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431.
说明北斗系统有源定位模式的不足,提出一种基于载波相位时间差分的北斗/SINS紧组合导航技术,即以导航卫星载波相位信号的时间差分作为Kalman滤波器的观测量,建立工作于无源方式的北斗/SINS紧组合导航系统。介绍载波相位时间差分的基本原理和数学模型,设计组合导航滤波器。通过动态和静态实验对算法的正确性和精度进行验证。实验结果表明,SINS的位置和速度误差积累受到有效的抑制,导航精度明显提高。 相似文献
432.
异常检测已经成为高光谱图像重要的后续应用之一,提出了一种面向异常检测的高光谱图像压缩算法.为减少压缩对异常检测性能的影响,首先采用RX算子对高光谱图像进行异常检测,并对异常点与背景对应的光谱维矢量进行预处理.对高光谱图像的光谱维矢量进行KL变换,通过引入虚拟维数估计算法对原始数据的本征维数进行估计,在此基础上给出了一种主分量选取方法.最后,采用最优码率分配策略为各主分量分配相应的压缩码率,并利用SPIHT算法分别进行压缩.实验结果表明,该算法在获得较高压缩性能的同时,可有效保持图像中的异常信息. 相似文献
433.
对于二元天线阵,相位双差检测算法的载波相位双差角度模糊、虚警概率较高,这限制了算法的应用。针对这一问题,提出天线阵方位变化的欺骗干扰检测算法。通过二元天线阵在不同方位估计信号的载波相位双差,进行多次判决,有效消除角度模糊,降低检测的虚警概率,实现二元天线的载波相位双差检测。建立仿真模型,并通过仿真计算分析验证了该方法的有效性。 相似文献
434.
针对小型无人机目标雷达回波弱、目标检测难的问题,研究了在线性调频连续波(linear frequency modulation continuous wave, LFMCW)体制雷达下的长时间相参积累方法。通过推导LFMCW雷达回波表达式,提出了基于时域差频信号线性调频-Z变换的拉东-傅里叶变换实现方法。评估了该方法的运算量,并与频域实现的方法进行对比。经过仿真和实测数据验证了本文算法对LFMCW雷达下的弱目标相参积累的有效性。 相似文献
435.
研究了基于对称Alpha稳定分布的浅海环境下混响及噪声的建模问题.分析了浅海环境下混响形成过程及其非高斯特性,采用对称Alpha稳定分布理论对其进行了建模,并从声呐接收端的混响瞬时值以及包络的概率密度分布与Alpha稳定分布的匹配程度验证了模型的有效性.研究了基于对称Alpha稳定分布模型的混响噪声背景下的目标信号检测方法.提出了三种检测方法并进行了仿真测试,通过检测性能及模型的精确性分析了三种方法的优缺点,验证了建模精度对检测性能的影响. 相似文献
436.
以相位相干多信号分类(phase-coherent multiple signal classification, PC-MUSIC)方法为例,研究基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法。利用全矩阵采集方法从被测对象获取超声阵列数据,对数据进行时域预处理,提取缺陷散射信号;利用PC-MUSIC方法处理缺陷散射信号,获取超分辨率超声图像;分析超声图像特征,提取横向强度曲线,定义-6 dB主瓣宽度作为缺陷的评估长度。搭建实验系统,选择铝试块作为被测对象,在其内部加工1个长度为10 mm的刻槽作为缺陷。实验结果表明,在信号子空间维度选择合适的情况下,PC-MUSIC方法能够准确评估缺陷长度,误差在10%以内。 相似文献
437.
针对采用单一发射天线的导航信号欺骗干扰,研究了基于天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测技术,采用代数方法证明了三元非线阵是进行导航信号到达角无模糊解算的最少阵元数和阵型要求,并以相应阵型为基础,提出了基于天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测量构造方法,给出了检测性能的分析方法,定义了用于限制检测性能下降的最小检测门限。采用蒙特卡洛方法对所提检测方法的检测性能进行了仿真,结果验证了理论分析的正确性。 相似文献
438.
动态系统中的噪声常被认为是令人讨厌的东西 ,但在特定的非线性系统中 ,噪声的存在事实上能够增强微弱信号的检测能力 ,这种现象就是随机共振 (SR ,stochasticresonance) ,它在物理、工业技术和生物医学领域里具有广泛的应用潜力。给出了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本方法 ,并采用模拟的信号对该方法进行了分析与验证。结果表明 ,该方法简单、稳健、可靠 ,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中可靠地提取出来 ,将在机械故障诊断领域展示诱人的前景 相似文献
439.
相位差变化率是最近提出的用于快速无源定位的观测量。该文研究相位差的高精度测量方法 ,提出了一种正交双通道数字式的相位差测量方法。通过对信号频谱的分析 ,计算了测量系统输出的信噪比 ,从而得出了相位差测量的理论精度 ,随后进行仿真分析验证了理论精度。理论分析和仿真实验证明 ,论文提出的方法可以实现高精度的相位差测量 相似文献
440.
针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。 相似文献