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11.
地面运动目标不模糊径向速度估计的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在多通道合成孔径雷达地面运动目标检测系统中采用常规测速方法估计运动目标径向速度时产生模糊的问题,提出了一种联合斜距历程和干涉相位的不模糊速度估计方法(JRHIP).首先利用多重信号分类算法对目标的距离频域数据进行超分辨处理,然后对目标与雷达之间的斜距历程进行多项式拟合,利用斜距历程多项式一次项系数与目标径向速度的对应关系得到不模糊、精度略低的径向速度,再求解干涉相位的2π模糊次数,然后通过解模糊后的目标干涉相位得出正确的径向速度.JRHIP方法充分利用了斜距历程测速的不模糊性和干涉相位测速的高灵敏性,且没有增加系统硬件的复杂度.实测数据处理结果表明,在目标径向速度较大导致干涉相位产生模糊时,JRHIP方法仍然能够得到准确的径向速度,进而完成对目标的正确定位. 相似文献
12.
一种雷达HRRP在线自适应目标识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
“边录取、边学习、边建模”是一维高分辨距离像(HRRP)雷达自动目标识别(RATR)工程化的一条路径,宽带雷达对飞行中的机动目标录取的HRRP随着目标相对于雷达的姿态而变化,完备(全姿态)的HRRP数据库可以看做是关于姿态(主要是方位)的非平稳过程,常用的平稳环境下的在线算法对非平稳的环境适应能力有限.文中通过一种在线混合专家(OME)将HRRP数据在线地分割成若干个近似平稳的区域,在各个区域内使用平稳协方差函数的在线Gauss过程分类器(0GPC).针对迭代在线GaHSS过程分类(IOGPC)的参数学习算法EP和EM,提出了一种双链Gauss过程(Bi—OGP)来使OGPC的参数得以在单次数据扫掠的情况下实现在线更新.针对迭代在线混合专家门网络参数的学习算法EM,提出了基于初值选择的单次数据扫掠学习方法.基于HRRP实测数据的仿真试验证明,文中方法在单次扫描数据时就获得了高于或接近最近邻、迭代在线线性最小均方(LMS)混合专家和0GPC的识别率. 相似文献
13.
时—频信号分析与雷达的多目标分辨 总被引:8,自引:2,他引:8
对于编队飞行的目标,由于它们之间的间距很小,常规雷达无法直接从距离和方位上区别目标。但利用目标回波多普勒频率的差别是有可能分辨目标的,这—般需要较长的相关处理时间。在这期间,目标本身的多普勒频率又是变化着的。本文分析了编队飞行目标多普勒频率的变化规律,指出多普勒回波信号的变化可以用线性调频(LFM)信号模型来表示。本文提出了用时-频分析的方法来分辨编队目标,并用短时付氏变换(STFT),Wigner分布(WD)以及我们提出的自适应谱图(ADSP)方法对实测的雷达数据进行了分析。实验结果表明,自适应谱图具有与Wigner分布相近的自分量信号分辨能力而没有其交叉项。它在噪声背景下的分辨性能大大优于Wigner分布和短时付氏变换,因而是一种有效的多目标分辨方法。 相似文献
14.
15.
本文利用树突树的冲激响应对分布参数突触联接进行了形式化描述。在树突空间结构形式化描述基础上,我们提出一种分布参数突触联接动态神经网络,并且详细地研究它的有界性和稳定性。本文主要贡献是,得到了包括突触联接在内的树突树系统的冲激响应及其绝对可积性;提出了分布参数突触联接动态神经网络及其数学描述;给出了有界性和稳定性定理。 相似文献
16.
分布式神经网络推理原理 总被引:1,自引:0,他引:1
本文给出了一种复合神经元,简称CINN。它由兴奋性神经元和抑制性神经元组合而成,具有3种状态、4种输入端和两种输出端。利用该神经元可以形成分布式神经推理系统。这种神经推理系统能够实现16种类型关联推理规则,而普通神经推理系统仅能实现3种关联推理规则。 相似文献
17.
Boole函数的线性可分和线性不可分问题,一直是前向人工神经网络的一个比较困难的问题,目前仅对变量数n<7的线性可分问题给予过讨论。本文基于简化问题讨论和优化问题的解的思想,提出了稳健分类复杂度的概念,并对Boole函数稳健分类复杂度为1的稳健线性可分问题,提出了对这类Boole函数进行计数的方法,并给出了计数结果 相似文献
18.
19.
稳健边界滤波器的区间内插子波 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了广义插值滤波器的数学横理并给出了它的参数表示,在此基础上,提出了具有稳健边界滤波器的区间内插子波的设计和算法,给出了几个设计实例,并以数据压缩为背景进行了性能比较,理论分析和实验结果表明;这样的区间内插小波能够更有效地抑制边界效应。 相似文献
20.
分析了交替分离(AS)算法与交替投影(AP)算法的一些性质. 根据这些分析结果, 提出了将交替分离与交替投影算法有机结合形成所谓ASAP算法, 以克服交替分离算法收敛速度较慢而交替投影算法又易于陷入最大似然代价函数的局部极值的缺陷. 分析了这种结合的逻辑合理性. 计算机仿真也验证了ASAP算法能够以较少的迭代次数得到信号参数较理想的估计. 相似文献