简介:特征提取是合成孔径雷达目标识别关键技术与核心任务。为了更好地提取目标特征,稀疏约束将被添加在非负矩阵分解法中,并应用于图像目标特征提取,通过利用稀疏约束的非负矩阵分解方法对sAR目标图像进行分解,构建具有稀疏性的目标特征矢量,提高了特征矢量的类内相似性与类间差异性。利用基于支持向量机的分类方法对MSTAR数据进行目标识别试验,试验结果表明,添加稀疏约束的NMF方法与PCA、ICA以及一般NMF特征提取方法相比,能够显著提高目标识别的稳定性和准确率。
简介:针对浙江广电集团800平米高清演播室视频系统在实际使用过程中存在的不足,按需调整了机房线路,以适应演播室节目制作需要。
简介:针对经典脉冲压缩匹配滤波器距离旁瓣高、不利于检测邻近距离小目标的局限性,文献[2]和[3]提出了自适应脉冲压缩方法,在高斯背景下对P3取得了良好的压缩效果。但其多普勒容限性能差,且杂波环境简单。在此基础上,该文采用相位编码脉内线性调频信号,分析了海杂波背景下自适应脉冲压缩方法的性能,进行了仿真。仿真结果表明,在海杂波背景下,该方法具有距离旁瓣低、多普勒容限大、能检测多目标等优点。
简介:分析了反辐射无人机(ARUAV)常用的时间鉴别技术——脉冲前沿跟踪技术对抗多点源诱偏(诱饵+雷达)系统的可用性。以正三角形布阵的三点源诱偏系统为例,分析了空间各点雷达与诱饵信号到达无人机被动导引头(PRS)的时序关系,证明了无论被动雷达导引头位于空间中的任何位置,两个诱饵信号中至少有一个诱饵信号是可能提前到达该被动雷达导引头的。进而分别建模仿真,讨论了时域鉴别法在△τ=d/c、△τ≠d/c以及无人机处于不同高度时完成任务的效果。结果表明,利用该技术,无人机的被动雷达导引头可以在很大的空域内及时发现先到达的诱饵信号,测量其信号源的方向,进行逐一跟踪和攻击,实现突防压制和通道清理等任务。