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气象雷达组网特别适用于大陆范围内鸟类大规模活动的观测。首先介绍了美国和欧洲相对成熟的基于气象雷达组网的鸟情预警系统,并对二者的性能进行了对比分析。然后,从目标回波幅度、高度分布、飞行速度和方向等方面分析了气象雷达飞鸟目标的回波特性,进而讨论了杂波抑制、气象信息剔除、飞鸟目标特征提取、机器学习、交叉验证等气象雷达鸟情信息提取技术。在此基础上,介绍了气象雷达组网探鸟在鸟类生态学研究和鸟击防范方面的应用。最后,从探测覆盖范围和气象雷达系统性能2个方面,讨论了在中国建立基于气象雷达组网的全国鸟情预警系统的初步构想。 相似文献
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研究了雷达视频杂波的实时模拟方法。雷达杂波通常为随机过程。假定杂波包络服从莱斯分布,其功率谱为立方型,这种杂波可用伪随机序列通过特定的滤波器产生。杂波滤波器组可用TMS320C25数字信号处理器完成,并与缓冲存储器相组合,实现I,Q两路杂波数据实时输出。TMS320C25数字信号处理器运算速度高、指令功能强,有利于提高杂波模拟速度和模拟器的可编程性。实验中选用双极点递归滤波器产生立方谱杂波数据。计 相似文献
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一种称为自适应空时处理器(STP)的线性滤波器是一种相对比较新的方法,它使机载阵列天线雷达目标检测概率达到最大。理论上,全自适应STP可以实时获得最优解(一种维恩滤波器)。但是,实际上全自适应STP也存在一些问题。首先,线性滤波器的加权数可能非常大。其次,单一加权矢量的计算复杂度大约为O(MN)^3。再次,STP为线性滤波器但却工作在非线性不稳定的环境中。这些问题导致采用空时处理器传统技术的实时、最佳处理是现行计算技术内所不及的。为使运动杂波对目标检测的影响最小,本文探讨了人工神经网络和几种学习算法的可应用性。人工神经网络是一种自适应、并行、分布式处理系统,可以实时完成复杂计算。学习算法的机理是为了存储新的信息或变更信息,人工神经网络中的长期存储器要不断更新而又不被破坏。由于学习算法既能在系统的使用期内保留信息又能变更信息,所以对雷达系统的计算要求降到了最低,同时还能适应环境的变化。 相似文献
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雷达干扰信号环境模拟技术及其系统 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种可以模拟雷达目标回波、欺骗性和压制性干扰、杂波等信号的雷达干扰信号环境模拟系统。描述了该系统结构及其所采用的某些关键技术。 相似文献
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针对GNSS-R进行海面风速反演过程中时频域相关物理量较多,数据耦合性强等问题,提出了基于反向传播(BP)神经网络反演海面风速的方法。建立反演过程中相关观测量与风速的对应关系,选取多观测量作为输入,对输入数据进行处理,设置神经元与激励函数,使用BP神经网络自适应调整拟合参数,将风速作为神经网络输出端的特征量提取。反演结果,风速≤ 20 m/s时,反演均方根误差RMSE=1.21 m/s,风速>20 m/s时反演均方根误差RMSE=2.54 m/s,反演结果优于使用时延相关曲线前沿斜率(LES)和时延多普勒相关功率均值(DDMA)方法得到的反演结果,且迭代次数较少,复杂度较低,证明该方法可以应用于GNSS-R海面风速反演。 相似文献
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