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81.
针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法(Patch-based Locally Optimal Wiener, PLOW)。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计(Linear Minimum Mean Square Estimation, LMMSE),利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进:首先,估计噪声的标准差时,用均值代替中值;其次,根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应的确定类的数量。经过仿真和实测数据验证,改进后的PLOW算法是有效的,并优于其他三种算法。  相似文献   
82.
针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进:估计噪声的标准差时,用均值代替中值;根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应地确定类的数量。仿真和实测数据表明,改进后的分块局部最佳维纳滤波算法是有效的,并优于其他三种算法。  相似文献   
83.
从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)用于雷达组网状态估计,结合合理的滤波初始化策略,提高了UF的工程可用性。仿真验证表明,提出的ASRUF算法用于雷达组网空域目标状态估计时,初始化平稳无波动,工程可用性好,状态估计精度高,明显优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。  相似文献   
84.
上海公安教育坚持"实战为主导、实训为主线、实用为主旨"的理念,强化顶层设计,实施"四个交融",科学组织实施,开创了以民警岗位能力为目标,"教、训、战"一体的第二专科教学训练方式。  相似文献   
85.
对任意正整数n,Pd(n)定义为n的所有正因子的乘积,gd(n)定义为n的所有小于n的正因子的乘积。若n=p1^a1p2^a2…px^as是n的标准分解式,算数函数Ω(n)=a1+a2+…+as。用解析的方法研究关于Smarandache序列Pd(n)、qd(n)与Q(n)的混合均值,并给出两个较好的渐近公式。  相似文献   
86.
在求解大型线性方程组Ax=b的系数矩阵A为拟对角占优矩阵的条件下,得到了AOR迭代法的收敛性定理,并给出了数值例子且结果正确。  相似文献   
87.
针对基于FROST阵列处理的最小均方算法(FROSR-least mean squares,FLMS)收敛速度较慢的缺点,将FLMS算法和变步长技术相结合,采用了一种基于Sigmoid函数的变步长快速自适应算法(variable step-size FROSR-least mean squares,VFLMS)。将该算法应用于GPS接收机空时自适应处理系统中,理论分析和计算机仿真表明,VFLMS算法能够抑制大于阵元个数的多个宽、窄带干扰,效果理想。  相似文献   
88.
花文华  陈兴林 《现代防御技术》2011,39(6):121-125,143
传统基于Lyapunov定理所设计的制导律无法保证制导系统的有限时间收敛.基于滑模控制理论,给出了一种二阶滑模有限时间收敛方法,并将该方法与机动目标拦截情形相结合,进行制导律的设计.该制导律首项使得视线转率趋于0,而扩展项可满足视线成型,滑模面的有限时间收敛等特性.针对2种典型的目标机动形式进行了仿真研究,结果表明该滑模制导律可以实现目标的有效拦截,满足上述特性.  相似文献   
89.
列宁从俄国革命和现代化建设的具体实际出发,把马克思主义运用于俄国无产阶级革命、社会主义建设、国际共产主义运动的实践中,成功地实现了对于马克思主义本土化的实践诠释,极大地丰富并发展了马克思主义,形成了俄国化的马克思主义即列宁主义的理论体系和全新的马克思主义本土化模式——俄国模式。马克思主义本土化的俄国模式的精神实质,在于它回答了在帝国主义时代什么是社会主义以及如何建设社会主义这一根本问题,开创了一条"帝国主义时代——俄国农村公社——新经济政策"推进社会主义建设的新道路。  相似文献   
90.
首先给出了Hilbert空间中无穷多个Lipschitz单调映像变分不等式解的迭代格式,并证明了其收敛性。作为应用,证明了Hilbert空间中Lipschitz伪压缩映像的强收敛定理,扩展了已知的相关结果。  相似文献   
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