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目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理. 相似文献
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针对当前空中非合作目标中旋转部件位置估计方法稳健性不足的问题,在分析旋转部件在高分辨距离像和逆合成孔径雷达像中分布特性的基础上,提出应用逆合成孔径雷达像的方位向距离单元熵和局部径向距离单元熵的旋转部件位置估计方法。该方法能够提升空中非合作目标逆合成孔径雷达成像过程中旋转部件信号分离的准确度。仿真数据和实测数据处理结果证明了所提方法的有效性,通过在实测数据中叠加额外噪声,进一步检验了所提方法对噪声的稳健性。 相似文献
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针对星载双基地SAR由双基地几何关系引入的新问题,提出了计算其模糊比的新方法和近似分解方法。利用此方法通过仿真计算对星载双基地SAR模糊性变化规律做了进一步研究。结果表明,因接收天线的面积限制,与其伴随飞行的大卫星SAR相比,模糊性问题更为严重,但变化规律基本一致。比较而言,由于小卫星天线尺寸在高度上更接近大卫星天线,在距离模糊比上相对大卫星SAR抬高得不多,而在方位模糊比上抬高较大。 相似文献
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毫米波合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)成像技术是雷达技术、现代电子技术和数字信号处理技术的有机结合,使系统雷达的功能发生了质的飞跃.随着SAR成像处理技术的发展,其成像质量不断提高,成为当今高科技条件下一种不可取代的探测、侦察手段,在军事、经济和科学研究等方面都有重大价值和广泛应用前景.主要介绍了毫米波成像雷达与微波雷达相比具有的技术特点,较详细地讨论了毫米波合成孔径雷达的成像原理技术. 相似文献
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