郭剑辉
- 作品数：64 被引量：231H指数：9
- 供职机构：南京理工大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程军事更多>>
- 一种双模式雷达目标回波数字模拟及其发现概率计算方法
- 本发明公开了一种双模式雷达目标回波数字模拟及其发现概率计算方法，涉及雷达系统仿真技术领域，包括雷达回波模拟仿真平台，用于模拟目标回波信号的生成和处理，回波模拟模块，将目标信息转换成极坐标系下对应的信息，系统控制模块，用于...
- 郭剑辉武忠鸣顾捷濮存来李伦波
- 文献传递
- 基于强化学习的电网脆弱性分析方法
- 本发明公开了一种基于强化学习的电网脆弱性分析方法，涉及电力系统安全技术领域。该方法为：首先建立强化学习模型与电网级联故障模型，同时设置一定比例的线路为关键线路；然后使用强化学习模型根据电网级联故障模型的状态选择电网中一组...
- 张永乐李伦波濮存来郭剑辉
- 文献传递
- Rao-Blackwellised粒子滤波SLAM的一致性研究被引量：11
- 2008年
- Rao-Blackwellised粒子滤波SLAM(RBPF SLAM)算法的复杂度与特征个数呈线性关系,对于大规模SLAM有明显的计算优势,但是该算法不能长时间满足一致性要求,必须进行改进。采用归一化估计方差NEES对算法的一致性进行了分析,得出粒子耗尽是造成算法不一致的原因,并分别采用辅助粒子滤波及正则粒子滤波对算法进行改进,以得到一致的RBPF SLAM。最后,通过大量的Monte-Carlo仿真实验,验证了方法的有效性。
- 郭剑辉赵春霞陆建峰康亮
- 关键词：一致性
- 基于PF/CUKF/EKF的移动机器人SLAM框架算法被引量：15
- 2009年
- 提出了一种基于混合滤波的移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)算法框架,并利用统计理论对SLAM算法进行一致性评估,该算法框架将机器人SLAM中的联合后验概率分布分解为机器人路径部分及以机器人路径为条件的地图部分,使滤波器变成低维滤波,能够有效地提高计算效率.采用约束的无色卡尔曼滤波(CUKF)算法并融合新的观测数据使提议分布更加接近后验概率分布,并且能够精确估计移动机器人的位姿,进而通过扩展卡尔曼滤波(EKF)算法更新特征地图的位置.仿真实验表明该混合滤波技术为SLAM算法提供了一种有效可靠的途径,在一定条件下与其他SLAM算法比较会得到更高的精度要求.
- 石杏喜赵春霞郭剑辉
- 关键词：移动机器人混合滤波同时定位与地图创建
- 报文摘要算法MD5的分析与改进被引量：1
- 2014年
- MD5算法在数据加密方面有着广泛的应用,但是它无法抵御查字典攻击和差分等攻击。为此本文介绍了报文摘要算法MD5和Base64算法,以及在两种算法的基础上提出了MD5的改进算法,以应对以上被攻击的缺陷。
- 汪勋亮赵春霞郭剑辉
- 关键词：HASH函数字典攻击
- 结合SMOTE和GEPSVM的不平衡数据分类方法
- 2017年
- 文中针对不平衡数据导致分类结果倾斜现象,提出了一种结合SMOTE和GEPSVM的分类方法。该方法利用SMOTE过采样重构训练集,使训练集达到相对平衡,避免了重复样本数据带来的过学习问题,最后用GEPSVM进行分类学习。在UCI数据集上的实验证明了该算法在不平衡数据集上与传统的SVM算法相比有更好的分类效果,在计算时间上也有一定的优势。
- 林坚郭剑辉卲晴薇张敏怡
- 关键词：不平衡数据分类过采样支持向量机广义特征值
- 基于超图正则化的概念分解及在数据表示中的应用被引量：2
- 2015年
- 针对传统图模型的流形学习无法准确表达数据间多元几何结构信息的问题,提出一种基于超图正则化的概念分解(HRCF)算法.该算法用一组具有相似属性的数据子集构建超边,建立数据间高阶关系的超图模型.通过在概念分解算法中增加超图正则项,保持数据间多元几何流形结构,提高了算法的鉴别性.在Yale库、USPS库和TDT2库上的实验表明,HRCF算法明显提高了聚类的准确率和归一化互信息,验证了算法的有效性.
- 李雪赵春霞舒振球郭剑辉
- 关键词：非负矩阵分解聚类
- 一种改进的LAP多目标跟踪数据互联方法被引量：1
- 2017年
- 围绕传统多假设跟踪(MHT)算法跟踪过程中的数据关联效率问题,分析了算法的基本过程,并对造成关联假设组合爆炸的原因进行剖析。在此基础上,提出了一种基于利用似然比航迹得分简化后的线性分配LAP的MHT数据关联方法,并对交叉轨迹运动物体进行了跟踪仿真实验。仿真表明改进后的算法在保证跟踪准确性的前提下,对关联假设和剪枝过程的计算量和复杂度均有一定程度的降低。
- 张敏怡郭剑辉赵春霞林坚
- 关键词：多目标跟踪似然比
- 一种基于深度强化学习DQN的DQN-OLSR路由方法
- 本申请公开了一种基于深度强化学习DQN的DQN‑OLSR路由方法，包括节点在HELLO消息中添加节点负载能力信息，节点在HELLO消息中添加坐标信息和速度信息，计算得到加权链路生存时间，节点在HELLO消息中添加节点剩余...
- 郭剑辉杨利行濮存来陶叔银董宏林肖志杰李伦波
- 基于空间特征的多平面支持向量机地形分类被引量：2
- 2019年
- 近年来,室外自主移动机器人在野外环境下的有着十分重要的应用,比如在野外救援和月球探测等方面。而室外复杂环境下的地形识别研究是面向移动机器人环境感知和识别的一个重要挑战。针对在室外复杂环境下的光照干扰和遮挡等因素,论文提出了一种基于金字塔化SIFT特征(SIFT Spatial Pyramid Matching,SSPM)与最小二乘相关支持向量机(Least Squares Twin Support Vector Machines,LSTSVM)相结合的地形识别方法。相较于传统的词袋式特征表示,加入了局部和空间信息特征,增强了特征对图像的表现能力,进一步提高了识别率,大大减小了训练时间。再利LSTSVM在组合得到的新特征集上学习,最后在得到的分类器上验证算法的可靠性。
- 薛琮琳郭剑辉马玲玲
- 关键词：最小二乘支持向量机
