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调频连续波激光测距技术在常见的非合作目标激光测距技术中,目前具有最高的测量精度,其原理是对激光的光频进行线性调制,通过测量发射信号和回波信号的频率差反推目标的距离。因此频率测量精度对于距离测量精度具有决定性影响。传统FFT由于存在频谱泄露,且频谱细化方法从根本上受限于FFT的精度,导致测量精度低。全相位FFT较好的解决了频谱泄露的问题,具有相位不变性。本文提出将全相位FFT方法应用于调频激光测距,采用时移相位差法对频率进行测量,在MATLAB环境下对试验获取的数据进行频率解算并计算目标距离。试验证明,全相位FFT应用于调频激光测距数字信号处理时,在大于50m距离处测距误差小于0.3mm,达到了良好的应用效果。 相似文献
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针对欧空局SpotGEO竞赛中地球同步轨道目标物的检测问题,提出面向低精度CCD空间图像的深度学习检测方法。在图像预处理环节,分别采用高斯过程回归和模板匹配实现前景/背景分割和多帧图像配准。根据地球同步轨道物体的运动特征,采用拓扑扫描提取候选目标物。在此基础上,提出一套基于深度学习的目标物筛选方法。该方法利用卷积神经网络,依次对拓扑扫描前后候选目标物进行筛选,显著减少噪声点数量,提高检测效率。仿真结果表明,该方法达到98%的目标检测准确率,适用于存在光污染、云层遮挡等干扰的复杂环境。 相似文献
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提出一种适用于大斜视角下机载聚束式合成孔径雷达(SAR)的改进FrequencyScaling(FS)算法。基于斜 视距离等效模型,推导出改进的FS算法,给出改进的FS因子和相关因子以及算法的实现步骤。在斜视情况下改进的 FS因子可避免距离向频谱混迭,改进的方位因子可以减小算法所需要的方位时间展宽,提高方位处理效率。最后,通过 计算机仿真,验证了算法的有效性。 相似文献
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提出利用基于图像边缘特征的相位相关简化方法来进行空间目标平移运动的检测。为了能有效抑制噪声和亮度变化的影响,在传统互相关方法的基础上提出一种先提取目标的边缘特征,再利用傅里叶平移特性进行归一化相位相关处理的检测方法,从而实现两幅相似图像间的相对平移矢量的准确估计,它较比时域方法和基于灰度信息的互相关方法能获得更准确的检测结果和更强的噪声抑制能力。同时,为满足系统实时性的要求,还采用了将二维图像映射为一维信号的简化方法,将程序执行时间缩短了4倍。仿真实验结果显示,利用边缘特征的简化方法对于受到严重噪声干扰的空间运动目标具有很好的检测结果,进一步证明了算法的有效性和实用性。 相似文献
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