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281.
高脉冲重复频率雷达目标距离估计时面临距离模糊问题,因此必须采取一定方法解距离模糊。现有方法大都需要在每个驻留时间内至少两帧(包括两帧)检测到目标来实现目标距离估计,多假设方法虽然不要求在每个驻留时间内都需至少两帧检测到目标,但是当模糊区间发生变化时会出现目标距离估计错误。针对现有多假设方法的不足,提出改进的多假设方法,通过建立相关波门来判断目标所在的模糊区间是否改变并对目标状态作出修正,实现对模糊区间发生变化时目标距离的正确估计。仿真表明,方法可以不受模糊区间变化的影响,以较高精度实现目标距离估计。  相似文献   
282.
运用1对1空战双方的运动学模型,首先提出空战双方超视距空战与近距空战动态距离边界的定义,确定该距离边界与机载定向角的关系;然后确定空战双方相对静止的数学模型及保持相对静止的策略,导出空战双方保持相对静止的战术接近极限动态距离边界和战术追躲极限动态距离边界。仿真分析上述边界与战术实施的关系。  相似文献   
283.
2012年12月13日,距地球约700万公里的深空,"嫦娥"与"战神"相会。嫦娥二号卫星与图塔蒂斯小行星交会的瞬间,星载监视相机对小行星进行了光学成像,这不仅是我国首次实现对小行星的飞越探测,也是国际上首次实现对图塔蒂斯小行星的近距离探测。我国成为继美国、欧空局和日本之后,第4个探测小行星的国家。  相似文献   
284.
针对多假目标欺骗干扰下异地配置的主/被动雷达传感器系统,提出了一种新的三维情况下主/被动雷达联合鉴别虚假目标算法.首先采用基准线最小距离法排除部分虚假目标,再利用三维分配算法进一步进行鉴别.该算法与基于角度统计量和距离统计量鉴别虚假目标算法相比,可以得到较高的正确鉴别概率和较低的误鉴别概率.最后通过仿真的方法分析了观测次数、虚假目标距离和被动雷达精度对算法鉴别虚假目标概率的影响,结果表明,该算法可使主/被动雷达系统有效鉴别假目标.  相似文献   
285.
甘新胜 《指挥控制与仿真》2012,34(4):117-119,123
Hausdorff距离(HD)是图像匹配常用的相似性准则。针对HD在实际图像中难以匹配的问题,提出了基于核密度函数的HD改进形式,该HD是通过对各个最小距离值进行核密度函数计算,并将函数值的和的均值作为单向HD值,无向的HD值取两个单向值的最小值。实验结果表明,提出的改进HD在遮挡、局部变化情况下比其它的HD距离具有较好匹配效果。  相似文献   
286.
基于LDA算法的一维距离像特征提取   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
在线性分辨分析(LDA)基础上,通过遗传算法寻找Fisher准则下最优的线性映射中心和相应的最优映射,使不同模式在特征空间内具有最大的可分离性,并将该算法用于雷达目标一维距离像特征提取与识别中。实验表明,和原算法相比,新算法在特征提取性能和目标正确识别率上有较大提高,说明了算法的有效性。  相似文献   
287.
根据导弹目标运动方式及其回波特点,提出了一种基于一维距离像的运动目标特征提取方法。在对回波进行全去斜率处理后获得目标一维像。通过观测一维像序列的长度变化周期,提取目标的章动频率;根据距离像在成像窗口中的位置,获取雷达和目标的径向距离;利用相邻距离像相关方法,获取距离像平移位置,从而推出雷达—目标的径向速度。进行了相应的仿真实验,结果表明了该方法的有效性。  相似文献   
288.
水下无线传感网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs)被认为是监测和开发水域环境的有效手段.相比于传统的无线传感网络,UWSNs中节点采用声通信传输数据,消耗了更多能量.而簇是管控数据流量、减少节点能耗的常用方法.为此,针对簇化的UWSNs,提出能效感知的相似数据融合(Energy efficiency-similarity Ag-gregation,EESA)算法.EESA算法利用欧式距离消除冗余数据,每个传感节点不是将感测的原始数据直接传输至簇头,而是将数据进行压缩,构建成具有代表性的数据点,再将这些数据点传输至簇头,进而控制数据流量,减少节点能耗.仿真结果表明,提出的EESA算法能够有效减少节点的能量消耗.  相似文献   
289.
针对复杂环境条件下小型地面机器人链路通信距离测试方法问题,分析并指出了传统链路通信距离测试方法无法适用于地面机器人测试的原因,根据小型地面机器人使用环境和无线链路近地传播特点,选取对数距离路径损耗模型改进了传统测试方法,并在3种典型环境下进行了实地测试验证,结果表明:新方法能通过定量数据揭示被测机器人在不同环境下链路通信环境的差异性,适用于复杂环境下小型地面机器人链路通信距离测试.  相似文献   
290.
一种基于Hausdorff距离的景象匹配算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
Hausdorff距离是一种比较点集的最大的最小距离。以边缘信息为特征点,给出了一种基于Hausdorff距离的景象匹配算法,它利用模板来简化计算Hausdorff距离。从仿真结果可以看出:具有较高的匹配精度。  相似文献   
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