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581.
传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。 相似文献
582.
传统的数字高程模型一般采用规则网格划分以简化建模过程,因其网格密度缺乏对地形变化的自适应性而不能兼顾地形表达的准确度和地形数据的冗余度,导致其在车辆动力学仿真等领域的应用有所局限。针对这一问题提出一种基于曲率分析的随机节点分布建模方法,其数据节点的密度根据种子节点周围的局域曲面曲率变化而相应变化,实现了在复杂、曲率较大的地形区域自动生成高分辨率数字节点集,而在平缓、曲率较小的区域实现低分辨率的节点分布。在获得此种节点集的基础上,利用Delaunay三角剖分结合三次多项式插值算法,得到满足高精度和低数据冗余度的变分辨率数字高程模型。利用传统规则网格地形模型与所提出的变分辨率数字高程模型对同一个用于星球车动力学仿真的复杂野外地形进行对比,验证了变分辨率算法的有效性。 相似文献
583.
584.
585.
最佳极化发射和接收是增大隐身目标RCS,提高雷达对隐身目标检测概率的有效方法。通过对目标RCS与雷达发射极化方式内在规律的研究,指出RCS与发射极化方式满足余弦关系,基于该规律提出一种提取最佳极化的新方法。仿真对比了不同发射极化方式下的目标动态RCS,并利用Swerling I检测模型研究最佳极化在雷达检测中的得益。仿真结果表明,采用最佳极化收发,隐身目标RCS得益最大可达30 dB,雷达对隐身目标检测概率得益最大可达0.5。仿真结果也证明了该提取最佳极化方法的有效性和可行性。 相似文献
586.
针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。 相似文献
587.
588.
589.
590.
时变环境下基于加速寿命试验的产品故障预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统可靠性模型及分析方法无法分析产品在时变环境下可靠性的缺陷,提出了时变环境应力下产品可靠性预测方法.引入比例风险模型描述产品可靠性与工作环境因素的关系,结合加速寿命试验数据,利用极大似然估计确定基准失效率函数及各环境因素协变量回归系数.在假设产品工作环境应力转换时间确定的情况下,建立了时变环境下可靠度分析模型.实例验证了该方法的有效性. 相似文献