吴佳妮
- 作品数：8 被引量：32H指数：4
- 供职机构：国防科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划湖南省教育科学规划课题更多>>
- 相关领域：电子电信文化科学社会学经济管理更多>>
- 基于人造目标极化HRRP的散射机理分类被引量：1
- 2016年
- 针对人造目标的极化高分辨距离像,研究了雷达目标的空域极化特性和频率色散特性及其在散射机理分类中的应用。基于散射中心,利用极化分解技术对散射机理的类型进行判别,并分析了极化方位角补偿技术对由目标方位角变化而引起的类型误判的改善。此后结合目标的频率色散特性,得到了散射中心的特征矢量与典型结构间的对应关系,降低了类型判别的不准确性。通过仿真实验,验证了散射中心散射机理分类的有效性,为目标的分类识别提供了支撑与依据。
- 吴佳妮陈永光代大海庞礴王雪松
- 关键词：散射中心
- “地理信息系统”课程开展课程思政教学探讨被引量：10
- 2021年
- “地理信息系统”是一门实践性较强的专业课程,使学生在掌握地理信息系统相关概念、原理与方法的基础上,能应用GIS软件解决地学分析实际问题。在认清“地理信息系统”课程开展“课程思政”建设必要性的基础上,针对课程特点,从强化教师课程思政意识、挖掘课程的思政元素以及调整多元化教学方法三个方面,探讨了“地理信息系统”课程开展思政教学的方式方法,以期在传授专业知识的同时,逐步培养学生的家国情怀、个人品格以及科学素养,实现高校教育教学全过程和全方位育人。
- 吴佳妮邹丹肖汶斌雷鹏正
- 关键词：地理信息系统教学方法
- 人工智能技术浪潮下地理信息系统课程教学改革的思考被引量：3
- 2020年
- 地理信息系统是一门集地理地图学、遥感测绘技术、计算机技术为一体的综合性课程。随着人工智能技术的蓬勃发展和人工智能时代的快速到来,地理信息系统课程在教学理念、教学模式和评价标准等多个方面都需要进行改革,以应对人工智能技术所带来的机遇和挑战。面向人工智能技术浪潮下高校人才培养模式的新要求,针对现有地理信息系统课程教学中存在的问题,对课程教学改革所涉及的课程内容设置等环节进行了有益的探索,为提升课程教学效果和学生创新实践能力提供了新的途径。
- 王得志肖汶斌吴佳妮包长春
- 关键词：地理信息系统教学改革人工智能
- 基于预分类的全极化HRRP模型匹配目标识别方法被引量：7
- 2016年
- 全极化三维散射中心模型可准确描述目标的空间几何以及极化特征,已成为目标识别的有效手段之一。针对传统高分辨距离像的匹配算法计算量大、耗时长的不足,提出一种基于预分类的模型匹配目标识别方法,通过目标散射机理分析,对目标进行预分类,减小匹配模型数,然后利用全极化高分辨距离像的散射中心位置与极化信息构造模型匹配函数,实现了目标类别的判定。基于电磁仿真计算数据的识别实验表明,该方法具有良好的目标识别能力,相比于传统方法具有更高的识别正确率以及更低的存储量和计算量。
- 吴佳妮陈永光冯德军王雪松
- 关键词：目标识别
- 基于权重的AHP判断矩阵一致性调整方法被引量：5
- 2024年
- 传统的判断矩阵调整方法计算得到的权重不能最大限度地保留原始判断矩阵的信息。为此,提出一种基于权重的判断矩阵调整方法。该方法根据权重的性质,构造完全一致矩阵,利用AdaGrad最速下降法对矩阵进行拟合,使该矩阵相对于原始判断矩阵的总改变量最小,以其对应的权重作为矩阵的计算结果。数值计算结果表明,该方法相比于其他方法,权重对原始判断信息的保留度更高,且不需要反复进行矩阵一致性检验。
- 耿正霖吴佳妮程兴华包长春
- 关键词：层次分析法判断矩阵
- 阵列雷达幅度和差单脉冲最优设计
- 2013年
- 针对阵列天线跟踪雷达研究了幅度和差单脉冲最优设计问题,其核心就是寻找最优的波束偏置角,在保证和波束不分裂前提下使得雷达测角精度最高。本文将该问题建模为带约束的优化问题,并进行数值求解,通过参数拟合得到一般的规律,即最优的偏置角为静态方向图波束宽度的0.47倍,该结论与反射面单脉冲天线的结论相近,根据最优偏置角得到和、差波束最优权矢量。
- 徐振海吴佳妮熊子源肖顺平
- 关键词：阵列雷达单脉冲
- 阵列雷达波束内双目标的极大似然角度估计方法
- 2016年
- 单波束内目标往往相距较近,采用传统角度分辨技术难以将其分辨,从而给目标跟踪和识别带来较大困难。于是提出基于LM算法的极大似然角度估计方法,实现波束内双目标的分辨。该方法在阵列雷达的基础上建立双目标回波模型,推导极大似然角度估计算法。考虑到求解算法直接影响极大似然角度估计的收敛速度和估计精度,利用LM算法实现了极大似然估计的求解,从而得到目标角度的精确估计。该方法避免了多次脉冲相干积累,具有计算量小的特点。仿真结果验证了方法的有效性。
- 吴佳妮陈永光徐振海熊子源王雪松
- 关键词：极大似然估计LM算法
- 基于快速密度搜索聚类算法的极化HRRP分类方法被引量：6
- 2016年
- 该文针对人造目标的极化高分辨距离像,提出一种基于快速密度搜索聚类算法的分类方法。首先根据散射结构在频率和极化维度的特性,对散射中心的类型进行判别,在此基础上构造目标分类的特征矢量。然后采用快速密度搜索聚类算法,实现目标的分类。仿真实验结果表明,文中构建的特征矢量能较好地描述目标的结构属性,具有较强的可分性。而快速密度搜索聚类算法简单高效,在人造目标的分类识别中具有极大的应用潜力。
- 吴佳妮陈永光代大海陈思伟王雪松
- 关键词：散射中心
