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571.
基于一种求解最优控制的新方法——hp自适应伪谱法,对合成孔径雷达(SAR)成像末制导弹道优化问题进行了研究。以波束驻留时间最小为指标函数,考虑SAR成像约束、导弹过载约束、导弹动力学约束,建立了SAR成像末制导弹道优化模型,利用hp自适应伪谱法对模型求解。仿真结果表明,hp伪谱方法通过伪谱分段数和配点数目的自适应调节,融合了分段伪谱法计算效率高和全局伪谱法收敛速率快的优点,得到的弹道平滑、精度高,与采用直接打靶法的弹道优化相比,优化时间显著降低,可为SAR成像末制导工程设计提供有益参考。 相似文献
572.
在近程大斜视成像中,当采用距离徙动(RM)算法进行处理时,信号谱在有限谱域范围内发生偏移,引起多次翻折造成混叠,使得通常处理方式不再适用。为此,提出一种解混叠方法恢复实际信号谱,通过斜视角或目标中心偏移量可计算出信号谱的翻折次数,依据翻折次数可将信号谱恢复至实际谱域位置,进而依照RM算法流程进行处理即可实现大斜视成像。该算法基于信号谱进行,未对距离方程进行近似处理,因此不仅适用于远场,同时可以解决近程大斜视成像问题。计算机仿真和实际实验测量结果显示,采用本文算法处理后可对成像范围内的目标实现精确聚焦。本文算法适用近程条件下阵列雷达或合成孔径雷达(SAR)的大斜视成像问题,可对较大斜视角情况实现精确聚焦。同时,本文算法的流程清晰,易于实际编程实现。 相似文献
573.
大气无线光通信系统中的湍流运动会降低系统误码性能。为此,将Polar编译码技术引入无线光通信系统中,研究了极化码编码方法及其加入循环冗余校验的列表连续消除(Cyclic Redundancy Check-Successive Cancella-tion List,CRC-SCL)译码原理,并分别在高斯和湍流信道条件下进行了误码性能的蒙特卡洛仿真。结果分析表明,Polar编码对大气湍流信道的无线光通信系统可靠性有明显改善,在误码率为10-3时,相较于未编码系统,基于CRC-SCL译码的Polar编码技术可获得约6.3 dB的编码增益。同时,码长越长,码率越低,编码系统误码性能越佳。 相似文献
574.
亚极光区极化流是地球磁层–电离层耦合过程中最重要的现象之一,对电离层具有重要的调制作用.多数情况下,亚极光区极化流发生时会伴随局地离子上行流动,目前已对其有充分的研究,但对离子下行的研究却甚少.本文分析了DMSP卫星在2001-2015年间16个地磁暴中的观测数据,在483个亚极光区极化流事件中找到102个离子下行事件... 相似文献
575.
基于星载合成孔径雷达的环扫成像模式设计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在广域范围内进行目标搜索的应用需求,设计了环扫SAR成像的模式,主要目的是解决海上广域范围内的目标搜索问题。文中首先分析了环扫SAR成像的基本原理,建立了环扫SAR成像的几何模型,分析了波束的最优覆盖设计。重点对环扫SAR成像的二维空间分辨率与成像幅宽等关键指标参数进行了分析,并通过计算机实例开展了仿真,证明了成像模式设计的正确性。最后给出了某卫星的环扫SAR成像的在轨验证结果,通过不同的数据处理方法得到的处理结果证明了该成像模式对于海上广域范围内的目标检测具有较好的应用。 相似文献
576.
核磁共振陀螺仪具有小体积、高精度、低功耗等优点,是未来高精度微小型陀螺的主要发展方向之一。原子气室内 Xe 核自旋的极化是衡量原子气室性能的一个重要参数,直接影响陀螺的角随机游走, 因此准确快速地测量极化场有利于研制性能更优的原子气室。为了实现Rb-Xe体系的核磁共振陀螺仪快速、原位测量Xe的极化场,提出了利用Rb电子顺磁共振频移测量Xe极化场的方法。通过激励磁场翻转Xe极化场,推导了估算Xe极化场的简单公式。实验测量了在典型核磁共振陀螺仪装置中,10nT 量级的Xe极化场,结果与理论计算相符。表明这种方法能够快速有效的在核磁共振陀螺仪原位测量Xe的极化场。 相似文献
577.
利用合成孔径原理和大气折射理论推导了大气层给SAR方位向分辨率带来的误差公式,针对不同时间、地点、高低年的电离层电子浓度和低层大气折射率剖面,对不同频段进行了计算,并对计算结果进行了分析讨论.得出了大气层中星载SAR的方位向分辨率误差为毫米量级,其绝对值随频率增高而减小的结论. 相似文献
578.
作物类型分类是极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中最重要的应用之一。然而,由于成本和系统限制,越来越多的双极化SAR系统已经投入使用。由于双极化模式的限制,双极化SAR数据集存在严重的贴现特性,使得双极化SAR图像难以获得令人满意的分类精度,因此有必要提取更适合于双极化SAR数据集的散射特征。基于H/α分解的基本理论,引入了一个新的参数来测量农作物的时变散射特性,并针对双极化SAR图像提出了时变散射特征驱动的卷积神经网络(CNN)。实验结果表明:提出的CNN分类方法达到了最高的分类精度。与不同的特征组合输入相比,提出的新参数能稳定地提高分类器的分类性能,H、α、θ和强度特征的组合也能达到最佳的分类性能。 相似文献
579.