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针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。 相似文献
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价值观在人的心理结构,尤其是在道德结构中处于基础地位,是制约人类行为的深层心理因素。军人价值观是军人的精神支柱,是部队战斗力的思想基础,也是军队思想政治教育的基础。美军遵循心理规律、激发内在动力、注重实践训练,进而将其价值观内化于美军官兵的认知结构之中,具有一定的参考价值。 相似文献
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提出一种基于视觉的星箭分离相对位姿测量方法。在相机内参数已知的情况下,将相机安装于运载火箭,并在卫星上固连不少于6个合作标志,利用相机对合作标志实时成像;基于单目位姿估计的基本原理,采用高效n点渗透与正交迭代结合的方式解算卫星与火箭之间的相对位姿关系。仿真实验结果、半实物仿真实验结果证明了所提测量方法的可行性和准确性。 相似文献
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通过摘取法律法规中体现国防专利优先性的法律规范,阐明国防专利分别在国防专利申请阶段和国防专利实施阶段的优先性。对国防专利在专利制度中的优先性进行法理学分析,从国内国防建设的角度论证国防专利优先性的原因,通过研究美国和俄罗斯的国防专利制度来分析国防专利具有一定优先地位的合理性。文章对我国国防专利在专利制度的优先性提出发展建议,在国防专利申请阶段,国防专利要加大对国防专利权人的补偿力度,同时设立专门机构对普通专利进行国防专利审查。国防专利实施阶段要完善定密解密制度,发挥市场在国防专利向普通专利转换中的关键作用。 相似文献
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针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出运用跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航算法。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场200 m处,无人机的距离参数精度小于0.5 m,角度参数精度小于0.1°。 相似文献
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通过保持空气流量不变、改变H2/air当量比开展了连续旋转爆震对比试验,发现随当量比的降低出现三种传播模态:在较高的当量比(0.90~1.86)下,连续旋转爆震波以同向传播模态传播;在较低的当量比(≈0.75)下,则以双波对撞模态传播;在中间工况,则以上述混合模态维持传播。分析了不同传播模态下的高频压力特征,并初步分析了传播模态的转换机制:当量比较高时,爆震强度较高,传播过程中的损失和速度亏损相对较小,爆震波以同向传播模态维持传播;当量比较低时,爆震强度较低,传播过程中的损失和速度亏损较大,此时无法维持同向传播模态,而以双波对撞模态传播,这是由于双波对撞模态中的激波对撞产生高温环境,有利于燃烧放热,其可能是连续旋转爆震的极限传播模态。 相似文献
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利用登月飞行器的级间组合设计方法对载人登月飞行器的构造进行设计,在级间方案的论证中分析了不同组装模式对运载火箭能力的需求,建立了航天员和机器人联合探测的载人登月方案。级间组合方法可为应转移飞行器和登月飞行器设计提供另一种思路,根据飞行器级间的不同组合方式对登月飞行器的质量规模进行了初步估算,并对比了不同飞行方案对运载火箭能力的需求,研究可为我国首次载人登月任务方案提供参考。 相似文献
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利用2006—2012年北半球冬季低纬度地区(30°S~30°N)无线电探空站数据及全球大气成分和气候监测再分析数据对1000 h Pa~200 h Pa高度层的气象、电离层与气候星座观测系统全球定位系统掩星反演的比湿廓线进行了精度和可靠性验证。结果表明,水汽对气象、电离层与气候星座观测系统掩星反演影响较大,尤其在中、低对流层及热带地区等水汽含量比较大的地区,且气象、电离层与气候星座观测系统掩星数据在850 hpa以下可能并不太适用于评估其他数据。 相似文献
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对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。 相似文献