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飞机的维修活动是装备管理工作的重要内容,但是飞机具有产品结构复杂、使用环境复杂的特点,建立在经典大样本同总体分布模型假设的维修需求预测方法难以适用。文章基于航空装备维修保障数据,围绕飞机维修需求预测问题,辨识影响维修需求的主要因素,采用数据驱动的方法建立飞机损伤程度模型,提出了一种飞机维修需求预测的新方法,并通过实测数据的分析处理,验证了方法的可行性。 相似文献
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SAR图像伪加性相干斑噪声统计特性 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了SAR图像加性模型中伪加性相干斑噪声分量的统计特性。分析了SAR图像中真实信号分量和乘性相干斑噪声分量的统计特性;在此基础上结合Edgeworth展开式和以Mellin变换为基础的第二类型特征函数及其对数累积量详细推导了伪加性相干斑噪声概率密度函数的近似表达式;各信号分量的概率密度函数中的参数采用对数累积量方法进行估计。最后利用SAR实测数据仿真分析了伪加性相干斑噪声的统计特性。实验结果表明,乘性的相干斑噪声转换为加性噪声后,其统计特性非常接近于高斯分布。 相似文献
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针对传统各向异性扩散抑斑算法存在的均匀区域噪声平滑不充分、边缘随迭代弱化及迭代次数的确定缺乏理论指导等问题,提出了一种新的各向异性扩散抑斑算法,该算法采用信息论匀质性测度作为图像中匀质区域与边缘的鉴别因子,使扩散系数能够更准确地控制扩散强度与扩散速率,从而达到充分平滑均匀区域噪声及保护边缘的目的。基于各向异性扩散方程求解与鲁棒误差范数最小化的等效性,提出了一种各向异性扩散方程的迭代停止准则。利用合成孔径雷达图像对本文算法的抑斑和边缘保持性能进行了仿真实验验证。结果表明,本文算法在均匀区域相干斑噪声抑制、边缘保持等方面均取得了优于传统算法的效果。 相似文献
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SAR图像极低的信噪比以及乘性噪声给SAR图像的边缘检测带来了较大的困难。提出了一种针对SAR图像边缘的自适应贝叶斯检测方法。该方法利用广义高斯马尔可夫随机场作为局部均值的先验概率分布模型,利用贝叶斯准则推导了局部均值的最大后验概率估计。广义高斯马尔可夫随机场模型参数估计和局部均值估计采用联合迭代技术进行求解。边缘检测器的参数采用接收机操作性能曲线和卡方检验进行选择。基于实测SAR数据的仿真实验结果表明,本文的边缘检测算子是有效的,并优于已有的SAR图像边缘检测算子。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像的低信噪比和乘性相干斑噪声给SAR图像的边缘检测带来了极大的困难.通过引入广义高斯(GG)分布作为局部均值功率的先验分布模型,给出了局部均值功率在最大后验概率(MAP)意义下的最优估计,进而提出一种新的SAR图像边缘比率检测算子.利用以梅林变换为基础的对数累积量(MoLC)方法估计GG分布的参数,在此基础上给出一种局部均值功率MAP估计和GG分布参数估计的联合迭代求解方法.利用SAR实测数据对本文提出的边缘检测算子进行仿真验证,并将其与平均比率(RoA)算子和指数加权均值比(ROEWA)算子进行了对比,结果表明该算子可以有效克服相干斑噪声的影响,边缘定位准确且虚假边缘明显减少. 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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