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野外环境下的凹障碍感知一直是地面无人作战平台环境感知面临的难题,长期以来常规传感器,例如立体视觉、红外相机和激光雷达,都没有取得好的效果。超宽带合成孔径雷达作为一种全天时、全天候的高分辨率雷达,在目标感知方面得到了广泛的运用。基于超宽带合成孔径雷达感知凹障碍是一种有效的感知手段,阐述了凹障碍的雷达成像几何,利用MATLAB模拟仿真合成孔径雷达数据获得了凹障碍图像,分析得出了凹障碍在雷达图像表现出由阴影区和光亮区紧密相连的特征,并通过实测数据成像获得的凹障碍图像结果,对凹障碍雷达图像特征进行了进一步的验证。 相似文献
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全极点模型对信号构建线性模型,通过对模型进行定阶和计算可以得到估计信号的各个参数,从而实现信号预测。子带融合之前需要进行相干处理,可以通过相干函数等方式解决。root-MUSIC算法在低信噪比环境中极点选择并不稳健,会导致模型在阶数上判断错误。为解决全极点模型方法中子带融合在信噪比低时模型阶数估计不准的问题,提出一种噪声抑制方法。对信号Hankel矩阵的主对角奇异值矩阵加权处理,以消除噪声分量,并利用整体前向预测矩阵得到整体频段极点值与极点幅值,由此估计出低信噪比时的多子带融合信号。结果表明所提方法在仿真环境下,在信噪比-20 dB至10 dB时,相较于传统极点模型方案具有更好的估计结果。 相似文献
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主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。 相似文献
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在高超声速热化学非平衡流动计算中,当地气体能量松弛时间、化学反应特征时间与流动时间推进步长量级差异过大会带来严重数值刚性问题,且在高雷诺数条件下,壁面、拐角等强干扰区网格加密使得该问题加剧,导致初始最大CFL数极小,收敛速度缓慢.原始LU-SGS算法仅考虑化学反应源项和对流项的隐式处理,通过推导黏性项Jacobian矩... 相似文献
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