一种基于多维交替方向乘子法的多输入多输出逆合成孔径雷达成像方法

基于傅里叶变换的传统逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法存在数据存储量大、数据采集时间长的问题.压缩感知(CS)理论利用图像的稀疏性,可以利用有限的数据恢复图像,这极大降低了数据采集成本.但对于多维数据,传统压缩感知方法要将多维数据转化成一维向量,这造成了很大存储和计算负担.因此,该文提出一种基于多维度-交替方向乘子法(...     

规模生产技术——台湾制造业的竞争力

以台湾宏基电脑集团为例，介绍了制造业的竞争力－－规模生产技术。详细阐述了为何市场需扩大到一定的经济规模才有竞争力；针对制造的核心竞争力介绍了台湾大规模生产的技术内涵；最后介绍了Internet下的制造新思维。     

基于复值卷积网络的阵列DOA估计北大核心CSCD

针对现有深度学习方法难以有效利用阵列回波信号的复值相位信息这一问题,文中提出了一种基于复值卷积网络的均匀线阵波达方向(DOA)估计方法,旨在提高DOA估计精度并增强低信噪比条件下对多信源参数估计的适应能力。该方法利用实际阵列输出信号协方差矩阵的Hermitian特性,以其上三角数据作为复值网络的输入,以对应的理想数据作为标签,学习得到信号理想协方差矩阵的第一行,再结合其Hermitian和Toeplitz特性,重构该理想矩阵;最后采用子空间类算法进行DOA估计。仿真结果表明:相比传统子空间类和实值卷积网络算法,该算法在低信噪比下具有更高的估计精度。