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1.
为了提升非制冷红外热像仪的图像质量,满足低对比度弱小区域的观瞄与锁定的需求,提出了一种基于多尺度密集残差网络的红外图像超分辨重建模型,该模型的基本框架是通过级联多个残差特征进行学习,以粗到细的方式重建高分辨率图像。首先提出一种多尺度跨域融合模块,通过对不同感受野的分支结果进行融合,不仅可以融合不同感受野的互补信息,还可有助于提升梯度收敛和特征传输;然后叠加多个跨域融合模块,并采用残差特征学习进行优化,最终学习出高分辨率细节信息。仿真实验结果表明,所提出的超分辨模型能够较好的超分辨重建效果,在微弱结构保持和点目标保持上的性能也更加突出。所提的模型已经在海思嵌入式深度学习平台上实现了高质量的红外增强,具有较高的工程应用价值。 相似文献
2.
3.
在雷达跟踪空中目标时,受箔条干扰信号的影响,会造成雷达探测的数据不完整、不精确、不可靠.针对这一情况,本文应用Wigner-Ville变换理论,给出了一种对雷达回波信号进行滤波的算法.通过仿真实验证明,应用Wigner-Ville变换能较好地抑制箔条干扰信号,可进一步提高雷达系统的跟踪精度和可靠性. 相似文献
4.
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由于雷达非线性调频(NLFM)信号的时频非线性分布特性,常规检测算法难以实现信号能量的有效聚集,传统采用NLFM信号检测时准确率较低,在低信噪比下甚至会失效。针对上述问题,应用了一种基于广义时宽-带宽积的最优窗函数,提出了一种改进的短时分数阶傅立叶变换瞬时频率估计算法。应用改进算法可有效提高非线性调频信号的检测性能,提高检测的准确率。仿真结果表明,在相同信噪比下,提出的方法对NLFM信号的检测概率高于传统方法,性能较好。 相似文献
8.
9.
在复杂的电磁信号环境下,针对使用支持向量聚类算法进行信号分选时,聚类结果易受核函数参数和惩罚因子的影响,及计算复杂度高和准确率低的问题,提出了一种将支持向量聚类与集对分析相结合的雷达信号分选方法。该方法使用集对分析先对支持向量进行聚类,再用所得的聚类结果对剩余数据进行聚类。仿真结果表明该方法在含有一定数量的噪声信号环境下,能获得较好的分选效果,不仅耗时短,而且还具有较高识别率。 相似文献
10.
针对传统的合成孔径雷达图像(SAR)识别算法识别精度低,用时长等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)和支持向量机(SVM)的SAR图像识别算法。首先通过非下采样轮廓波变换将目标图像分解成不同的尺度,然后得到目标图像的低频分量和高频分量;接着在高频分量中提取方向梯度直方图特征(HOG),在低频分量中利用局部二值化算法(Local Binary Pattern,LBP)提取纹理特征;然后将提取的梯度方向直方图特征和局部二值化特征空间连结,并使用支持向量机(SVM)作为分类器;最后对算法进行了测试。实验结果表明,该方法不仅能够有效地提高了SAR图像目标分类的精度,在MSTAR数据库上的准确率达到90.7%,而且对相干斑的影响具有较高的鲁棒性。 相似文献