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基于Fisher信息距离的传感器管理方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在进行面向跟踪的传感器管理方法研究时,传统的思路主要以跟踪精度为导向,但是在数据关联环节,改善或维持目标之间的区分度才是传感器资源分配的主要目的。需求的偏差导致不合理的传感器资源分配结果。依据信息几何理论,以流形中的Fisher信息距离来定义目标之间的区分度,然后直接依据目标之间的区分度制定传感器资源分配策略。关联仿真实验表明,该方法相较于传统的传感器管理方法,有效提高了目标之间的关联正确率。 相似文献
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局部线性嵌入算法(locally linear embedding,LLE)是一种非线性降维方法.当数据量较大时,算法计算效率较低,算法运行所占用的内存空间较大.为了提高LLE算法的计算效率和减小算法运行时占用的内存空间,给出了基于RSOM(Recursive SOM)树聚类的LLE算法,通过RSOM树对数据集进行聚类,在保证输入样本依概率分布的同时显著降低算法复杂度,提高了映射效果.仿真实验表明,基于RSOM树聚类的LLE算法相对于原始的LLE算法,其算法效率有了显著提高,明显降低了算法运行所占用的内存空间,同时很好地学习了高维数据的流形结构. 相似文献
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基于改进相关邻域模型的SAR图像RCS重构 总被引：3，自引：1，他引：2
提出了一种基于改进相关邻域模型的SAR图像RCS重构滤波器,特别对高分辨率的SAR图像具有很好的去斑效果。本算法虽然是一种RCS重构算法,但是通过采用非线性积累的方法,可明确地把图像划分为阴影、背景和目标区,直接达到SAR图像目标检测的结果。本算法在平滑图像的同时,克服了多视平滑降低图像分辨率的固有缺陷,并且能较好地保持图像的边缘信息,能极大地提高后续SAR图像解释的效率。 相似文献
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海量和高维大数据集的聚类对计算机性能提出了很高的要求.基于具有层次聚类特性的RSOM树方法提供了一种有效的手段以实现对高维大数据集的聚类索引,这种RSOM树可支持最近邻搜索且不需要对数据进行线性搜索.注意到RSOM模型具有内在的层次化、分布式结构特点,并可进行增量的训练,研究了基于高效并行集群的增量、分布式RSOM并行算法,并通过视频图像特征集实例证实了算法的可行性. 相似文献
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联合时频技术用于ISAR像综述 总被引：2，自引：0，他引：2
由于雷达回波的时变和频变特性,使得当基于FFT处理进行ISAR成像时,图像上存在许多扩展散射点和虚假响应,严重影响了图像质量,并对ISAR像的后续处理带来困难。而联合时频技术由于能有效处理时变信号,因而在提取ISAR运动补偿信息、瞬时(瞬频)成像、ISAR像后续处理及理解ISAR成像机理等方面有许多成功的应用,本文对此进行了较为系统的总结。 相似文献
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幅相补偿是多频带雷达信号融合一维距离成像中的关键问题,其补偿的精度直接影响了信号融合的最终效果。分析了多雷达信号融合中的幅度相位模型,并基于旋转不变技术提出一种新的幅度相位补偿参数估计方法。该方法首先对幅相补偿模型进行预处理,使得处理后的阵列导向矢量具有旋转不变特性,然后采用ES-PRIT-LS算法同时估计多个雷达的幅相补偿参数。仿真结果表明该算法具有较高的估计精度,受噪声影响较小。 相似文献
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基于相对系统误差估计的组网雷达点迹融合技术 总被引：1，自引：0，他引：1
雷达组网点迹融合系统中,雷达系统误差的存在导致雷达点迹的空间配准精度不能满足数据关联和点迹融合的需求。提出一种基于相对系统误差估计的组网雷达点迹融合技术,即将各雷达观测统一到本地雷达的系统误差基准上,以实现精确的点迹空间配准。这种融合技术能提高融合航迹的精度,改善多目标环境下数据关联的正确率,并且当本地雷达功能失效时,融合中心可以采用远方雷达点迹进行补盲,实现精确的航迹维持。仿真实验验证了以上结论。 相似文献
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基于小波分解的贝叶斯SAR图像去斑方法 总被引：2，自引：1，他引：1
提出了一个新的有效的基于小波变换的SAR图像去斑方法。尽管小波分解具有去除相关性的作用,但是图像中边缘等几何结构特征仍然存在,因此本文引入一个几何先验模型,结合噪声和有用信号的条件分布进行贝叶斯估计,得到每一系数作为有用信号的后验概率,以之作为修正因子修正小波系数,获得了满意的去斑效果。与现有的去斑方法的主要的不同之处在于使用了噪声和信号的实际分布函数,文中给出了这些分布的经验表达式,以及直接从图像上计算这些分布参数的方法。对实验结果的量化评估证明本方法较软、硬阈值法的优越性。 相似文献
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