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基于矩阵奇异值分解的高频雷达瞬态干扰抑制 总被引:5,自引:0,他引:5
雷电等瞬态干扰严重影响了高频雷达的工作性能,必须加以抑制。该文提出了基于矩阵奇异值分解的高频雷达瞬态干扰抑制方法。该方法将高频雷达回波信号分段构造成矩阵并进行奇异值分解,首先根据矩阵有效秩的大小判断雷达回波中是否存在瞬态干扰,然后利用奇异值分解的正交性实现雷达回波的正交分解,使瞬态干扰分离出来,以利于检测,最后通过建立线性预测的全极点自回归模型对瞬态干扰位置处的回波信号予以恢复。实测数据处理结果表明该方法是有效的。 相似文献
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特征基函数法是分析目标宽角度电磁散射特性的有效方法之一,但在构造特征基函数时,设置的入射波激励包含大量的冗余信息,大大降低了特征基函数的构造效率;另外在分析复杂目标时,在增加激励数目的情况下,仅应用主要特征基函数并不能显著提高计算精度。针对这些问题,该文对特征基函数构造方法进行改进,首先采用奇异值分解技术对激励矩阵进行压缩去除冗余信息,减少求解矩阵方程的次数;其次充分考虑子域之间的互耦作用,将主要特征基函数与次要特征基函数融合,得到改进的主要特征基函数。数值计算结果表明:与传统方法相比,该方法具有更高的计算效率和计算精度。 相似文献
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该文介绍了奇异值分解检测信号的原理,研究了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的奇异值分布特性,提出了相邻奇异值增量的概念,并根据瞬变信号和噪声相邻奇异值增量的不同,区分信号与噪声。在此基础上,提出了自适应选择主奇异值个数的奇异值分解检测瞬变信号的方法,并给出该方法检测瞬变信号的具体流程。仿真结果表明,与传统奇异值分解相比,该方法检测微弱瞬变信号更准确。 相似文献
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对于一类非线性信号的去噪问题,该文提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的有效迭代方法。对现有奇异值差分谱方法在两类不同非线性信号上的去噪效果进行了对比,指出在信号不具有明显特征频率、非周期性变化时这一方法并不适用,并分析了现象产生的原因;然后针对该类信号的特点重新定义了Hankel矩阵结构,给出有效奇异值的确定方式,并通过SVD多次迭代过程实现对该类信号的有效去噪。对实际飞行数据去噪的实验结果表明,该方法对提出的一类信号对象不仅去噪效果良好,而且可提高运算效率。 相似文献
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该文针对干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)区域网连接点(Tie Points, TPs)检测问题,提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的检测方法。其核心思想是:为每个特征点构建特征描述符,针对特征描述符的相异性度量距离按一定的相似性分布构建相似性分布矩阵,再由相似性分布矩阵的SVD建立匹配矩阵,并结合匹配矩阵次大值和最大值比值实现TPs检测。该算法具有快速、简单、操作性强等特点。对不同地貌的SAR影像实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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Band-to-band registration accuracy is an important parameter of multispectral data. A novel band-to-band registration approach with high precision is proposed for the multi-spectral images of HJ-1A/B. Firstly, the main causes resulted in misregistration are analyzed, and a high-order polynomial model is proposed. Secondly, a phase fringe filtering technique is employed to Phase Correlation Method based on Singular Value Decomposition (SVD-PCM) for reducing the noise in phase difference matrix. Then, experiments are carried out to build nonlinear registration models, and images of green band and red band are aligned to blue band with an accuracy of 0.1 pixels, while near infrared band with an accuracy of 0.2 pixels. 相似文献