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为了更好地研究蒸发波导对电磁波传播的影响,针对目前利用抛物方程模型进行电波传播预测时多将边界条件假设为平静的理想海面、且未考虑风速引起的海面粗糙状况的不足,引入了贴近实际的Miller-Brown粗糙衰减因子,进而给出了粗糙海面阻抗系数公式.结合我国海域蒸发波导实际情况,采用GPS信号参数,通过进行陷获可能性分析及传播损耗计算,仿真分析粗糙海面对电磁波在蒸发波导中传播的影响.结果表明:GPS信号可以被陷获在蒸发波导内实现超视距传输.风速越大,海面越粗糙,电磁波的超视距传输距离越小.当风速达到一定级别时,几乎可以抵消电磁波的超视距传输现象.说明粗糙海面对电磁波蒸发波导传播有较大影响. 相似文献
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蒸发波导既可促成微波通信、雷达等系统超视距工作,又可能造成异常盲区,因此获知蒸发波导的时空态势是夺取海上制电磁权的关键.若仅靠增大传感器布设密度提升感知分辨率,则费效比高且提升空间有限.压缩感知为从相对稀少的观测数据中获知蒸发波导态势提供了可能.本文提出盲自适应KLT(Karhunen-Loéve Transform)追踪算法,通过少量观测数据,充分挖掘蒸发波导的稀疏性,准确恢复出蒸发波导的分布.理论分析和实验表明,新方法总体性能优于基于DCT(Discrete Cosine Transform)和传统KLT的对照组性能,且新方法在节省九成采样资源的前提下,最终的重构结果能够达到重构信噪比30dB的水平,为海上长时间、大范围蒸发波导态势感知提供了压缩采集的基础. 相似文献
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基于卡尔曼滤波的压缩感知弱匹配去噪重构 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的贪婪迭代类压缩感知重构算法均基于最小二乘对信号进行波形估计,未考虑到可能将量测噪声引入信号估计的情况.针对以上不足,提出了一种基于线性Kalman滤波的压缩感知弱匹配去噪重构算法.该算法不需已知稀疏度先验,通过引入Kalman滤波,在最小均方误差准则下,每次迭代都获得最佳信号估计;并以弱匹配的方式同时筛选出有效的原子,并剔除冗余原子进而重构原信号.新算法继承了现有贪婪迭代类算法的有效性,同时避免了因噪声干扰或稀疏度未知导致的重构失败.理论分析和实验表明,新算法在同等条件下,重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法,且其运算时间低于BPDN算法和同类的KFCS算法. 相似文献
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为提高图像分割的抗噪鲁棒性并解决分割数目的自适应确定问题,通过在聚类标签先验概率的折棍构造过程中建立Markov随机场,将空间相关性约束引入Dirichlet过程混合模型的概率建模,使聚类的空间平滑性得以增强,并采用变分推断方法获得聚类标签的收敛解析解,提出一种基于折棍变分贝叶斯推断的图像分割算法,实现了对像素聚类标签和分割数目的同步自适应学习,避免了传统方法中因引入空间相关性约束而出现的计算复杂问题.基于Berkeley BSD500图像测试数据集的数值实验结果表明,该算法具有比现有的混合模型聚类图像分割算法更高的PRI值,且在低于0.1的噪声方差条件下表现出了更优的抗噪鲁棒性. 相似文献
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最小二乘是现有贪婪迭代类压缩感知重构算法中通用的信号估计方法,其未考虑到可能将量测噪声引入信号估计的情况.针对以上不足,提出一种基于Monte Carlo采样的压缩感知弱匹配去噪重构算法.该算法在未知信号稀疏度先验的条件下,通过引入递推Bayesian估计减小量测噪声的干扰;同时,以弱匹配的方式筛选出有效的原子,并剔除冗余原子进而重构原信号.新算法继承了现有贪婪迭代类算法的有效性,同时避免了因噪声干扰或稀疏度未知导致的重构失败.理论分析和实验表明,新算法在同等条件,尤其是非高斯噪声情况下,重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法,且其运算时间低于BPDN算法和同类的KF-SAMP算法. 相似文献