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针对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在城市区域复杂地物条件下的密集车辆目标检测问题, 提出了一种结合超像素分割和Wishart分类器的非监督目标检测方法。首先，根据不同地物的极化散射特征检测出建筑物。然后，利用不包含建筑物的Wishart分类器和超像素分割获得目标的形态信息。接着，利用包含建筑物的Wishart分类器获得目标中心点。最后，通过区域生长对二者进行信息融合并完成目标检测任务。基于X波段的机载极化SAR数据表明, 所提算法不仅可以对密集目标进行区分和定位, 并且目标形态保持完整; 相比于传统方法, 目标检测与虚警鉴别性能得到较大提升。 相似文献
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以系统小信号状态空间方程为基础,针对孤网运行中的分布式储能系统,提出了一种参数优化方法,该方法综合考虑了系统渐近稳定、控制带宽和鲁棒性等因素.根据Routh-Hurwitz和L2增益确定了参数优化的目标函数,并采用混沌粒子群优化(CPSO)算法进行求解,对包含三个分布式储能系统的微电网进行了优化求解算例分析.仿真结果表明:该方法可以解决因不合理参数引起的系统振荡、潮流反向以及储能系统相互充放电的问题;能够很好地解决分布式储能系统下垂控制器的参数整定问题,求解得出的参数能保证分布式储能微网系统的稳定运行和功率的有效分配,同时保持微网频率和电压稳定. 相似文献
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