复出来,最终得到重构的原始信号d。它在远程控制等许多领域中应用。
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公开(公告)号:CN102176159A
公开(公告)日:2011-09-07
申请号:CN201110047795.8
申请日:2011-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种基于状态观测器和等价空间的卫星姿控系统故障诊断装置及方法,属于航天航空领域,本发明为了解决传统故障诊断方法硬件复杂度高、控制精度低、故障诊断算法的有效性差的问题。本发明方法包括:步骤一:根据执行器和陀螺敏感器的输出信号,故障诊断观测器输出卫星三轴角速率残差;步骤二:根据陀螺敏感器的输出信号由等价向量空间描述模块构造陀螺敏感器的等价空间描述,输出的等价向量p用于判断陀螺敏感器是否发生故障;步骤三:根据步骤一获取的卫星三轴角速率残差和步骤二获取的等价向量p,由故障诊断与隔离模块输出故障分离结果,分离出的故障结果为:是执行器或陀螺敏感器发生故障;并能进一步判断出该故障部件的哪个轴发生故障。
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