创新菜及其评分标准

随着社会经济的迅速发展和人民生活水平的不断提高,饮食行业日益兴旺发达,使我国的烹饪技术迎来了历史上少见的全新的发展、充实、融合和提高,一大批人民喜闻乐尝的创新菜式如雨后春笋,涌现不停;另外,由于餐饮业竞争的愈发剧烈,为了在竞争中立于取胜,迫使该行业要绞尽脑汁,推陈出新。于是,一款款新派菜点闪现在人们的餐桌上,摆放在烹饪评委们面前的评判席上。我作为一名烹饪教育工作者,同时又是一名烹饪师高级考评员,从事过近二十年的中式烹调师的考评鉴定工作,也常常参加各种各类的美食节和烹饪技术比赛的评判,在对菜肴的质量鉴定评判过程…     

基于Capon 谱估计的星载SAR 自适应DBF 研究

在地形起伏较大的山地区域,星载SAR 利用传统俯仰向数字波束形成(DBF)方法接收场景回波时,都会出现波束指向偏差的问题,这一偏差使得回波接收增益与信噪比降低。针对这一问题,该文提出一种基于Capon 空间谱估计的星载SAR 自适应DBF 方法。该方法首先通过有限的回波数据来准确地估计出各距离门内信源的波达角(AOA),而后利用这些信息来更新接收波束的加权矢量,从而能够在任何时刻都使接收波束准确地指向信源位置,以此来改善回波增益与信噪比。仿真实验结果表明,该方法较传统的俯仰向波束扫描(SCORE)法有较大的性能改善,同时它还对系统及信源参数的变化有很强的鲁棒性。      

GEO SAR非“停走停”特性分析

传统合成孔径雷达进行了“停走停”假设,地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)由于作用距离远、回波时延长,“停走停”假设不再成立.针对这一问题,给出一种基于迭代的方法计算出了精确的收发斜距,考虑到回波建模的高效性,在此基础上提出了一种近似计算,并对GEO SAR“停走停”假设进行了多普勒误差分析和定量说明.该方法具有较高的计算效率和计算精度,可以真实模拟GEO SAR非“停走停”问题,实验结果证明所提方法的可行性和有效性.     

针对韦布尔分布的循环剔除TLM-CFAR检测器

针对韦布尔分布杂波背景中的目标检测问题,本文提出了一种CFAR检测器—循环剔除TLM-CFAR检测器。该检测器基于TL矩估计方法,首先获得韦布尔分布的两参数估计值,进而确定CFAR检测门限,然后利用循环剔除法剔除干扰目标和强散射点的影响。文中证明了TLM-CFAR检测器具有恒虚警性,利用Monte Carlo仿真方法研究了这种检测器的性能,并与MLH-CFAR检测器进行了比较。仿真结果和实验结果表明,这种检测器不仅可以达到MLH-CFAR检测器的性能,同时避免了最大似然估计需要迭代计算的繁琐性,提高了检测算法的效率和适用性。