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提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系.并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像.在此基础上,设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别.利用MSTAR数据集在多种条件下进行了目标识别实验,验证了所研究方法的有效性. 相似文献
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散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性. 相似文献
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提出了一种新的弹道目标特征提取方法:对宽带雷达回波进行STRETCH处理后用ESPRIT方法估计其中频点,然后采用Gerschgorin半径方法进行散射源数目估计,去除虚假频率,获得目标散射点的数目、位置、散射中心强度等特征参数。与基于FFT算法的特征提取方法相比,这种方法具有更强的抑制杂波能力和更高的分辨率。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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针对SARATR需要,基于属性散射中心模型,研究了从SAR图像提取目标散射中心特征的方法。该方法首先从SAR图像分割出包括单个散射中心响应的目标区域,然后判断该区域对应的散射中心的类型,最后再采用相应的参数模型进行参数初值选择和数字优化,从而得到对应该区域的目标散射中心特征。通过循环执行上面的步骤,就可以从SAR图像提取出目标所有散射中心特征。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。 相似文献
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针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。 相似文献
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本文阐述了高分辨率一维距离成像的原理,提出了一种基于目标距离像的目标信号检测和跟踪方法。理论分析与模拟结果表明,通过目标距离像可以测量出目标的一部分强散射中心;强散射中心信息的综合利用,可以提高信干比并改善检测和跟踪性能。因此利用目标距离像可以较好地解决强地物杂波背景下目标信号的检测和跟踪问题。 相似文献
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高分辨距离象是高频区雷达目标识别的最基本的依据。文中对高分辨距离象用于目标识别的两个方面的特征进行了分析 ,提出了相关角度的概念。该概念反映了距离象与目标整体之间的相似性 ,是基于距离象目标识别的又一个重要特征 ;分析了距离象相位信息的重要性 ,指出了利用距离象相位信息进行目标识别的方法和途径。 相似文献
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现代空袭环境越来越复杂,一般部署多部雷达进行空情搜索。研究了多部雷达的目标定位问题,探讨了使残差的平方和为最小、使残差的最大绝对值为最小和使残差的绝对值之和为最小三个准则,并给出了相应的数学模型,用Matlab优化工具箱进行了计算。 相似文献
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