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211.
212.
A.Yasotharan T.Thayaparan 《空载雷达》2005,(2):54-60
傅里叶变换法通常用于脉冲多普勒雷达检测加速运动目标,尽管该方法的性能会受多普勒拖尾现象限制。机动飞机和导弹属于加速运动目标。本文作者量化了多普勒拖尾的影响。在运用脉冲多普勒雷达检测附加白高斯噪声的非加速目标并估算该目标的径向速度试验中,傅里叶变换法能够使输出信噪比(SNR)随脉冲数线性增加。当目标加速时,只要加速度足够小,那么傅里叶方法仍可以检测目标并估算其平均速度。针对某一给定的加速度,当脉冲数增加时,傅里叶变换法得到的输出信噪比(SNR)随脉冲数的增加成凹函数变化,即输出SNR先增加到最大值然后开始下降,直到该方法不适用为止。因此脉冲数和加速度必须匹配才能获得最佳性能。文中给出了最佳SNR、最佳脉冲数与加速度关系的经验公式。这些结果被证明与采用栅格搜寻的广义似然比检测器设计是相符的。 相似文献
213.
运载火箭飞行测量数据误差分析的小波方法 总被引:3,自引:0,他引:3
以提高火箭飞行跟踪测量数据处理精度为目的。结合弹道处理的实际,将小波理论运用于火箭弹道测最数据的分析。本文首先针对火箭飞行弹道测量数据的特征,应用小波理论建立了弹道测量数据事后误差分析处理方法的杠架模型,创建了雷达测量数据诸元的多项式和B样条时序分析模型,提出并验证了雷达测量数据的随机分布模型;其次,对受到噪声干扰时间段数据模型出现严重病态的情况,建立了基于多项式拟合和B样条函数选取有限时间段拟合的火箭弹道建模和预测的二次建模方法;最后,利用所提出的分析处理方法对某次任务两个测量站雷达弹道测量数据的分析,处理效果显著,精度理想。实验验证了上述方法是一种理想的弹道测量数据事后误差分析处理方法。 相似文献
214.
基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法 总被引:9,自引:0,他引:9
为综合利用多传感器遥感图像之间的信息,提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具,比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换,在contourlet域完成图像信息的融合,最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性,首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则,系数选择更符合人类视觉系统的要求,使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则,在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法,且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。 相似文献
215.
216.
217.
提出利用小波变换的多分辨率特性 ,对安装在飞机机翼上的应变传感器的实测数据进行分析 ,得出其频率特性。并将该方法与传统快速傅立叶变换分析结果进行比较 ,探讨了使用小波变换对工程实测数据进行分析的可行性。 相似文献
218.
以高压气体作为弹射能源为思路,研究了悬挂发射装置的动作过程和运动规律,提出了一套新型悬挂发射装置的设计方法。对近年来逐步发展的现代设计方法如何在悬挂发射装置设计中推广应用,指导新型悬挂发射装置研制的全过程作了阐述。本文考虑多种因素的影响,应用变质量系统的能量方程和牛顿第二定律建立气压传动装置的数学模型;将拉氏方法和机构动力学引入弹射机构装置的数学建模中,在求解考虑管壁摩擦和截面积变化的准一维非定常流守恒型方程组时采用算子分裂技巧来构造差分格式,本文将小波分析中奇异性检测理论应用到结构优化,对基于系统仿真技术的动力学参数,结构尺寸,气源参数和导弹重量等进行多目标全面优化,将小波分析中非线笥浮动阈值去噪理论应用到含噪试验的数据处理中,取得比传统降噪滤波及一般的小波和小波包逆变换重建信号更好的效果;将模糊数学理论应用到系统的可靠性分析和综合评判中,可以更好地完善系统的设计方案,运用弹射投放性能测试技术对悬挂发射装置的设计方案进行了试验验证。 相似文献
219.
离散多项式相位变换(DPT)是分析恒定幅度多项式相位信号的有力工具,其主要用途是估计相位多项式的系数,具有估计精度高、算法简单等特点。在SAR的回波数据中相位误差往往可以用幅度恒定的多项式相位来表示。补偿这种类型的相位误差,常用的方法是多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。在SAR自聚焦中,运用DPT算法估计二阶和高阶相位误差系数是可行的。本文详细介绍了DPT算法的原理,通过实测数据验证了DPT算法的性能,并与多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法进行了比较,结果表明在信噪比较高的条件下,DPT算法的估计精度远远高于多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。 相似文献
220.
将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。 相似文献