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天基合成孔径雷达(SAR)是一种重要的主动遥感设备,在测绘、目标警戒、资源探测等方面具有独特的全天时、全天候优势。但由于低波段电磁频谱异常拥挤复杂,也容易受到其他无线电设备的非蓄意射频干扰(RFI)。本文针对工作于P、L波段的天基SAR系统,分析其常见的地面射频干扰源及其干扰机理,并构建典型的窄带与宽带干扰模型,比较分析了频域陷波、最小均方(LMS)算法、自适应线谱增强(ALE)、特征子空间分解与时频滤波等多种干扰抑制算法,并在卫星实测数据的基础上进行仿真验证抑制宽带干扰的有效性。仿真结果表明:时频滤波算法抑制宽带干扰效果最好,造成的信号损失最小,能够为后续天基合成孔径雷达的抗干扰算法设计提供决策依据。 相似文献
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无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点,随着无人机自主智能的不断提高,无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务,构建了典型的任务场景,基于深度确定性策略梯度网络(DDPG)算法,设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题,通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡,提高了算法的训练效率。仿真结果表明,训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务,任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值,人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。 相似文献
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一种高光谱图像的双压缩感知模型 总被引:1,自引:0,他引:1
高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。 相似文献