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2.
用于军事飞行模拟器训练的雷达成像,具有不受时间和空间的限制、可控、保密等特点,在模拟训练中起着重要的作用。本文概述机载火控雷达采用的RBM、DBS、AR这3种主要对地测绘方法,国内外战斗机雷达型号及其成像系统;总结国外雷达成像模拟软件及国内雷达仿真器研发的现状,对已有产品的优缺点、适用范围、所用技术做详细说明;介绍雷达成像模拟的主要方法及实现过程,将目前的雷达成像模拟方法划分为3大类:回波信号模拟、传递函数和雷达图像特征的融合;并预测雷达模拟仿真将向建立通用数据库、扩大成像范围、提高实时性和逼真度的方向发展。 相似文献
3.
近年来无锚框的目标检测算法逐渐被应用于SAR舰船检测,其中FCOS算法摆脱了对锚框参数设置的依赖,对多尺度、多形态舰船检测的鲁棒性更好,但仍存在两个问题:第一、该算法直接进行逐像素点回归,因搜索空间过大、目标回归困难导致检测不够准确;第二、其中特征金字塔对低层特征利用仍有不足导致小目标大量漏检。针对上述问题基于FCOS进行改进,通过增加特征增强网络构建了二阶段无锚框检测算法。该网络作为第一阶段对检测过程进行精细化引导,同时增强了舰船特征表达能力。通过引入更多特征并增加跳跃连接改进特征金字塔,提高了低层特征利用率。在数据集SSDD和SAR-Ship-Dataset上的实验结果表明,平均准确率(mAP)相比FCOS分别提高9.5和3.4个百分点,相比其他主流舰船检测算法分别提高3.6和1.0个百分点,充分验证了所提算法的有效性。 相似文献
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5.
为了开发高效、先进的堆石坝正常运行工况下和遭遇地震后的变形监测方法,对基于卫星合成孔径雷达(SAR)数据的监测方法进行研究。卫星SAR不需要在坝面上安装任何传感器,可以对堆石坝的整个表面进行观测,且无论天气状况如何都能够获得数据,可用于堆石坝变形监测。利用卫星SAR数据对某堆石坝近4年来的外部变形进行了评价。该坝坝顶有3个观测点,对使用卫星SAR数据得到的外部变形结果和各测点观测成果进行对比,结果表明使用卫星SAR数据得到的外部变形结果与实际调查结果吻合,外部变形平均误差约为几毫米。此外,利用卫星SAR数据研究了2016年熊本地震对堆石坝的损伤,表明卫星SAR数据可以探测地震作用下堆石坝的小变形。 相似文献
6.
逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足,提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程,然后训练通用的神经网络,最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看,所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计,所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果,大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系. 相似文献
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8.
利用雷达卫星影像数据以岳阳市为例分析了遥感测量在洪水灾害监测中的应用。采用Otsu最佳阈值分割法对该区域洪涝灾害进行监测,得到了洪水淹没图、洪涝新增积水覆盖图和时间序列条件下的积水增量分布。2017年7月5日洪水时期相比前一年未发洪水时期,岳阳市的三个县市华容县、君山县和岳阳楼区分别新增水面面积69.78 km2、43.23 km2和7.14 km2。此研究工作有助于遥感测量在突发性洪水灾害应急响应中快速提取淹没区,同时针对洪水多发区进行时序监测。 相似文献
9.
目前矿区地表单点沉陷动态预计方法主要基于传统的水准测量数据,监测方法单一,成本高,观测点易破坏,不能保证地表形变信息的实时性,且采用灰色模型进行地表沉陷预计时只针对单一模型的应用,没有结合模型自身特点分析其适用性。以袁店二矿7221工作面为试验区域,采用合成孔径雷达差分干涉测量技术监测矿区地表沉陷量,分别建立了描述沉陷量与时间关系的GM(1,1)与灰色Verhulst模型进行地表沉陷量预计,实现了矿区地表沉陷监测与动态预计一体化。通过比较、分析GM(1,1)与灰色Verhulst模型对地表沉陷量的拟合及预计结果,得出了2种灰色模型在矿区地表沉陷预计中的适用性:在矿区开采沉陷开始至活跃前期,若地表单点沉陷量曲线呈近似单峰型,则宜采用GM(1,1)进行短期预计;当矿区地表沉陷进入衰退阶段,单点沉陷量曲线呈平底饱和状态,则宜采用灰色Verhulst模型进行中长期预计。 相似文献
10.
采用了一种混合时频算法来克服传统时频算法ISAR成像时交叉项干扰问题,提高成像分辨率;提出了"数据分割-时频分析与采样-数据拼接"成像加速方法提高ISAR成像处理效率.应用强散射回波点目标某飞机模型做仿真实验.对比传统ISAR时频分析方法和本文方法成像表明:本方法成像质量高,关键细节清晰可见,基本消除了无交叉项干扰,时频分辨率高:成像加速算法较传统成像算法缩短了一半以上的成像处理时间,成像实时性得到了显著提升。 相似文献