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在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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序贯试验方案判决概率解析表达式往往较为繁琐,给深入理解序贯试验方案带来了一定的困难,不利于工程中试验组织实施.针对上述情况,对序贯试验方案基础模型开展了研究.结合序贯试验方案判决准则,描述了判决时刻与产品故障数之间的关系,并利用泊松分布建立了接收-拒收判决概率模型;利用判决概率模型给出了序贯试验方案常见特征量(双方风险、OC曲线和平均试验时间)的解析表达式,反映了试验方案与指标之间的关系;以GJB899A规定的方案6为例,进行了数值分析,说明了方法的准确性,并给出了序贯试验方案工程优点的理论解释.研究内容有助于理解序贯试验方案的确定过程以及与指标之间的关系,从而给试验组织实施带来一定的便利. 相似文献
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