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为降低脉冲多普勒雷达测量高速目标时数据处理的难度,在分析目标多普勒频率和回波带宽的基础上,提出对经快速傅里叶变换(FW)后的采集数据进行压缩处理的方法,并阐述了其基本原理。研究表明,利用汉明窗可有效荻取多普勒频率,并在频域上进行数据压缩,既可保留目标的全部信息,又能获得较高的压缩比。 相似文献
82.
讨论雷达反隐身技术中的目标识别方法。重点介绍基于自然频率的波形综合雷达目标识别方法。针对实际雷达目标均被噪声污染 ,提出一种抗干扰能力强的自相关函数算法 ,给出该算法的实现步骤 ,进行计算机仿真试验 ,仿真结果表明 ,所提出的雷达目标识别方法有效。 相似文献
83.
星载合成孔径雷达目标定位研究 总被引:9,自引:0,他引:9
系统和深入地研究了星载合成孔径雷达(SAR)对地面目标的定位问题,详细阐述了利用卫星历表和雷达回波数据的距-多普勒参数对目标定位的方法,并用解析法推导出目标相对于星下点位置的计算公式,以及目标的地球经纬坐标公式,并且明确地给出了目标位置的计算程序。在此基础上还完成了关于地面目标定位误差的较完整的分析,导出了一套相应的计算公式,解决了文献中的一些遗留问题。 相似文献
84.
85.
由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。 相似文献
86.
研究了某导弹引战系统数学仿真中破片式战斗部仿真的实现。根据目标易损性,用蒙特卡罗法计算了战斗部对空中目标的杀伤作用,给出了炸点定位、破片飞行动力学系数、易损舱覆盖面积、杀伤区参数、破片对易损舱作用和易损舱杀伤概率的计算模型,并由此获得了目标杀伤概率和导弹单发杀伤概率。介绍了设计的引战系统数学仿真模型。该模型的作用和有效性在该导弹的闭合回路靶试中获得了验证。 相似文献
87.
88.
89.
采用新的构造方法,把不规则分布的素数进行分类,即把单个素数a都同时表示成等距的区间[a,a+h](a为任意素数),在[a,a+h]中的元素为自然数,将[a,a+h]中对应位置有相同情况,或都是素数,或都不是素数的为同一等价类,其中每个[a,a+h]中至少有一个素数a,h取不同自然数时,分类方法不同,显然[a,a+h]的等价类的个数在h有限时是有限的,小于2h/2。 相似文献
90.
Hierarchical object oriented classification using very high resolution imagery and LIDAR data over urban areas 总被引:1,自引:0,他引:1
Yunhao Chen Wei Su Jing Li Zhongping Sun 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2009
Urban land cover information extraction is a hot topic within urban studies. Heterogeneous spectra of high resolution imagery—caused by the inner complexity of urban areas—make it difficult. In this paper a hierarchical object oriented classification method over an urban area is presented. Combining QuickBird imagery and light detection and ranging (LIDAR) data, nine kinds of land cover objects were extracted. The Spectral Shape Index (SSI) method is used to distinguish water and shadow from black body mask, with 100% classification accuracy for water and 95.56% for shadow. Vegetation was extracted by using a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image at first, and then a more accurate classification result of shrub and grassland is obtained by integrating the height information from LIDAR data. The classification accuracy of shrub was improved from 85.25% to 92.09% and from 82.86% to 97.06% for grassland. More granularity of this classification can be obtained by using this method. High buildings and low buildings can, for example, be distinguished from the original building class. Road class can also be further classified into roads and crossroads. The comparison of the classification accuracy between this method and the traditional pixel-based method indicates that the total accuracy is improved from 69.12% to 89.40%. 相似文献