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提出了联合多层次深度特征的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。采用卷积神经网络(CNN)学习SAR图像的多层次深度特征。多层次的深度特征从不同方面描述原始SAR图像中的目标特性,从而为目标识别提供更充分的决策依据。为了充分发掘不同层次深度特征的独立特性以及它们之间的内在关联,采用联合稀疏表示对多层次的深度特征进行联合分类。根据各层次特征的整体重构误差判定目标类别。采用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公共数据集对提出方法进行了性能测试。实验结果表明,该方法的识别性能显著优于现有的SAR目标识别方法。 相似文献
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针对线性自抗扰(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)在四旋翼飞行器姿态控制中存在初始状态误差较大时可能产生"峰值"现象的问题,提出了一种基于线性/非线性自抗扰切换控制(Switch in linearnonlinear Active Disturbance Rejection Control,SADRC)四旋翼飞行器控制方法。以实验室现有的3-DOF四旋翼飞行器平台为研究对象,建立了其姿态的数学模型,引入SADRC对其基本原理进行了介绍;基于SADRC设计了四旋翼飞行器姿态解耦控制器,并对系统单通道的稳定性进行了分析;对控制方法进行了实验验证。结果表明,SADRC控制器可有效避免LADRC控制器因为初始状态误差引起的"峰值"问题,抗干扰性能进一步提高。 相似文献
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