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1989年 | 10篇 |
1988年 | 1篇 |
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991.
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别是SAR图像解译的重要环节,已广泛应用于国防和国民经济领域。在传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的基础上,提出了将CNN,主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)和决策树(Decision Tree,DT)相结合的算法,记为CNN-PCA-DT:利用CNN提取出SAR图像的特征向量,再用PCA降维,最后用DT分类器取代CNN中的Softmax分类器实现SAR目标识别。实验结果表明,所提出的算法在MSTAR实测数据集上取得了较高的识别准确率,从而说明了实验的有效性。 相似文献
992.
为了实现双序列的全局快速比对,分析了Needleman-Wunsch算法的运算思路,并提出了一种改进的Needleman-Wunsch算法。改进算法通过在计算过程中不断截短比对序列的长度,减少无用数据的计算,提高了运算的效率。通过以相控阵雷达辐射源的搜索模式序列识别为例进行仿真试验,仿真实验证明改进算法与Needleman-Wunsch算法相比,具有效率高、运行时间短的优势。 相似文献
993.
994.
995.
空时编码可以有效地消除多发多收雷达的自相关干扰,但是传统的空时编码合成孔径成像算法无法精确校正其距离方位耦合,因此限制了其在大斜视角情况下的数据处理能力。为避免以上缺陷,将空时编码方案与ωK算法相结合,在空时解码处理中引入新的解码矩阵来完成一致聚焦,利用Stolt映射完成补余聚焦,对距离方位耦合进行精确地校正。理论分析和仿真结果表明:该方法能够在大斜视角情况下实现目标的高质量成像,并有效地消除了互相关干扰。 相似文献
996.
为了降低伪目标引起的误检,提高系统在复杂环境中的目标识别能力,设计了一种改进型粒子群优化BP神经网络算法。改进型PSO-BP算法利用红外目标光谱特性设置粒子变异规则,从而调整粒子位置与速度,提高目标特征提取性能。同时,算法将权值变为权值可调函数,降低局部极值收敛的风险。实验采用Model-102F型成像光谱仪采集的目标区域图像作为样本与检测数据,与传统BP算法作对比,分别选取对不同特征波长位置及个数的形式对目标和伪目标进行识别分析。结果显示,改进型PSO-BP算法可以有效消除伪目标干扰,同时,其收敛速度明显优于传统算法。由此可见,该设计在复杂背景红外目标识别方面具有一定的应用价值。 相似文献
997.
为满足其近感测量精度,需对探测范围内的地貌环境进行有效识别。提出一种基于最优投影的地貌识别算法,为现代空域近感平台提供必要的地貌识别能力。定义了利用目标散射矩阵特征值构成的特征参数,且该参数与探测信号强度、角度等参数均无关,仅相关于探测区域内的地形结构特征。并结合Krogager关于目标散射矩阵分解的相关思想,建立带参数的标准散射体旋转不变矩阵,将探测区域内的地貌极化散射矩阵投影至标准体,得到目标散射矩阵在每一标准体的权值,并通过最优化投影进一步判定该地貌属性,从而达到识别的目的。 相似文献
998.
999.
1000.
目前的多目标跟踪仿真系统为实现更高的跟踪精度和跟踪效能,多采用复杂的先进跟踪算法进行建模仿真,且仿真环境设置较为理想,不利于工程实践和系统仿真,其工程应用价值大打折扣。针对上述问题,采用连续系统的建模仿真方法,根据当前空战飞行器编队作战的发展对地面武器跟踪制导系统的新要求,提出并设计了基于M ATLAB的相控阵雷达机动多目标跟踪仿真系统,以KALM AN滤波算法为主线,对多目标数据互联、机动检测与辨识以及目标编批和航迹处理等核心模型的算法、关键技术进行了深入研究,开发了与KALM AN滤波算法较为匹配的跟踪滤波系统,最后以跟踪空中多目标编队飞行为例,对仿真系统进行了模型校验与测试。仿真结果验证了模型和方法的有效性,可为系统跟踪效能的分析评估提供平台和依据,对于相控阵雷达系统的开发和战术使用具有积极意义。 相似文献