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空间目标的高速运动会使得一维距离像产生畸变,因此高速运动补偿是空间目标高分辨雷达成像的关键步骤。基于线性调频信号模型,研究了高速运动对一维距离像产生的畸变影响,并通过定义一维距离像熵函数,将黄金分割优化搜索理论引入本文,提出一种实用高效的高速运动补偿方法,并将该方法移植到雷达信号处理机上,对大量实测高分辨雷达空间目标数据进行了处理。结果表明本文方法有效地补偿了高速运动对空间目标高分辨成像的影响,使得空间目标高分辨成像质量有了较大提高;且该方法计算量不大,满足实时ISAR成像的要求。 相似文献
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为解决航天遥感图像分辨率和目标尺度变化大的挑战,提出了一种基于多分辨率图像的目标检测算法。改进了自适应特征金字塔和轻量级的分类预测模块,通过使用注意力机制,从不同层次的特征图中提取语义信息。引入了一种预测目标尺度的方法,以分析图像中目标的分布和尺度信息。将算法在DOTA(Dataset for Object deTection in Aerial Images)数据集上进行了实验验证,在U-Net(一种基于卷积神经网络的语义分割算法)和ResNet-34(一种深度残差网络)两种不同的主干网络设置下,召回率和检测速度均超过了RPN(Region Proposal Network,区域提议网络)算法。提出的多分辨率图像目标检测算法能有效地提高检测精度,降低计算复杂度。 相似文献
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