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51.
本文针对传统图像边缘检测算子——微分算子和LOG算子在图像边缘检测中存在的不足,引入了多分辨率分析方法,并理论上分析了在不同的尺度下,多分辨率分析中由粗至精的特点,使其在图像边缘检测中具有更良好的特性。  相似文献   
52.
雷达的目标识别技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾。研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题。提出了角度相关区算法,分析了实现中的若干问题。通过在相控阵雷达地址系统中进汀的地址实验和结果分析表明,采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时,将使识别的目标信息更精确,从而能更早地形成稳定的航迹,达到对目标的准确识别。  相似文献   
53.
基于多特征综合的角点检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
角点检测是计算机视觉处理的首要步骤,本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先,从人类视觉感知出发.给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充,基于上述两个性质,模糊集合的概念被引入到检测问题。然后,给出三组包含角点隶属度的特征提取公式,综合三组特征,给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线,以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明,本算法使用模糊集合理论,在实现上非常简单,检测效果也很理想。  相似文献   
54.
最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。  相似文献   
55.
56.
在研究美国林肯实验室的SAR恒虚警(CFAR)自动目标检测方法的基础上,分析了CFAR目标检测技术在不同噪声干扰强度下检测概率的变化情况,并结合图像相关性分析得出一种改进的基于CFAR检测技术的SAR噪声干扰效果评估方法.  相似文献   
57.
黄诚  王燕萍  吕震宙 《宇航学报》2004,25(6):659-662
工程复杂随机结构的概率安全分析中,最重要的两个步骤是建立所有失效模式的极限状态方程和计算所建立极限状态方程的失效概率。一般来说大型复杂工程结构的极限状态方程都是隐式的,且当材料参数、结构参数和外载荷等均为随机变量时,极限状态方程均为非线性的,为此文中提出了建立真实复杂结构多模式隐式极限方程的等效方法。该方法对于单个极限状态方程采用在均值点展开成线性项和高次项修正的方式,在概率等效的基础上,建立起原非线性隐式极限状态方程的概率等效线性显式极限状态方程。当结构系统所有极限状态方程都建立了其等效显式线性极限状态方程后,即可利用可得的可靠性分析方法来计算结构系统的等效失效概率。所提方法被用于真实飞机结构翼身连接接头的强度刚度多模式可靠性分析,与迭代响应面法计算结果的对比表明,所提方法具有较高的精度。并且所提方法可以与任何标准有限元程序相结合,而标准有限元程序是当今处理结构力学分析与设计的强有力的工具,文中方法提供了力学分析与概率安全分析相结合的合理连接,其应用前景将是十分广泛的。  相似文献   
58.
比较两种盲多用户检测算法在动态环境中的收敛性能,并通过计算机进行模拟仿真。其中一种是能随输入信号矢量变化而变化的变步长最小输出能量盲算法;另一种是既保持最小输出能量检测器的全局收敛性,又具有最小均方误差检测器高输出信干比优点的判决反馈变步长盲算法。利用前者在动态强干扰下收敛快及后者在稳态时输出信干比高的优势,将二者结合起来应用到动态环境中,提高系统性能,同时抑制多址干扰和窄带干扰。  相似文献   
59.
针对景象匹配制导的需求,研究了去均值归一化、基于直方图拉伸和基于局部平滑相关匹配算法,分析了算法的适应性、计算量和实时性等,比较了每种算法的优缺点。结合巡航导弹的使用,讨论了影响匹配结果的一些基本的、可能的因素,主要是环境因素。用三种分辨率的图像作了大量的实验.针对这些算法的匹配概率及地物适应性等方面进行了编程验证和综合分析,给出了有关结论。  相似文献   
60.
脉冲多普勒雷达发射一组脉冲重复频率(PRF)恒定且相位相参的射频脉冲,叫做相干驻留间隔或CDI。由此产生的雷达回波脉冲在雷达接收机/处理机的多普勒滤波器组中被当作一个整体并进行相参积累,以便为在杂波环境中检测小目标提供必要的相参处理增益和速度鉴别能力,相对较长的CDI和最小天线扫描速率约束常常使目标照射限制在每个波束驻留时间的几个CDI上,由于每个CDI回波的功率可能因CDI之间射频频率分集(为减  相似文献   
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