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81.
给出了基于广义二维主分量分析(G2DPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标特征提取 方法。与主分量分析(PCA)相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析(2DPCA )相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 (MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97%以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。 相似文献
82.
STUDY
ON ALGORITHM OF SENSOR MANAGEMENT BASED
ON FUNCTIONS OF EFFICIENCY AND WASTE 总被引:20,自引:0,他引:20
The sensor management system is a subsys-tem of a multisensor data fusion system,and itspurpose is to satisfy requests of multitarget andscanned space by using the limited sensor resourcesin order to gain optimal measurement values of allspecified characteristics ( detection and captureprobability,emission power of sensor,trackingprecision or target losing probability and so on) .By the optimal principle listed above,sensor re-sources are distributed in science and reason.In aword,itis a key p… 相似文献
83.
84.
85.
86.
87.
雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种利用目标的雷达和红外成像2种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。 相似文献
88.
89.
高斯粒子概率假设密度(PHD)滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。 相似文献
90.