朱建章
- 作品数：2 被引量：66H指数：1
- 供职机构：河南财经政法大学数学与信息科学学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金河南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 遥感大数据研究现状与发展趋势被引量：66
- 2016年
- 目的遥感数据空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率以及辐射分辨率不断提高,数据类型也不断增加,从航天、航空、临近空间等遥感平台所获取的遥感数据量急剧增加,遥感数据已经具有明显的大数据特征。本文旨在从系统应用的角度分析遥感大数据处理中涉及的关键技术与问题,为相关研究人员提供有价值的参考。方法在参考大量文献的基础上,首先阐明遥感大数据的特点。其次,从GPU硬件加速、集群、网格、云计算、云格、复杂高性能计算等角度介绍了遥感大数据处理系统。再次,从分布式集群化存储技术等,分析了遥感大数据处理的关键技术。最后,从遥感大数据的多类不确定性、信息融合、机器学习、分析平台等出发,说明了目前研究存在的问题;从遥感大数据多类不确定性建模,面向遥感大数据的机器学习方法等角度说明了遥感大数据发展的趋势。结果本文详细梳理了遥感大数据的特点、典型的处理系统、核心技术,力图总结出在实际应用与学术研究中该领域需要解决的关键问题以及未来的发展趋势。结论大数据技术为遥感数据挖掘与知识获取带来了机遇与挑战,面向大数据的机器学习、数据统一分析框架、面向大数据的信息深度融合等问题的突破,将促进遥感知识挖掘的进一步发展。
- 朱建章石强陈凤娥史晓丹董泽民秦前清
- 关键词：多源信息融合
- 基于拟蒙特卡罗概率假设密度的卷积实现
- 2011年
- 本文提出了两种新的算法.第一,拟蒙特卡罗概率假设密度(QMC-PHD)滤波,主要思想是利用QMC方法来实现PHD滤波.在仿真实验中可以发现:在目标数目和状态估计方面,新算法比序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波器更精确.第二,卷积核拟蒙特卡罗概率假设密度滤波(CKQMC-PHD),主要思想是基于QMC-PHD滤波的基础之上引入卷积核(CK)的估计算法.当观测噪声变小的时候,CKQMC-PHD滤波还能够很好地估计出目标状态和目标数目,其表现要明显的好于QMC-PHD滤波.仿真实验也证明了CKQMC-PHD滤波的估计效果.
- 马悦秦前清朱建章胡亦钧
- 关键词：概率假设密度卷积核
