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141.
目标微动特性和微多普勒特征分析在真假目标识别方面发挥了重要作用。由于微动目标雷达同波具有非线性、多分量性等特征,需要相应的具有高分辨力、低交叉项、大的动态范围的分析工具,才能较好地揭示目标微多普勒特征。稀疏分解方法中的匹配追踪(MP)具有频域高分辨能力,对于信号细微特征提取具有很好的效果。研究了基于匹配追踪的微多普勒频率估计问题,该方法可以准确提取出目标微多普勒频率,为后续的目标识别提供了重要的依据。- 相似文献
142.
穆俊 《桂林航天工业高等专科学校学报》2015,(1)
随着科技的不断进步,相应的目标跟踪技术也得到了快速的发展,尤其是视频目标跟踪,已经成为计算机视觉方面中比较重要的问题,社会各界对此引起了广泛的关注。论文阐述了红外成像的基本概念、视频图像的预处理、模块匹配目标跟踪技术以及算法的融合,为红外视频图像的目标跟踪技术的发展提供理论基础。 相似文献
143.
144.
145.
146.
利用综合函数判断法(SDF)对目标图像进行识别,能有效识别真目标的各种畸变图像及受过训练的假目标图像如干扰和背景等,并提出SDF实时光学识别图像的可能。 相似文献
147.
148.
利用Advanced Design System(ADS)微波软件设计低噪声功率放大器(LNA)。对输出稳定性电路、最佳噪声匹配、噪声最小设计输入匹配电路、功率增益最大设计输出匹配电路进行分析、优化和仿真。 相似文献
149.
惯性测量单元(IMU)与传感器视准轴的偏心角和偏心矢量是造成航空线阵列高光谱数据几何校正误差的主要原因之一。在分析偏心角与偏心矢量误差来源之后提出该误差由IMU主轴与传感器主轴的角度偏差、测区固定偏差、GPS中心与传感器投影中心相对偏差组成,在此基础上建立了较为严密的检校模型。针对模型解算时需要大量高精度控制点的问题,提出了一种高分影像辅助下的亚像元精度控制点自动提取方法。通过多地区、多传感器高光谱航测实验表明,亚像元精度控制点能有效提高模型解算精度。新检校模型可获得亚像元校正精度,推扫式传感器——应用型机载成像光谱仪(AISA)建模中误差约为0.39个像元,摆扫式传感器——实用型模块化成像光谱仪(OMIS)建模中误差约为0.23个像元,校正后的影像可直接进行拼接。 相似文献
150.