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对断裂或下沉路基等电大尺寸异质体目标重构其几何特征(如位置,形状,尺寸等),在环境地质等工程应用及市政基础设施维护中尤为重要。然而由于电磁波在目标体内部的衰减,使得目标下表面反射回波很弱。对此该文提出一种基于内部谐振的弱信号补偿目标重构算法。由于有限目标边界的限制,电磁波在目标体内部沿传播方向产生多次反射,此现象在采样时间记录信号上体现为周期谐振。分析了谐振周期与目标宽度的关系并由此估计目标下表面的位置,结合去除虚像以后的目标前表面位置,重构目标形状。实验结果验证了提出方法的有效性以及对噪声的鲁棒性。 相似文献
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采用压缩感知理论的穿墙稀疏成像恢复算法需要感知矩阵满足有限等距性质(RIP),最直接的验证方法是判定感知矩阵的相干系数是否较小。针对现有的穿墙多输入多输出(MIMO)阵列稀疏成像方法没有验证感知矩阵是否满足RIP 性质而容易出现重构失败并导致成像模糊的问题,提出一种联合感知矩阵优化的穿墙MIMO阵列稀疏成像方法。该方法首先依据配置指标将阵元配置为两端发中间收和分时复用的模式,既能使感知矩阵的相干系数最小,又能获得均匀而不冗余的等效虚拟阵元;然后,从中选取部分能够满足感知矩阵相干系数最小的虚拟阵元组合,使用可分离逼近结构稀疏恢复算法充分考虑扩展目标信号的结构稀疏先验信息对其进行稀疏成像重构;最后,选取成像性能指标较好的一组作为成像结果。仿真和实验结果表明,该方法降低了运算量和虚拟阵元间的干扰,节约了硬件成本,提高了算法的稀疏重构性能,获得了高分辨的穿墙扩展目标成像。 相似文献
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针对现有穿墙雷达三维稀疏成像中,存在网格时延构建字典矩阵所需内存过大以及凸优化稀疏成像算法阈值参数不确定影响重建图像质量的问题,提出了一种基于衍射层析稀疏模型的学习近似消息传递三维成像方法。该方法在衍射层析成像算法上通过构造快速傅里叶变换算子来建立三维成像稀疏模型,然后修正近似消息传递算法求解稀疏解,并将其迭代过程映射成多层神经网络,最后通过数据驱动自适应学习多层神经网络中的可调参数,从而实现三维学习成像。仿真和实验数据处理结果表明,该方法不仅减小了系统所需内存,还避免了参数的人工调整对成像质量的影响。 相似文献
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针对现有超宽带穿墙雷达稀疏成像算法大多只采用点目标稀疏基表示模型和稀疏优化的正则化参数不能被自适应调整以及目标位置不在划分网格上带来虚假像的问题,该文提出一种基于贝叶斯证据框架的自适应稀疏成像方法。该方法首先利用组合字典独立稀疏表示场景中的点目标和扩展目标,然后在建立的偏离网格稀疏表示模型的基础上分层最大化各参数的似然函数,用第1层推理结合共轭梯度算法估计组合字典的各稀疏表示系数,用第2层推理估计正则化参数和目标的偏离网格量,最终通过迭代优化参数的设置得到问题的求解。仿真和实验结果表明,该方法不仅同时自适应增强穿墙场景中的点目标和扩展目标,还消除了偏离网格目标引起的虚假像。 相似文献
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4Mbps红外无线计算机通信卡研制 总被引:2,自引:0,他引:2
重点研究了IRDA-1.1串行红外物理层标准,提出基于ISA总线的4Mb/s红外无线计算机通信卡的硬件组成原理和驱动程序的设计方法,并且通过两台计算机点对点通信验证系统可行性。实验结果表明在协议规定的通信距离和视角范围内,其通信速率和误比特率均满足协议标准。 相似文献