一种面向小数据集的非局部自适应多视方法及系统

    公开(公告)号:CN113192020A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110455635.0

    申请日:2021-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种面向小数据集的非局部自适应多视方法及系统。面向小数据集的自适应多视方法,包括以下步骤:S1.对于经过配准、非相干平均等预处理的时序SAR影像,基于幅度均值图像,采用无监督的灰度级方法进行图像分割;S2.基于图像分割结果和时间维幅度向量间的L1范数,自适应构建联合数据向量;S3.对于构建的联合数据向量,首先剔除联合数据向量中的异常值,然后采用AD检验方法选取SHP集合;S4.基于选取的SHP集合,自适应地估计相干系数及降噪处理。本发明同时考虑了空间维和时间维两个维度的信息,可以在影响数目较小的情况下,选取到可靠的SHP集合,从而可以自适应地估计相干系数和干涉相位图降噪。

    一种面向小数据集的非局部自适应多视方法及系统

    公开(公告)号:CN113192020B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202110455635.0

    申请日:2021-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种面向小数据集的非局部自适应多视方法及系统。面向小数据集的自适应多视方法,包括以下步骤:S1.对于经过配准、非相干平均等预处理的时序SAR影像,基于幅度均值图像,采用无监督的灰度级方法进行图像分割;S2.基于图像分割结果和时间维幅度向量间的L1范数,自适应构建联合数据向量;S3.对于构建的联合数据向量,首先剔除联合数据向量中的异常值,然后采用AD检验方法选取SHP集合;S4.基于选取的SHP集合,自适应地估计相干系数及降噪处理。本发明同时考虑了空间维和时间维两个维度的信息,可以在影响数目较小的情况下,选取到可靠的SHP集合,从而可以自适应地估计相干系数和干涉相位图降噪。

    基于模糊模型的无人机集群控制方法

    公开(公告)号:CN113359824A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110604418.3

    申请日:2021-05-31

    Abstract: 本发明公开了基于模糊模型的无人机集群控制方法,包括以下步骤:S1,建立四旋翼无人机动态模型;S2,设计控制器;S3,集群控制。本发明提出了合理的四旋翼无人机模型,该模型更符合实际情况,基于该模型,设计了基于T‑S模糊理论的姿态动力学模型及相应的T‑S模糊反馈控制器,通过采用双环控制结构,调整姿态,实现了无人机的位置控制。相比于现有技术的质点模型的集群算法,本发明利用了更为紧凑的无人机集群算法,并提高了空间里利用率,解决了四旋翼无人机的碰撞,避障问题。

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