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SAR图像空间自适应Gamma MAP滤波去噪后,常残留一些类似脉冲噪声的像素点;为了滤除这些噪声,提高图像质量,采用基于阈值的极值中值滤波;在对SAR图像进行预处理时,将基于阈值的极值中值滤波算法级联到Gamma MAP算法滤波后的SAR图像;测试图像和数据显示,该方法提高了SAR图像质量,保留了SAR图像边缘细节,能很好地检测奇异性目标,易于硬件并行架构实现。 相似文献
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非线性增益递归滑模动态面自适应NN控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类严反馈非线性不确定系统的跟踪控制问题,提出一种非线性增益递归滑模动态面 (Dynamic surface control, DSC)自适应控制方法. 通过设计一个新的非线性增益函数,并构造递归滑模动态面的控制策略和新的Lyapunov函数,同时利用神经网络在线逼近系统不确定项, 该方法有效解决了具有输入饱和约束条件下系统控制精度与动态品质间的矛盾,增强了控制器对其自身参数摄动的非脆弱性. 理论证明了闭环系统所有状态是半全局一致最终有界的,且跟踪误差可收敛至任意小. 相似文献
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研究一类不完全转移率信息的Markov跳变奇异系统的H∞控制问题,提出连续Markov跳变奇异系统的新型有界实引理,并将其推广到不完全转移率条件.进一步设计H∞状态反馈控制器,使得闭环系统在转移率部分未知的条件下随机可容许,且满足H∞性能H.所得结论涵盖了奇异矩阵模态依赖情形,且表示为严格线性矩阵不等式形式,利于工程实现.最后,通过仿真算例表明了所提出方法的有效性和优越性. 相似文献
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复杂网络理论在作战网络中的应用是一个全新的研究视角,也是探索网络结构和功能之间关系的有力手段.为研究负荷作用下相依作战网络的级联失效过程,首先依据军事系统的实际交联关系构建了非对称双层相依作战网络模型;然后改进了基于本地负荷重分配的非线性"负荷-容量"模型来研究连边的失效及负荷传递,计算了级联失效模型的计算复杂度;最后仿真分析了连边遭受蓄意攻击时,连边负荷及容量与网络级联抗毁性的关系,并与WS-WS对称网络模型进行对比.仿真结果表明:无论是孤立状态还是相依状态下,网络的级联抗毁性与连边容量变化呈正相关,而与负荷的变化呈负相关;相依网络的级联抗毁性比孤立网络要差,并且相依网络级联失效的过程更缓慢;孤立C2网络中的层级加权结构使得级联失效过程中出现短暂的平台期;与对称WS-WS相依网络相比,非对称作战网络的级联抗毁性更差.在非对称相依网络中,子网之间的级联抗毁性不同,而在相依对称网络中,子网的级联抗毁性几乎相同. 相似文献
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针对目标尺度明显变化时采用固定尺度的结构输出目标跟踪算法容易出现跟踪失败的问题,提出一种改进的尺度自适应目标跟踪算法。新算法在传统结构输出跟踪算法基础上,将目标运动信息引入候选样本采集过程,通过自举滤波器的状态转移模型预测目标的当前位置和尺度,生成一组多尺度候选样本集,避免了固定尺度的密集均匀采样,实现尺度自适应的同时降低了算法的计算量。实验结果表明,所提算法在目标发生明显尺度变化、部分遮挡以及旋转等情况下具有较高的鲁棒性,且实时性相比于传统结构输出跟踪算法明显提高。 相似文献
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采用非线性动力学理论对翼型绕流的多模态耦合机制进行研究,并阐释模态耦合作用与流动稳定性的关系。通过特征线有限元方法对翼型绕流问题进行数值计算,建立非定常流场数据库。为了分析流动稳定性和流动特征,利用本征正交分解提取流场中的特征模态,从而分析翼型绕流非定常流场的特征模态之间的相互作用关系,并给出了非线性流体动力系统中的不同模态作用与流动稳定性的关系。 相似文献
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针对跟踪中目标尺度变化和旋转问题,将仿射变换和应用到压缩感知跟踪中.首先,以上一帧的跟踪结果为均值,以一定的标准差按照高斯分布,随机生成不同尺度和旋转角度的候选框;然后,通过仿射变换将其转换至直角坐标系中,通过多尺度滤波得到目标在不同尺度下的高维特征向量,采用压缩矩阵将高维特征向量降维至低维空间;最后,将低维特征向量通过贝叶斯分类器选取具有最大响应的候选位置作为目标的跟踪位置.在此基础上分别提取正负样本来更新分类器参数,从而实现持续稳定的跟踪.实验结果表明,该算法能够较好地解决压缩感知跟踪中的目标旋转和尺度变化问题. 相似文献
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