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对于星载超高分辨率合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR),回波生成时通常的"一步一停"假设不再成立,此时,常规的星载SAR成像方法将会造成目标成像质量的严重恶化。在星载SAR精确回波模型的基础上,提出了一种较为简便的、适用于星载超高分辨率聚束SAR成像的方法,该方法通过引入额外的距离徙动校正来补偿由于"一步一停"假设不成立所带来的信号畸变。仿真试验的结果表明,该成像方法能够很好地消除"一步一停"假设不成立的影响,实现精确的星载超高分辨率聚束SAR成像。 相似文献
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针对小样本集的多极化合成孔径雷达(SAR)图像目标,提出利用迁移学习、多极化SAR图像增广以及网络架构适应性改进,实现了多极化SAR图像目标端到端的智能分类识别;利用实测机载全极化SAR目标图像进行了实验.实验结果表明,与传统机器学习SVM方法相比,基于多极化SAR深度学习方法所包含的多个神经网络隐含层能自适应地提取目标高层语义特征,其目标分类识别精度更高,从而验证了本文深度学习方法用于多极化SAR图像目标识别分类的有效性. 相似文献
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由于天线在不同的子带进行扫描,星载扫描模式不能像条带模式那样,获得连续的方位向相位历史,利用条带模式高精度处理算法(如距离一多普勒算法)处理ScanSAR数据,通过在脉冲扫描间隔中填零,把扫描数据看成中间填零的相干脉冲串序列,等效成条带SAR数据,利用条带模式的处理算法进行成像。针对填零后的数据,数据量大,可以采用基于通用图形处理单元的并行处理技术,加快处理速度。对填零处理形成的栅瓣调制,通过滤波进行消除。这样处理的图像和条带模式的图像具有相同的辐射和几何分布特性,有效抑制扇贝效应带来的影响。对实测星栽ScansAR数据进行成像处理,试验结果表明该方法的有效性。 相似文献
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针对基于正下视天线几何构型的传统雷达高度计不适用于天线前向安装的弹载雷达导引头系统的问题,提出一种基于回波斜距多普勒分析的适用于前下视几何构型的雷达测高方法。该方法利用平台与目标间相对高度、速度、斜距及多普勒之间的几何关系实现高度测量,并采用方位谱相关法实现由前视几何引起的非均匀方位谱分布条件下的多普勒中心估计。首先对回波进行距离匹配滤波和方位去斜处理,实现距离方位二维聚焦。然后在距离向进行子段划分处理提高测高精度及稳定性。在每一距离子段中,通过波门和采样点推算斜距,采用方位谱相关法估计多普勒中心,并根据测高几何关系估计高度值。最后对各子段测高值进行能量筛选和平均后输出最终测高结果。仿真和实测数据处理结果均表明本文所提方法应用于弹载雷达导引头前视测高有很好的测高精度。 相似文献
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为提高课堂教学效果,培养学生的化学学科核心素养,教师应有效进行教学设计,以氯及其化合物为例,探析在实际教学中落实化学学科核心素养。教学设计围绕知识线、问题线、情境线和活动线展开,选择合适的材料,设计合理的教学活动,做到活动注重整体设计,实现深度学习;活动层层递进,发展核心素养;重视迁移运用,培养创新能力。 相似文献
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