简介:传统基于Gabor滤波器的SAR目标识别方法根据图像全局特征进行目标识别,忽略图像局部纹理特征,容易受到噪声因素的干扰,获取的SAR目标识别结果精确度较低。因此,提出基于图像局部纹理特征的SAR目标识别算法,对SAR图像纹理特征进行提取,提取SAR图像纹理特征时,采用优化的TPLBP特征描述器提取图像局部纹理特征,获取TPLBP局部纹理特征向量;通过基于ELM分类器的SAR目标识别算法,对TPLBP局部纹理特征向量进行SAR目标分类与识别,获取理想的SAR目标识别结果。实验结果表明,所提方法在SAR目标识别方面具有准确率高、误判率低的优势。
简介:在有向传感网络(DirectionalSensorNetworks,DSN)中,关于覆盖目标的传统研究主要关注于最大化网络寿命,而忽略了目标覆盖的质量问题,尤其是具有异构覆盖要求的不同目标。为此,提出基于覆盖质量感知的最大化网络寿命(CoverageQualityaware-basedNetworkLifetimeMaximization,CQ-NLM)算法。CQ-NLM算法通过以最少的活动节点数最大化不同目标的覆盖质量,进而提高网络寿命。CQ-NLM算法先通过概率感测模型建立目标的覆盖概率,将剩余能量高的节点优先加入活动候选集。然后,建立目标函数,再由混合整数线性规划求解目标函数,进而提高网络寿命。仿真数据表明,与同类算法相比,提出的CQ-NLM算法以少的活动节点数换取了高的网络寿命。