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为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题,提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想,通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先,在目标个数未知的前提下,利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数;然后,推导了基于MUSIC的定位代价函数;之后,利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面;最后,膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题,能够确定多个目标的位置坐标,为后续的定位性能分析提供可能性,也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。 相似文献
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针对无人机避障问题,提出一种基于深度学习的四旋翼无人机单目视觉避障方法。首先通过目标检测框选出目标在图像中的位置,并通过计算目标选框上下边距的长度,以此来估量出障碍物到无人机之间的距离;然后通过协同计算机判断是否执行避障动作;最后使用基于Pixhawk搭建的飞行实验平台进行实验。实验结果表明,该方法可用于无人机低速飞行条件下避障。该方法所用到的传感器只有一块单目摄像头,而且相对于传统的主动式传感器避障方法,所占用无人机的体积大幅减小。该方法鲁棒性较好,能够准确识别不同姿态的人,实现对人避障。 相似文献
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图像增强在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义。由于传统算法不能很好地对SAR图像进行目标增强,提出了基于改进粗糙集理论和引力场强度的目标增强算法。通过借鉴引力场相关理论知识,将粗糙集条件属性集中的梯度属性改进为引力场强度属性,从而实现对原图像的目标增强。与其他算法进行了实验比较,结果表明提出的改进算法相比于其他算法更适用于SAR图像特性,能更好地对舰船目标像素进行针对性增强,具备一定的工程应用价值。 相似文献
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针对目前运动想象脑电(EEG)信号识别率较低的问题,考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息,提出一种基于时频域的卷积神经网络(CNN)运动想象脑电信号识别方法。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)对脑电信号的相关频带进行预处理,并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图;然后,针对二维时频图的时频特性,通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构;最后,通过支持向量机(SVM)对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明,所提方法的平均识别率为86.5%,优于其他传统运动想象脑电信号识别方法;同时将该方法应用在智能轮椅上,验证了其有效性。 相似文献