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1.
针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ1范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时,相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。 相似文献
2.
李宏扬 《吉林大学学报(信息科学版)》2021,39(1):45-50
为克服传统的跟踪微分器在进入稳态后出现的高频振颤现象,引入了一个新的综合控制函数.利用Matlab/Simulink软件中的S-函数对跟踪微分器进行了建模、封装,通过仿真技术进行了实验分析与研究.数值仿真结果表明,应用新的综合控制函数的跟踪微分器,不但能快速无超调地跟踪输入信号,而且消除了输入信号的微分稳态时的高频振颤;对混入噪声的信号,它还能有效地抑制噪声,还原初始信号,具有良好的滤波作用. 相似文献
3.
机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的. 相似文献
4.
G为有限群, oc(G)表示G中任意的素数阶元中心化子阶的集合,即oc(G)={CG(x) x是G中任意的素数阶元}.通过数量分析,利用oc(G)刻画了几个交错群,得到了如下结果:如果G为有限群且oc(G)=oc(A_n),则G≌An,这里7≤n≤9. 相似文献
5.
采用数字图像处理技术对铀矿石颗粒参数进行测量,并确定铀矿石块度分布.首次将图像引导滤波器应用于矿石图像滤波,较好地滤除了图像噪声和保持矿石边缘细节信息.采用基于最大类间后验交叉熵准则的PCNN图像分割算法分割矿石图像,减少了矿石粘连现象.为了解决第一次分割后矿石粘连现象,采用基于凹点匹配的数字图像切割算法对粘连的矿石图像进行第二次分割,能有效分离粘连矿石图像.采用基于形状特征的颗粒参数测量法测量颗粒参数,提高了颗粒参数的测量精度,得到了矿石块度的统计分布图.实验数据表明,该方法测量误差较小,能满足实际需求. 相似文献
6.
截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论. 相似文献
7.
基于标签重要程度的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统协同过滤推荐算法在用户隐式反馈数据挖掘不够充分、用户兴趣偏好模型过于粗糙,提出一种标签重要程度的协同过滤推荐算法。用户使用标签的种类和频率可以反映用户的偏好和偏好程度;在此基础上建立新的用户兴趣偏好模型,将标签对用户的影响程度进行量化,建立新的相似度计算方法。最后获得目标用户的近邻集合和预测评分,为目标用户实施有效推荐。实验结果表明该算法大幅度提高了推荐的精准度、缓解了冷启动问题。 相似文献
8.
9.
周桂如 《吉首大学学报(自然科学版)》2018,39(5):29
为了提升酒店房型个性化推荐效果,将RFM模型与协同过滤技术相结合,设计了一种酒店房型推荐算法,并通过实验验证了该算法的准确性和有效性优于传统的协同过滤推荐算法. 相似文献
10.
图像去噪是图像复原问题中的重要研究内容之一,在此过程中图像的高频部分易受到破坏。针对这一情况,通过引入不同的权重参数惩罚x与y方向上的梯度算子,提出修正的各向异性全变分去噪模型。引入的权重参数具有局部自适应性,可以使模型对应欧拉方程在图像切线与法向方向的扩散具有更鲁棒的各向异性扩散能力,可以达到保护图像细节的目的。另外,提出的模型是具有可分裂结构的非光滑凸优化问题,采用算子分裂技术将其转化为多个易求解的子问题,并在交替方向乘子法的框架下求解,从而保证了算法在理论上的收敛性。与现阶段其他变分型的复原模型相比,所提出的模型在有效抑制噪声的同时能有效地保持图像的局部结构特征。对于分块效果明显,噪声水平较低的图像去噪结果十分显著;对于分块效果不明显,图像细节较多的图像,该模型依然有效。 相似文献