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针对如何快速准确地跟踪到非线性系统的状态问题, 研究了量子细胞神经网络(QCNN)在非线性跟踪中的应用。在满足Lyapunov函数指数收敛的条件下, 设计了一种新型参数形式的控制器, 在此基础上, 对三种非线性系统即确定性非线性运动、参数和运动规律未知的非线性数据系统以及典型蔡氏电路进行了QCNN跟踪研究。仿真结果表明, 在QCNN系统中, 通过设计合理的控制器可以实现非线性问题状态的有效跟踪, 且实验结果为QCNN系统复杂度与跟踪的及时性之间关系提供了参考依据和有力的说明。设计的新型控制器及对实际问题处理方法为QCNN的理论及应用研究具有借鉴意义。 相似文献
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针对高分辨前视阵列SAR三维成像系统面临的距离采样率高和回波数据量大的问题,本文利用地面散射源在三维空间中的稀疏性,提出距离频域和沿航向时域二维稀疏采样并稀疏重构地面三维图像的方法.从前视阵列SAR角度观察三维地面,地面散射源在距离向和沿航向二维空间中是稀疏的,在该二维方向上联合稀疏采样有望实现最佳的稀疏采样效果.为避免距离向时域稀疏采样造成的三维成像复杂化,提出利用子脉冲结合距离频域稀疏采样的方法来实现距离向稀疏采样.同时,结合地面散射源连续性特点,提出低信噪比情况下稳健的信号重构方法.与传统三维匹配滤波成像方法相比,本方法降低了距离采样率和回波数据量,并直接重构地面散射源信息以实现三维成像. 相似文献
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基于FastICA的模糊强噪背景下指纹盲提取研究 总被引:1,自引:1,他引:0
独立分量分析作为盲源信号分离的一种有效方法在许多方面都获得了成功的应用.这里对独立分量分析的基本理论和FastICA的算法实现做了简要介绍.针对犯罪现场嫌疑人遗留的指纹都非常模糊、杂乱,不能进行鉴定的特点,提出一种基于FastICA的指纹提取方法,它通过时遗留在犯罪现场的模糊混合指纹进行盲分离,提取出清晰的单个指纹,从而鉴定犯罪嫌疑人.对实测数据进行盲分离的结果表明,快速独立分量分析方法是一种有效的指纹提取方法,该方法可分离出强噪声环境下的模糊指纹,具有很高的可靠性. 相似文献
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阵元数太多导致前视阵列SAR系统天线成本高和设计复杂,如何以较少的阵元数获取较高的成像质量是前视阵列SAR系统面临的重难点问题.根据系统成像质量要求,结合波束扫描、栅瓣抑制等技术,本文提出一种稀疏收发天线阵的设计方法.理论分析和仿真实验结果表明,该方法在保证一定成像质量的前提下,有效降低了阵元数量,提高了系统信噪比,具有一定的应用价值. 相似文献