25、高光谱图像异常检测算法性能评估与分析

高光谱图像异常检测算法性能评估与分析

1. 基于形态学的核检测算法效果测试

1.1 实验数据与参数设置

选用部分真实的AVIRIS高光谱圣地亚哥机场数据进行模拟实验,以验证ACO - KRX算法的有效性。子图像大小为100 × 100,目标数量多(4架飞机)且每个目标像素少,选取其中一架飞机的30 × 30图像作为测试目标。

实验参数 数值
子图像大小 100 × 100
测试目标图像大小 30 × 30
ACO - KRX算法外窗口大小 11 × 11
ACO - KRX算法中窗口大小 9 × 9
ACO - KRX算法内窗口大小 3 × 3
高斯径向基核函数宽度r 40

1.2 数据处理流程

  1. 自适应子空间推导与相关性计算 :采用自适应子空间推导数据源,使用公式计算相邻波段间的相关系数,发现不同波段
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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