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一种基于卷积神经网络的雷达目标分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达作为对低空和地面目标探测及监视预警的主要手段,在安全领域应用广泛。针对现阶段实际应用中雷达目标分类技术中过于依赖人工提取特征的问题,提出了一种基于卷积神经网络的分类方法,对雷达回波数据进行二维傅里叶变换得到距离-多普勒图像,再以距离-多普勒图集作为数据集,训练神经网络,得到能够完成雷达目标识别的网络模型。结果表明,相较于传统方法,基于卷积神经网络的目标识别模型在省去人工工作的同时提高了目标识别精度。 相似文献
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针对二坐标警戒雷达对三坐标光学传感器传感器目标指示交接问题进行研究,由于二坐标雷达缺少对目标俯仰角的测量信息,难以向三坐标光学传感器传感器提供准确的指示信息,在交接中无法进行准确的坐标变换的处理,导致雷达对光学传感器指示交接效率低下。首先,利用目标信息的先验知识建立了二坐标指示信息的概率描述模型;随后对不同坐标系之间的转换进行描述,并用蒙特卡罗采样法解决不同传感器之间坐标转换问题;最后,针对机械伺服的光学传感器设计了搜索算法,优化了光学传感器搜索空域大小和视域编排顺序,解决机械伺服传感器在对目标的指示交接中存在的搜索视域编排不合理、耗时较长等问题。仿真实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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雷达目标检测近年来一直是雷达信号处理中的重要任务,在探测监控等安全领域中有非常重要的作用;针对传统恒虚警目标检测方法存在的环境适应能力较弱、复杂地形环境下雷达虚警数量急剧上升等问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达目标检测方法;以雷达回波信号数据处理后得到的距离-多普勒图像作为模型的训练集和测试集,设计基于FasterR-CNN结构的雷达目标检测模型,训练模型并将测试结果与传统恒虚警目标检测算法结果相比较,所设计的模型提升了雷达目标检测正确率并较大地减少了虚警数量,这表明将卷积神经网络应用于雷达回波信号的处理任务中是可行的。 相似文献
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对软件无线电中的中频采样方法进行了探讨,分析了三种采样方法的实现原理,给出了基于软件无线电的三种A/D采样方法的实现方法,并对各自的应用范围进行了讨论。 相似文献
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实用化集群智能构建应明确个体/群体协同协作基础性关联,形成可扩展模型与方法。当前差异化场景下模型方法难以互通共融,亟待破解共性基础,实现行为一致性与互动性统一。面向集群目标分配的层次化信息传播方法,基于复杂网络信息传播、社团结构等理论,对决策与通信解耦,构建双层耦合系统模型基础,提出基本的UAU-FO*层次化状态控制方法。面向中观尺度动态群落信息交互控制,构建基于UAU-FO*的层次化信息传播方法,形成个体目标拣选与群体协作涌现间可扩展关联,实现目标信息的集群决策传播效应和自主聚合解聚。仿真结果表明,决策与通信解耦后,通过独立信息感知融合、层间控制、群组调控策略,可实现对目标的群组行为涌现,并验证了弱通联条件下该方法具备较好鲁棒性、持续作业稳定性和系统健壮性。 相似文献
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高跃清 《计算机工程与科学》1987,(4)
本文首先简要综述了DECnet-VAX的概貌,重点剖析了DECnet-VAX数据链路层DDCMP协议。其为网络的互连,导种机入网,以及开发其他网络软件打下了基础。 相似文献