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51.
由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。 相似文献
52.
本文综述小波分析这一前沿领域的发展现状,介绍了小波变换及其Mallat快速小波算法,对比分析了小波变换与短时傅里叶变换之间的差异,指出这种基于多分辨方法的小波变换特别适合于非平衡信号的分析与处理,并且应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析。 相似文献
53.
在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。 相似文献
54.
针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接. 相似文献
55.
提出了一种对磁强计/太阳敏感器的无姿态信息的在轨实时标定方法。在现有的标定算法中,仅采用地磁矢量的模作为观测量,本文引入地磁矢量与太阳矢量之间的数量积作为观测量,增强了其可观性,也使对太阳敏感器的实时标定成为可能。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)虽然获得广泛应用,但其线性化过程会引入截断误差,而无香卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)是非线性滤波方法,不须对系统进行线性化。分别利用EKF与UKF的滤波标定算法进行标定研究,仿真结果表明了本文算法的有效性,如磁强计偏置的标定精度,UKF比EKF高26%。 相似文献
56.
基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点,对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析,提取了各级小波分解信号的能量分布特征,最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类,实验表明,这种方法具有良好效果。 相似文献
57.
谐波信号的通用频谱校正算法在回转机械监测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了常规FFT谱由于能量泄漏和栅栏效应,不能获得简谐振动信号精确幅值、频率和相位的原因。针对现有校正频谱方法的不足,提出了基于黄金分割的通用频谱校正算法。经仿真实例验证,该方法具有计算量小、校正精度高、适应面广的特性。经过回转机械启动实例分析,该方法能得到准确的临界转速、升速曲线和幅频响应曲线,为回转机械的瞬态行为分析提供了新的手段。 相似文献
58.
在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。 相似文献
59.
基于小波变换的自适应多用户检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快 相似文献
60.
滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献