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王鹏达

作品数:3 被引量:4H指数:1
供职机构:中国电子科技集团公司电子科学研究院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术兵器科学与技术军事更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇军事
  • 1篇兵器科学与技...

主题

  • 1篇动目标
  • 1篇云计算
  • 1篇指挥
  • 1篇指挥通信
  • 1篇指挥通信系统
  • 1篇通信
  • 1篇通信系统
  • 1篇自动目标识别
  • 1篇目标识别
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇军民融合
  • 1篇感兴趣
  • 1篇感兴趣区
  • 1篇感兴趣区域
  • 1篇SAR图像
  • 1篇DBS
  • 1篇DBSCAN

机构

  • 2篇中国电子科技...
  • 1篇东南大学

作者

  • 2篇王鹏达
  • 1篇贺新毅
  • 1篇郑爱民
  • 1篇李杨
  • 1篇钟晓睿

传媒

  • 1篇信息技术
  • 1篇中国电子科学...

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2012
3 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
军民融合指挥通信系统建设构想被引量:3
2016年
为了适应未来高科技条件下军民一体的信息化战争需求,本文紧跟军民融合的思想,基于云计算技术,以分散在各地的商用云数据中心和民用基础设施为载体,通过骨干网、战术末端网络、计算与存储设施融合,构建军民融合指挥通信系统,实现军事目标的隐藏和战时民用资源的转化。
王鹏达郑爱民钟晓睿李杨
关键词:军民融合云计算指挥通信
基于DBSCAN技术的SAR图像感兴趣区域鉴别
2012年
使用一种新奇的聚类方法从粗略检测后的SAR图像中提取感兴趣区域(ROI),再通过多特征提取和综合鉴别,去除虚警保留目标,为进一步的目标识别做准备。自动目标聚类是基于SAR图像的自动目标识别系统的难点之一,带有噪声的基于密度的聚类方法 (DBSCAN)可以发现任意形状的聚类目标,只依赖于两个不敏感的系统参数,通过区域判断缩减计算时间减少计算内存,很好地适应了自动目标识别的系统需要。多特征目标鉴别方案基于聚类结果,研究聚类得到的感兴趣区域,通过提取多种特征综合判断,有效去除了虚警。所述方法已应用于某SAR-ATR系统,得到了很好的应用体验。
王鹏达贺新毅
关键词:自动目标识别SAR图像聚类算法DBSCAN
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