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1.
针对目前共形阵列方向图综合算法中全局优化算法计算复杂度高,已有凸优化算法不能处理宽带信号的问题,提出了一种基于二阶锥规划的共形阵列宽带恒定束宽方向图综合方法。该算法首先推导并建立了更为简单的共形阵列宽带信号模型;然后在频域上构造空间响应变化约束,并在空域上构造方向图的目标函数和约束条件;最后利用二阶锥规划求得最优权矢量,实现宽带信号方向图综合。理论分析和仿真结果表明,该方法能够有效地获得期望信号并抑制干扰信号,在计算复杂度上低于全局优化算法,且阵列响应具有良好的频率一致性。 相似文献
2.
针对机载雷达空时自适应处理(STAP)中期望目标导向矢量的失配问题,提出一种基于双迭代与二阶锥规划的稳健降维STAP方法。该方法首先将权矢量分解为空域与时域两个低维权矢量的Kronecker积,然后分别限定实际空域、时域导向矢量与假定导向矢量之间的误差范数边界,并通过对各自最差性能进行优化,转化为相应的SOCP形式,进而利用双迭代算法实现了对两个低维权矢量的分别求解,最终合成全维STAP权矢量。该方法在保证稳健STAP性能的同时,通过双迭代降维处理,能够有效降低训练样本数需求与运算复杂度,因此更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
3.
从单极化合成孔径雷达(SAR)贝叶斯非局部均值算法出发,推导了极化相干矩阵在复Wishart分布下的块相似性度量函数,给出了无先验知识下的极化SAR贝叶斯非局部均值模型,并采用积分图实现了该算法的快速计算.最后,通过机载合成孔径雷达实测旧金山地区的极化SAR数据进行了验证.实验结果表明,文中方法能够有效抑制相干斑的同时,保持了极化特征,并大幅提升了运算效率. 相似文献
4.
RL算法是湍流退化图像复原的一类重要算法,但在迭代过程中存在噪声放大或过度平滑问题.围绕湍流退化图像复原问题对RL(Richardson-Lucy)算法及其改进方法进行研究:建立了一种短曝光成像探测湍流退化模型,并给出该模型中随机相位屏的数值模拟方法;推导了RL算法的基本原理和计算公式;为更好地从湍流退化图像中恢复目标,提出了TV正则化双迭代RL图像复原算法.改进算法引入总体变分约束,并对目标图像和点扩展函数采用内外循环双重迭代,充分利用了目标图像和点扩展函数的内在联系.仿真实验表明,算法能有效地保持了图像的细节信息,复原效果明显优于传统RL算法. 相似文献
5.
Contourlet变换已经成为多尺度、多方向图像处理领域的研究热点,文章将其引入图像质量评价,提出了一种基于Contourlet变换的梯度结构相似度无参考图像质量评价方法(NRCT-GSSIM),将待评价图像通过高斯低通滤波器构造参考图像,然后在Contourlet变换域中计算图像频率子带、方向子带分别加权的梯度结构相似度,实现对图像的质量评价.该方法无需标准参考图像,充分考虑了人类视觉特性.实验结果表明,NRCT-GSSIM取得了与峰值信噪比(PNSR)、结构相似度(SSIM)和梯度结构相似度(GSSIM)等有参考图像质量评价相一致的评价结果,且较之PSNR、SSIM有更高的准确性. 相似文献
6.
针对威胁估计过程具有一定的不确定性,威胁因素往往又具有一定的相关性问题,将直觉模糊集和模糊积分引入信息融合领域中,提出了基于直觉模糊集Choquet积分的威胁估计方法.首先,利用直觉模糊集理论构建了基于不同威胁因素的直觉模糊估计器,利用隶属度函数和非隶属度函数表示每个威胁估计器的不确定性.其次,利用模糊测度对威胁因素和因素集的重要程度进行建模.再通过Choquet模糊积分完成不同威胁估计器结果的集成,完成对目标威胁程度的估计.最后,以20批空中目标的威胁评估实例,验证了方法的有效性. 相似文献
7.
准确提取SAR图像舰船目标几何参数是实现舰船分类的基础。由于SAR特有的成像机理, SAR图像旁瓣效应和方位模糊严重影响了舰船目标的几何参数估计,为此提出一种基于迭代线性回归的舰船几何参数提取方法。首先通过线性回归提取目标的主轴方位;然后利用循环迭代剔除远离主轴的虚假目标像素;最后用实测SAR数据进行了验证。实验结果表明,该算法对高分辨率的SAR舰船目标切片具有较好的参数估计效果。 相似文献
8.
对子带阵元延迟线
(SDL)波束形成器的线性约束最小方差(LCMV)宽带自适应波束形成算法进行了性能分析
。推导了子带LCMV算法的输出信干噪比(SINR)的解析表达式,对比了子带LCMV算法和全带
LCMV算法的阵列响应性能,以及阵元数量、输入信噪比(SNR)和阵元间距对输出SINR的影
响,并分析了子带滤波器组的参数对子带LCMV输出SINR性能的影响。仿真结果表明子带LCMV
算法可有效提高性能,并可在不降低性能的条件下降低阵元需求。 相似文献
9.
针对因素相关的威胁估计问题,提出了基于Choquet模糊积分的威胁估计方法。该方法通过gλ模糊测度对威胁因素和因素集的重要程度进行建模,利用因素的Shapley值,根据Marichal熵求解gλ模糊测度,并通过Choquet模糊积分实现目标威胁程度的估计。最后,以空战目标威胁估计问题为例,验证了方法的有效性。 相似文献
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