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针对基于雷达散射截面(RCS)规避雷达威胁的飞行轨迹优化问题,提出了低可探测性三维轨迹优化的求解方法.通过B样条拟合构建连续可微的RCS数据模型,结合三维飞行动力学模型,建立规避雷达威胁下的飞行运动控制模型.将轨迹优化问题描述成为最优控制问题,其中飞行姿态控制、轨迹约束、边界条件作为约束条件,以降低雷达探测概率和减少飞行时间为目标函数.运用高斯伪谱法( GPM)将连续的最优控制问题转换为离散的非线性规划问题进行求解.仿真结果证明本文方法实现了求解单基地雷达和双基地雷达探测环境中低可探测性三维轨迹优化问题,有效降低了飞行过程中的雷达探测概率和暴露时间. 相似文献
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针对复—方向小波变换具有好的平移不变性、方向选择性、对图像边缘特征的表示比传统实小波要好等优势,提出了一种基于视觉表示统计特性和复—方向小波变换的图像增强新方法。该算法在图像的多尺度复—方向小波变换域内进行动态范围(亮度)修正和局部对比度调整以增强图像。实验结果表明,与目前经典的多尺度增强算法相比,运用本文的算法增强的图像视觉效果好,在边缘和细节处失真小,而且对图像源的变化具有很好的鲁棒性。 相似文献
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通常卫星的唯一能源来源是太阳能,因此星上网络设备的能源供应问题比地面网络的更加严峻。通过修改和扩展链路容量受限的最小代价多商品流模型来适应卫星网络这一特殊的体系结构,并基于低轨道卫星网络的多重覆盖机制和流量分布模型,改进现有的启发式算法来关闭冗余的卫星节点、星地链路和星间链路。在满足链路利用率和路由跳数增加比例约束的条件下,仿真实验中关闭上述三种参数的比例分别可达59%、61%和72%,卫星网络的总体节能比例可达65%。 相似文献
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针对低分辨雷达人工目标识别效率较低的问题,提出了基于深度迁移学习的雷达自动目标识别方法。该方法利用雷达回波序列轮廓像构建空中目标数据集,使用深度卷积神经网络自动提取回波数据中的深层特征,并对雷达目标进行分类识别。为了解决深度学习对样本量的巨大需求,在分类模型训练时,引入迁移学习思想,将经ImageNet数据集预训练过的初始网络模型迁移到雷达目标识别任务中,再通过空中目标数据集对模型参数进行微调,实现小样本条件下对空中目标的粗分类。实测数据的结果表明:所提方法能够在小样本条件下较为准确地对空中目标的大小和架次进行分类识别,具有良好的识别性能。 相似文献
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