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针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明:在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。 相似文献
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非合作目标不提供已知的目标标识器和敏感器件,无疑增加了检测识别的难度.CCD相机能够提供大量包含有非合作目标的尺寸、形状、相对位置和相对姿态等信息的高分辨率图像,用常规方法进行非合作目标图像分割时,由于空间环境的影响,使得目标的轮廓线非常零碎,常掩埋在杂乱的背景分割线中.为了克服这种问题,提出了一种保持边界的整体变分方法和数学形态学相结合的方法.先用整体变分方法对图像进行平滑的同时可以最大限度地保留图像中的轮廓、边缘等特征信息以增强目标的边缘,然后采用数学形态学的方法对其进行膨胀、腐蚀以滤除众多的背景噪声.经大量的实验验证,这种方法可以有效地提取出非合作目标的边缘信息,并可滤除大量噪声,为进一步开展非合作目标识别工作奠定基础. 相似文献
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提出了一种基于垂直线阵的系统,给出了定位模型,并简要介绍了其定位原理.利用由时延引入的距离、高低角和观测得到的方位角信息,建立了三维坐标系下的状态方程和观测方程.通过理论分析和仿真计算,讨论了声速测量误差、时延估计误差和阵元位置误差对系统定位精度的影响,给出了时延估计误差的克拉美-罗下界.综合时延估计、基线横纵扰动、三类误差的影响,在一定条件下,对目标距离估计的相对误差可控制在20%以内. 相似文献
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坚持党管武装的优良传统,除了地方党委、政府对武装工作多办一些实事,在物力上给予大力支持外,还有着更为深刻的内涵。 坚持党管武装的优良传统,最根本的是要加强党委 相似文献
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心理学研究表明 ,人为自己制定的目标或愿望在没有实现之前的这段时间内就存在着期待心理 ,并且每时每刻都生活在期待之中。部队的青年官兵在没有实现自己的目标之前 ,如立功、入党、学技术、转改士官、考学提干、晋级 ,也有着期待心理 ,平时更受他人尤其是领导对自己的评价和期待。期待心理有积极的一面 ,也有消极的一面 ,主要表现在以下五个方面 :(一 )充满信心。大多数官兵在期待中心态正常 ,对未来信心百倍 ,精神振奋 ,工作埋头苦干 ,学习刻苦认真 ,尊敬领导团结同志 ,不为名利所累。即使遇到各种不幸也能正确对待 ,变压力为动力 ,积极… 相似文献
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