典型文献
基于二维双树复小波变换的无人机个体识别
文献摘要：
在无人机个体识别中,直接用双谱矩阵进行个体识别要计算复杂的二维模板,运算效率低.针对这一不足,提出了一种基于二维双树复小波变换的二次特征提取算法.该算法将双谱分解成多个方向子带图并计算其能量和能量偏差,将维度较高的双谱矩阵高效地转换为维数较低的图像纹理特征,再将其送入支持向量机实现无人机个体识别.采用实采的Phantom 3 Advanced与Mavic Pro图传信号对算法进行验证,结果表明,基于二维双树复小波变换比直接用双谱矩阵进行分类的运算效率高21倍,准确率相较于基于积分双谱、基于灰度共生矩阵、基于小波变换法有不同程度的提升,满足准确性和实时性的需求.
文献关键词：
无人机个体识别;双谱矩阵;二维双树复小波变换;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
罗正华;李霞;杨耀如;向博;罗晓笛
作者机构：
成都大学 电子信息与电气工程学院,成都610106;电信科学技术第五研究所,成都610062
文献出处：
引用格式：
[1]罗正华;李霞;杨耀如;向博;罗晓笛-.基于二维双树复小波变换的无人机个体识别)[J].电讯技术,2022(05):591-596
A类：
二维双树复小波变换,无人机个体识别,双谱矩阵,Mavic
B类：
运算效率,特征提取算法,谱分解,分解成,能量偏差,图像纹理特征,送入,Phantom,Advanced,Pro,图传,传信,灰度共生矩阵,于小波,小波变换法
AB值：
0.14657
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