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合成孔径雷达(SAR)的非线性轨迹运动可能会在雷达回波信号中引入严重的二维空变特性,因此基于方位平移不变性假设的传统频域成像算法不再适用于非线性轨迹SAR的高精度成像。现有非线性轨迹SAR成像算法通常采用复杂的非线性变标(NCS)校正回波信号的方位空变特性,然而NCS参数过多导致算法复杂,使得其当存在较大平台运动测量误差时无法与现有自聚焦算法有效结合。针对该问题,该文提出一种基于子图像NCS的非线性轨迹SAR成像及其自聚焦方法,在保证成像精度的前提下能够减少NCS的参数数量,更有利于后续的自聚焦处理。仿真与实测数据处理验证了所提方法的有效性。 相似文献
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宽带RCS自动测试系统设计 总被引:11,自引:3,他引:11
为满足目标宽带雷达散射截面积(WB—RCS)理论研究的实验验证需要,绕过脉冲体制,提出了一套宽带扫频自动测量系统。介绍了该系统硬件、软件设计,特别是给出了一整套硬件、软件对消方案,大大降低了系统测试对信噪比的要求。经实际测试,满足设计要求,为指导理论深入研究提供了有力的实验支持。 相似文献
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基于正交解调的超宽带接收机数据采集系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
根据超宽带接收机信号处理的需要,设计并实现了一套基于正交解调的超宽带脉冲体制接收机数据采集系统。介绍了系统的硬件部分和软件部分,特别是提出了I/Q正交解调及脉冲体制超宽带信号幅相误差校正方案。实际应用表明,该系统达到了实时高速稳定数据采集的要求。 相似文献
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人体呼吸系统相关疾病常常伴随着呼吸深度和节律的异常,因此呼吸信号监测和呼吸模式识别在医疗健康领域中尤其是对于睡眠监测、疾病预断具有重要意义。其中,非接触式的脉冲式超宽带雷达(Impulse Radio Ultra-Wideband,IR-UWB)因具有良好的距离分辨率和穿透能力以及全天候全天时、安全无创的检测优势,正逐步成为睡眠健康监护领域中最关键的感知技术之一。然而受睡眠监测特定的室内场景影响,复杂的测量环境给呼吸模式特征的准确提取带来了限制和挑战,传统的雷达呼吸模式识别算法主要关注一维呼吸时、频域特征,而IRUWB雷达目标回波信息分散在多个距离门内,使用一维特征识别准确率较低。为此,本文针对IR-UWB雷达中人体呼吸在时间上慢速起伏运动、在距离上是扩展目标的信号模型特点,提出了一种引入时距信息的IR-UWB雷达多域特征融合呼吸模式识别方法。算法在提取一维呼吸信号波形时、频域特征的基础上更进一步挖掘雷达二维时距图像中潜在的呼吸模式形态特征,通过多域特征融合实现呼吸模式的非接触式检测和识别。在图像处理上,针对图像受呼吸异常节律影响呈现局部粘连特性导致呼吸周期提取难的问题,提出一种通过相... 相似文献