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公开(公告)号:CN119647292A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202510157612.X
申请日:2025-02-13
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及基于GNSS‑R前向模型的海面风速反演方法及系统,属于海洋遥感及环境监测技术领域。首先通过输入四类CYGNSS数据,得到建模DDM和雅可比矩阵,其次,进行特征提取,通过数据质量筛选后,获取多个与海面风速相关的特征,然后和风速进行时空匹配输入到反演模型中,最后得出DDM前向模型生成的DDM和观测DDM的分布较为集中,整体模拟效果良好,本发明解决了神经网络缺少物理可解释性且反演过程复杂的问题,为之后反演土壤湿度和其他指标了提供新的思路。
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公开(公告)号:CN119693971A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411855026.4
申请日:2024-12-17
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请属于步态识别技术领域,具体涉及一种缺失视角下的基于扩散模型的跨视角步态识别方法及系统,将缺失视角条件下的受限步态序列输入该跨视角步态识别框架,利用上述任意视角下的步态序列转换通路实现现有视角到缺失视角的步态序列生成,利用扩充后的全部步态序列训练步态识别模型,使用训练后的模型完成缺失视角条件的跨视角步态识别。其优点在于,跨视角步态序列生成模型,能够以某ID身份现有的任一视角下的步态信息为约束,基于任意缺失视角下的线索帧,生成该缺失视角下同ID身份的步态序列,提供了一种基于跨视角转换通路的缺失视角步态序列生成方法。
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公开(公告)号:CN119471590A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411453834.8
申请日:2024-10-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/36 , G01S7/285 , G01S7/295 , G01S13/88 , G06F18/2323 , G06F18/23213 , G06F18/2132 , G06F18/2136
Abstract: 本发明属于雷达信号分选技术领域,具体涉及一种基于改进稀疏子空间聚类的雷达信号分选方法、程序、设备及存储介质。本发明根据同一子空间中雷达脉冲数据点之间的自表示属性将雷达脉冲序列构建为复杂网络,利用广义正交匹配追踪算法使得来自不同雷达的脉冲在复杂网络中的连接较少,从而降低了计算复杂度;借用图分割的思想,利用拉普拉斯谱分解挖掘同一部雷达脉冲信号的几何关联关系,以获得复杂电磁环境下的非理想雷达信号的高效分选。同时,本发明设计了一种基于能量校正割裂阈值的算法可以有效实现聚类中心个数的精确求解。本发明可有效解决截获复杂雷达工作状态参数混叠或缺失导致的分选错批问题。
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