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262.
在SAR图像解译应用领域,目标的自动检测与识别一直是该领域的研究重点和热点,也是该领域的研究难点。针对SAR图像的目标检测与识别方法一般由滤波、分割、特征提取和目标识别等多个相互独立的步骤组成。复杂的流程不仅限制了SAR图像目标检测识别的效率,多步骤处理也使模型的整体优化难以进行,进而制约了目标检测识别的精度。采用近几年在计算机视觉领域表现突出的深度学习方法来处理SAR图像的目标检测识别问题,通过使用CNN、Fast RCNN以及Faster RCNN等模型对MSTAR SAR公开数据集进行目标识别及目标检测实验,验证了卷积神经网络在SAR图像目标识别领域的有效性及高效性,为后续该领域的进一步研究应用奠定了基础。 相似文献
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265.
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针对临近空间滑跃式高超声速目标(NSHV)跟踪问题,提出一种新型的动力学跟踪模型。首先从动力学方程与横纵向机动样式两个方面分析了NSHV运动特性,将其抽象为滑跃式NSHV气动加速度相关性的一般规律;在此基础上将气动加速度中的阻力与爬升加速度建模为二阶时间相关模型,使其加速度自相关函数同时具备周期性与衰减性,并据此建立了动力学跟踪模型状态方程;此外,为应对有无动力段转换的误差突变问题(有动力的情况),引入强跟踪滤波进行突变点的滤波补偿。最后通过与不同现有算法比较验证了模型的优 越性 。 相似文献
267.
针对采用非线性较强的脉冲到达时间差、观测角等参数的固定单站无源定位跟踪系统,对辐射源作机动运动的可观测性进行分析,得到了与辐射源作匀速运动相同的可观测条件。通过计算机仿真验证了结论的正确性。 相似文献
268.
为了研究双层结构靶的激光水推进过程中各阶段能量转移和转化的物理机制,将一个激光脉冲推进过程划分为四个阶段,并针对双层结构靶的特点,提出了"爆炸-连续爆炸推进模型",利用该模型定性解释了实验结果。实验显示,激光水推进得到的冲量耦合系数比其它推进模式高一到两个数量级。定义了金属粒子与水分子单次碰撞的能量传递率κ为表征推进效率的一个参量,计算不同的金属基底材料对应的κ值:A l为96%,Fe为73.6%,Cu为68.8%,该结果与实验得到的Cm值变化趋势一致。通过对模型的分析,得出选择原子量与水分子量接近的金属,可以得到更好的推进效果;并存在一个与基底材料和激光参数对应的水层最优厚度。 相似文献
269.
ANALYSISOFLOCATIONACCURACYFORANEMITTERUSINGSATELLITE┐MOUNTEDINTERFEROMETERZhouYiyu(周一宇),GuoZhigang(郭志刚)(NationalUniversityofD... 相似文献
270.