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1.
基于匹配追踪的稀疏分解方法原理简单,在工程实际中应用广泛,但其计算量大,重构精度也不够理想。针对此问题,利用水下目标回波信号的块稀疏特性,提出了水下目标回波的块信号稀疏分解方法。首先基于水下目标回波和块稀疏信号的基本理论,结合回波信号仿真结果,分析了水下目标回波信号的块稀疏特性;然后,充分考虑回波信号本身的稀疏结构,利用信号分块和原子分块的思想,针对水下目标回波提出了块信号的稀疏分解和块匹配追踪重构算法,并从理论上对其计算复杂度进行了分析;最后,采用仿真实验的方式,与传统方法进行对比。结果表明,该方法大大减少了计算量,提高了重构精度。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)由于其自身条件的限制,导致在日常的研究中需要人为的在计算机上对其信号进行一些仿真。在得到的仿真信号中包含着目标的微动信号,这些微动信号对应着目标的微动特性,它们是目标的本质属性,是目标特性研究的重点。而微动特性又会受到目标和雷达参数等的影响,因此,需要对不同参数下目标的微动特性进行研究。主要以机载SAR为模型,构建模型仿真,并对目标参数、雷达参数、仿真参数等进行完整的特性分析。其中仿真主要采用散射点模型,运用采样序列分段置零的仿真方法构建仿真模型;再运用时频分析方法对得到的仿真结果进行特性分析;由于场景中很多参数如PRF、车身速度、车轮半径、散射点采样个数、车身运动方向与方位向夹角等会对目标的微动特性产生影响,因此,改变这些参数再用时频分析方法对不同参数下的仿真结果进行分析,并最后对其进行总结来研究目标的微动特性。 相似文献
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机载合成孔径雷达(SAR)回波数据是机载SAR信号处理的基础,然而靠飞行试验得到的实测数据价格昂贵且不灵活。针对这一问题,提出了一种可以在实验室中对机载SAR微动目标回波数据进行仿真的方法。首先,叙述了SAR运动点目标回波数据模拟的理论模型,提出了三维SAR运动点目标回波数据模拟的方法,并根据轮式和履带式车辆的结构特征与运动特征分别建立了两者的理论模型,给出了模拟实验的结果;然后,通过时频分析对不同车辆在不同速度情况下的回波信号进行了分析比较。仿真和研究结果显示:该理论建模方法正确有效,能够很好地用于在实验室中实现对机载SAR微动目标回波数据的仿真,回波信号的微多普勒特性为已有的目标识别方法提供了重要辅助条件。 相似文献
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10.
提出一种基于局部线性判别器融合的方法,在非线性流形上展开判别分析.首先根据Gabriel图对整体流形作局部区域划分,并构造局部线性判别器.然后通过局部判别器融合获取整体非线性判别器:基于边界准则函数,以迭代优化的方式为每个局部判别器分配最佳的权重系数.基于边界准则函数的融合算法,克服小样本问题,消除整体判别器的性能对样本分布的依赖性.在人工合成数据集以及人脸图像库上的实验证明本文算法的有效性. 相似文献