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主要介绍了海杂波分数阶Fourier变换(FRFT)谱的近似分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。根据FRFT的尺度变换性质,研究了自相似过程FRFT谱的近似分形特性,然后将近似分形分析方法引入到实测海杂波FRFT谱分析中,发现在特定变换阶数下得到的海杂波FRFT谱间存在近似分形特性,且目标回波可使近似分形特性描述参数——FRFT域Hurst指数发生变化。因此,可利用FRFT域Hurst指数设计恒虚警率(CFAR)检测方法。经X波段和C波段雷达实测数据验证,所提方法的检测性能明显优于经典的利用时域Hurst指数的目标检测方法。 相似文献
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根据平移不变模式双基地合成孔径雷达的空间几何关系模型,分析了平移不变模式双基地合成孔径雷达点目标的距离徙动特性,并进一步推导出了平移不变结构双基地合成孔径雷达的距离聚焦深度计算公式。该式表明平移不变结构双基地SAR距离聚焦深度与双基地角、方位分辨力、收发分机波束指向和目标到飞机最近距离之比有关。最后通过仿真,验证了理论分析的正确性。 相似文献
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针对高分辨率雷达距离扩展目标检测问题,提出了一种基于一维距离像波形的距离扩展目标检测器。分析了目标一维距离像的波形特点,对一维距离像的离散序列进行FFT变换,获得变换后的低频分量平均值与高频分量平均值的比值,以其中最大的比值作为检测统计量并进行有无目标的判决。仿真结果表明,此检测方法的检测性能要优于依赖于散射中心空间分布密度的广义似然比(SSD—GLRT,Spatial Scattering Density—Generalized Likelihood Ratio Test)检测器,并且明显优于基于波形熵的检测器。 相似文献
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平均场网络在航迹关联中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在多节点分布式多传感器融合系统中,航迹关联问题可以化为多维分配问题。多维分配问题是一个典型的组合优化问题,很难得到问题的最优解,而且其计算量会随着问题维数和目标数的增加容易呈现指数爆炸现象。在二维平均场人工神经网络的基础上提出了一种三维平均场网络模型用于解决此三维分配问题。仿真结果表明,该人工神经网络模型,能够有效解决多维分配问题,具有较高的关联正确率,当目标数不是很多时,可满足工程上的要求。另外,提出的三维网络模型可以推广到多维情况用于解决多维分配问题。 相似文献
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基于神经网络的广义经典分配航迹关联算法 总被引:7,自引:1,他引:6
在序贯航迹关联算法的基础上提出了一种广义经典分配航迹关联算法。此算法实际上是求约束条件下的函数最小值问题,属于组合优化问题,其计算复杂度随着目标数的增加而发生爆炸现象。根据Hop field神经网络模型解决此类问题的能力对此广义经典问题进行了求解。仿真实验结果表明,广义经典分配算法能够有效地解决航迹关联问题,而且用神经网络求解此问题降低了计算复杂性,并具有很高的关联正确率。 相似文献