搜索结果: 1-9 共查到“信息处理技术 毫米波”相关记录9条 . 查询时间(0.132 秒)
基于被动毫米波成像特性，提出了改进的稀疏表示——圆周中心差（ISR-CSCD）算法来解决被动毫米波图像中弱小目标与背景区分度较弱，目标可提取特征较少的问题。该算法通过改进稀疏表示方法完成背景抑制与目标增强。依据目标与周围背景特征先验，提出了圆周中心差背景抑制算法对检测图像进行背景抑制。然后，融合改进稀疏表示方法和圆周中心差背景抑制算法的结果得到抑制了背景的目标增强图像。最后，基于恒虚警率的检测方法...
旋翼目标是机载毫米波脉冲多普勒雷达低空与地面目标中的首要识别对象，由于其回波频谱展宽与波长成近似反比关系，使其在毫米波段呈现低信杂比、弱特征现象。本文首先在分析毫米波雷达旋翼目标特性的基础上，针对旋翼识别难题，对雷达系统前端的波束驻留时间、脉冲重复周期、杂波抑制性能、相参积累脉冲数、频综器相位噪声谱密度等参数设计提出了新的要求；之后，设计了专用目标识别软件平台，并给出了面向工程应用的专用目标识别软...
该文研究了毫米波三基线InSAR系统误差校正问题，给出了系统误差校正方案，以实现三通道信号间的幅相一致性。分析了脉冲压缩处理的效果、通道间的干扰影响、系统相位稳定性、慢时间频谱、幅相一致性程度。给出了三基线干涉测角去模糊的方法以及地面测试实验方案。地面实测数据的处理和分析结果，验证了该文方法的有效性，并检验了该毫米波三基线InSAR的系统性能。
该文基于流形学习的思想，综合线性判别分析(LDA)及邻域保持投影(NPP)算法的优势，提出了一种新的流形学习算法，即非相关判别邻域保持投影(Uncorrelated Discriminant Neighborhood Preserving Projections, UDNPP)。该算法在保持了邻域几何结构的同时最大化了类间距离，并通过引入一非相关约束条件使得提取的特征向量具有非相关性，减少了冗余信...
递归时空信息融合技术及其在毫米波与红外目标识别中的应用
Dempster-Shafer技术 信息融合 目标识别
2009/8/31
本文使用Dempster-Shafer技术讨论了递归时空信息融合的集中(或分配)算法。与Bayes算法相比,Dempster-Shafer技术具有较强的处理信息的不确定性的能力。集中算法是将所有信息汇集于中心处理器中进行处理;而分配算法则是依靠各分散的分处理器分担运算量,这样可增加计算能力。改进的算法可有效地应用于采用两种探测器的目标识别:毫米波辐射计、红外搜索和跟踪探测器。
在被动毫米波的图像恢复中，L-R算法是一种简单而有效的非线性方法。但当噪声不可忽略时，L-R算法难以获得较好的复原结果。自适应稀疏表示，作为一种新的信号处理方法，具有表达信号灵活的特点，能够在保持目标特征的同时有效地去除噪声。该文提出一种基于自适应稀疏表示的L-R算法。首先采用稀疏信号表示的方法进行去噪，然后使用L-R算法进行图像恢复。这种改进算法通过使用基于自适应稀疏表示的去噪算法有效地减少了噪...
无源毫米波海岸线图像的边缘提取方法研究
天线温度 边缘提取 形态学
2009/7/9
分析了无源毫米波辐射图像轮廓特征，讨论了基于二阶微分算子与形态学的图像边缘检测的方法，根据海岸线的无源毫米波辐射特性和成像特点对图像区域标识，然后利用自适应阈值操作实现多目标区域的细分，最后采用形态学边缘检测海岸线特征方法。实验结果表明：对比传统的微分算子处理结果，形态学算法具有较高的检测精度，适用于提取无源毫米波辐射图像边缘。
该文针对模式识别中的单类分类问题，根据LLE算法思想，考虑数据分布的低维流形，提出了一种单类分类算法。基于流形学习算法发现了被动毫米波信号的短时傅里叶谱中低维流形的存在，并讨论了其特性。将新算法应用于被动毫米波金属目标识别，相对目前流行的分类算法，取得了更好的效果，且算法对输入参数不敏感，在数据混叠程度较高时仍有很好的鲁棒性。