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对无人机探测与识别技术研究综述
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作者 张军 田西兰 《兵器装备工程学报》 北大核心 2026年第1期344-352,共9页
随着无人机技术的快速发展,其在民用和军事领域的应用日益广泛,但同时也带来了诸多安全挑战,如非法入侵空域、侵犯隐私等。因此,开发高效可靠的无人机探测与识别技术显得尤为迫切。本文中我们对无人机探测与识别技术的最新进展进行了系... 随着无人机技术的快速发展,其在民用和军事领域的应用日益广泛,但同时也带来了诸多安全挑战,如非法入侵空域、侵犯隐私等。因此,开发高效可靠的无人机探测与识别技术显得尤为迫切。本文中我们对无人机探测与识别技术的最新进展进行了系统全面的分析,研究重点聚焦于基于雷达、射频(RF)、声学和视觉的多种探测方法,并对比分析这些技术的优势与局限性。总结了多源传感器信息融合的探测识别方法,以提高无人机探测与识别系统的鲁棒性和准确性。研究结果表明,多源传感器信息融合技术能够有效克服单一传感器技术的不足,显著提升无人机探测与识别系统的性能。为无人机探测与识别技术的发展提供了新的思路和解决方案,具有重要的研究价值和实际应用前景。 展开更多
关键词 无人机 无人机探测 无人机识别 深度学习
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基于联合邻域像素结构化低秩的层析SAR三维成像方法
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作者 周弘昊 刘艳阳 +3 位作者 李涛 崔硕 徐刚 邢孟道 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2026年第1期80-94,共15页
层析合成孔径雷达(TomoSAR)三维成像能够克服场景叠掩、投影几何失真等问题,具有重要的科学研究和应用价值。由于TomoSAR高程分辨率受到高程向孔径限制,通常利用压缩感知等超分辨算法提升三维成像性能。然而,传统压缩感知方法需预先划... 层析合成孔径雷达(TomoSAR)三维成像能够克服场景叠掩、投影几何失真等问题,具有重要的科学研究和应用价值。由于TomoSAR高程分辨率受到高程向孔径限制,通常利用压缩感知等超分辨算法提升三维成像性能。然而,传统压缩感知方法需预先划分离散网格导致存在网格失配等问题,同时在通道数少、信噪比低等限制条件下,成像分辨精度受限。针对以上问题,该文提出了一种基于联合邻域像素结构化低秩的层析SAR超分辨三维成像方法,通过增强信号内部结构性表征以增加有效样本数量,提高三维重建性能。具体而言,基于邻域像素高程一致性假设,可联合邻域像素稀疏特性构建无网格结构化低秩非凸优化模型,以增强信号内部结构表征并克服传统稀疏网格化的缺陷。此外采用投影梯度下降算法进行高效求解,引入非相干可行域约束,有效降低重构性能对采样位置的依赖性。最后,利用仿真数据、实测SARMV3D-1.0机载阵列数据和陆地探测一号卫星数据进行了验证。实验结果表明,所提方法在三维重建精度和稳定性方面均显著优于现有大多数主流方法。 展开更多
关键词 三维SAR 联合邻域 超分辨 结构化低秩 陆地探测一号
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语义驱动的4D雷达与相机融合目标检测
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作者 郑联庆 艾文瑾 +6 位作者 马志雄 任洪泽 卢守义 刘瑞 闫晟煜 朱西产 白傑 《汽车工程》 北大核心 2026年第2期342-351,共10页
融合相机与4D雷达实现鲁棒的三维目标检测对于自动驾驶的安全性至关重要。然而,现有的融合方法主要集中在低维度的雷达几何特征与图像像素特征对齐,缺乏对于整个场景级语义信息的利用,导致次优的检测性能。为此,本文首次提出视觉语言模... 融合相机与4D雷达实现鲁棒的三维目标检测对于自动驾驶的安全性至关重要。然而,现有的融合方法主要集中在低维度的雷达几何特征与图像像素特征对齐,缺乏对于整个场景级语义信息的利用,导致次优的检测性能。为此,本文首次提出视觉语言模型(vision-language model,VLM)辅助的4D雷达与相机融合框架RCT-Net,用于三维目标检测。首先,通过精心设计的用户提示来引导VLM生成包含感兴趣目标的场景文本描述,其通过文本编码器生成场景级语义特征。然后,设计了一个TBFusion(Text-BEV Fusion)模块,其通过新颖的跨模态注意力机制,将场景语义特征深度整合到鸟瞰图(Bird's-Eye-View)空间。该模块一方面提供先验知识来引导图像特征视角转换,另一方面在最终的特征融合阶段进一步对多模态BEV特征进行语义增强。最后,由三维检测头对增强后的特征进行解码,实现目标属性预测。在公开的4D雷达数据集TJ4DRadSet和View-of-Delft的大量实验表明,RCT-Net实现了优异的性能,其3D mAP分别达到了41.34%和57.02%,验证了本框架的有效性与先进性。 展开更多
关键词 自动驾驶 多模态融合 三维目标检测 4D毫米波雷达 视觉语言模型
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基于粗糙集的最优仿真装备质量评价模型
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作者 闫永玲 张庆波 刘鑫宇 《火力与指挥控制》 北大核心 2026年第2期30-37,46,共9页
针对诸多评价方法对仿真装备质量评价结果存在差异的问题,如何在诸多方法中决策最优评价方案成了目前的研究热点。运用粗糙集相关理论进行数据挖掘,分析数据挖掘结果,得出改进信息熵法为改进ADC法、改进信息熵法、改进灰色局势决策法3... 针对诸多评价方法对仿真装备质量评价结果存在差异的问题,如何在诸多方法中决策最优评价方案成了目前的研究热点。运用粗糙集相关理论进行数据挖掘,分析数据挖掘结果,得出改进信息熵法为改进ADC法、改进信息熵法、改进灰色局势决策法3种方法中进行仿真装备质量评价的最佳方案。为更好地进行仿真装备质量评价提供理论依据,也为后续仿真装备改进提供依据和参考,具有一定的军事价值与应用前景。 展开更多
关键词 粗糙集理论 最优模型 仿真装备 质量评价
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基于交替方向乘子法的雷达目标多频段多视角融合高分辨成像算法
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作者 李璇 仲健豪 +2 位作者 何姿 樊振宏 丁大志 《系统工程与电子技术》 北大核心 2026年第1期87-93,共7页
针对综合利用不同频带、不同视角的雷达回波数据实现更高分辨率清晰图像的问题,提出一种基于交替方向乘子法的雷达目标多频段多视角融合高分辨成像算法。首先构建多频段多视角的信号稀疏表示模型,然后利用交替方向乘子法对该信号稀疏表... 针对综合利用不同频带、不同视角的雷达回波数据实现更高分辨率清晰图像的问题,提出一种基于交替方向乘子法的雷达目标多频段多视角融合高分辨成像算法。首先构建多频段多视角的信号稀疏表示模型,然后利用交替方向乘子法对该信号稀疏表示问题进行求解,最后获得超带宽和大相干积累角度的雷达回波信号,从而得到比单雷达系统更高分辨率的雷达图像。交替方向乘子法的稀疏正则化机制通过鼓励解的稀疏性,能够自动忽略背景中的低强度、随机性或分散的杂波信号,从而有效抑制背景杂波,实现成像质量的增强。以简单多球模型及复杂舰船模型为例,从重构精度与抗噪性能两方面出发,分析所提方法与目前常用重构算法对于实现多频段多视角融合高分辨成像的影响。结果表明,所提方法在低信噪比环境下仍可准确重建目标散射点,并保持较高成像分辨率,验证了方法的有效性与抗噪性。 展开更多
关键词 交替方向乘子法 多频段多视角融合 信号稀疏表示 高分辨成像
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基于反向传播神经网络的城市环境路径损耗预测研究
6
作者 王志鹏 万留进 +3 位作者 李玉生 吴昊 马鑫 行鸿彦 《无线电通信技术》 北大核心 2026年第1期181-188,共8页
针对城市复杂电磁环境下传统经验模型预测精度不足与射线追踪(Ray-Tracing,RT)方法计算效率低下的双重挑战,提出了一种融合卫星影像与三维几何特征的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)路径损耗预测模型。通过整... 针对城市复杂电磁环境下传统经验模型预测精度不足与射线追踪(Ray-Tracing,RT)方法计算效率低下的双重挑战,提出了一种融合卫星影像与三维几何特征的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)路径损耗预测模型。通过整合高分辨率卫星影像的RGB光谱信息与散射体的统计特征,表征电磁传播路径的环境特征,结合经过实测数据校准的RT仿真数据构建数据集。实验结果表明,引入三维环境特征后,预测精度显著提高。相较于不使用三维特征的数据集,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)下降1.54 dB;与对比的多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)和随机森林(Random Forest,RF)模型相比,RMSE分别下降2.21 dB和0.34 dB。同时,BPNN模型的计算时间仅为RT模型的一半左右,且在新场景中与实测数据相比的RMSE为5.27 dB,表现出良好的泛化能力。 展开更多
关键词 路径损耗 反向传播神经网络 信道模型 环境表征
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灵巧调制互补编码的探干一体化波形设计
7
作者 郭永刚 王志川 +2 位作者 陆星宇 杨建超 顾红 《现代雷达》 北大核心 2026年第1期68-76,共9页
探测干扰一体化波形设计,一般是基于共享波形的理念,利用无典型雷达信号特征的干扰信号进行探测。现有研究设计的波形可设计自由度低、探测结果旁瓣水平高,综合性能较差。文中提出了一种基于灵巧调制互补编码的探测干扰一体化波形。传... 探测干扰一体化波形设计,一般是基于共享波形的理念,利用无典型雷达信号特征的干扰信号进行探测。现有研究设计的波形可设计自由度低、探测结果旁瓣水平高,综合性能较差。文中提出了一种基于灵巧调制互补编码的探测干扰一体化波形。传统基于灵巧调制的探测干扰一体化波形二相编码序列的夹角可调,干扰效果可控。然而该灵巧调制波形存在探测旁瓣高的问题,从互补编码的角度出发,文中设计了一种具有互补特点的灵巧调制波形,该波形可通过脉冲间相加合成一个完整的线性调频信号,降低了灵巧调制波形的探测旁瓣,提升了灵巧调制波形的探测性能。理论分析表明,通过调整编码序列的相位夹角可灵活调控该一体化波形的探测和干扰效果。通过仿真分析和实测证实了该波形具有显著优势。 展开更多
关键词 雷达探测干扰一体化 波形设计 相位编码序列 互补编码
原文传递
机载曲线轨迹SAR的RAA剩余空变相位误差补偿算法
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作者 邱峰 沈瑞娜 +1 位作者 杜旺旺 唐世阳 《空军工程大学学报》 北大核心 2026年第1期66-77,共12页
机载曲线轨迹大前斜视合成孔径雷达(SAR)因飞行灵活、覆盖范围广,在灾害监测和资源勘探等领域中具有重要应用价值。然而,较大的前斜视角会引入显著的空变相位误差,导致传统成像算法在场景边缘区域出现严重散焦甚至无法成像的问题。针对... 机载曲线轨迹大前斜视合成孔径雷达(SAR)因飞行灵活、覆盖范围广,在灾害监测和资源勘探等领域中具有重要应用价值。然而,较大的前斜视角会引入显著的空变相位误差,导致传统成像算法在场景边缘区域出现严重散焦甚至无法成像的问题。针对上述问题,提出了一种机载曲线轨迹SAR的RAA剩余空变相位误差补偿算法。首先,建立精确的剩余空变相位误差模型,并深入分析了其空间分布特性。随后,通过建立慢时间域与空间频域的映射关系,推导出剩余相位误差在空间频域的解析表达式,进而设计出一种结构简洁、计算高效的空变相位误差补偿滤波器。该滤波器采用分块处理方式,在空间频域实施逐块相位校正操作,有效抑制了由曲线轨迹和大斜视角引起的空变相位误差。与传统算法相比,所提算法在保持较低运算复杂度的同时,显著改善了场景边缘区域的成像质量。仿真和实测实验结果表明,所提算法边缘点目标的方位向散焦现象被显著抑制,图像分辨率、峰值旁瓣比和积分旁瓣比更接近理论值,有效实现了大前斜视下的宽幅成像。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 大前斜视 曲线轨迹 大场景 剩余空变相位误差补偿
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城市建筑SAR三维成像域几何连续性表征与少轨数三维成像
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作者 胡凤鸣 田稷钒 +1 位作者 程国振 徐丰 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2026年第1期26-41,共16页
合成孔径雷达(SAR)是一种主动式微波传感器,具备全天时、全天候工作的能力,是重要的对地观测数据源。二维SAR图像回波混叠影响其在目标识别等方面的应用,利用多基线观测的SAR三维成像技术能够解决目标叠掩问题,但受限于系统复杂度,当前... 合成孔径雷达(SAR)是一种主动式微波传感器,具备全天时、全天候工作的能力,是重要的对地观测数据源。二维SAR图像回波混叠影响其在目标识别等方面的应用,利用多基线观测的SAR三维成像技术能够解决目标叠掩问题,但受限于系统复杂度,当前机载或星载单航过SAR系统仅能获得稀疏采样,无法满足算法对数据量的需求。由此发展的微波视觉三维成像新理论通过挖掘微波视觉语义信息来弥补采样的不足,其关键技术包括视觉信息获取以及信息融合处理。然而,SAR图像的几何连续性表征和应用方式缺乏相关性研究,该文分析了典型目标在SAR三维成像域内几何连续性的表征形式,并分别提出了隐式和显式几何连续性约束的少轨数三维成像方法。最后采用实测机载阵列InSAR数据进行算法验证,表明利用几何连续性约束能够有效提升稀疏采样下的三维成像性能。该文提出的几何连续性表征方法为微波视觉三维成像的具体实现提供了一种有效途径。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 三维成像 稀疏采样 几何连续性 微波视觉
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基于双网络协同的多通道雷达前视成像方法
10
作者 周卓洁 李悦丽 +3 位作者 刘可 朱巧鹏 肖志飞 代大海 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2026年第1期196-214,共19页
针对雷达正前视方向多普勒梯度消失导致多目标分辨困难以及前视图像模糊的问题,该文提出一种基于双网络协同的多通道雷达前视成像方法,构建了一个分层级联的端到端处理框架:首先,设计轻量化目标数量估计网络(NEN),基于回波协方差矩阵特... 针对雷达正前视方向多普勒梯度消失导致多目标分辨困难以及前视图像模糊的问题,该文提出一种基于双网络协同的多通道雷达前视成像方法,构建了一个分层级联的端到端处理框架:首先,设计轻量化目标数量估计网络(NEN),基于回波协方差矩阵特征预测主瓣内目标数量;其次,根据目标数量动态选择预训练的角度估计网络(AEN)模型,实现高精度的目标方位角估计;最后,将目标数量与角度估计值作为先验信息,结合迭代自适应算法完成目标强度估计和二维投影成像。仿真和实测实验结果表明:相比于传统超分辨算法,所提方法在正前视区域能够更有效实现对强弱点目标参数的同时估计和精确重构,在目标数量估计上的准确率达到86.75%,角度估计均方根误差在双目标场景下低于0.2°,有效提高了前视成像质量。 展开更多
关键词 多通道雷达 多目标分辨 前视成像 双网络协同 参数估计
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语义引导的星载多角度SAR三维重建方法
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作者 杨雪莹 李高鹏 张云 《系统工程与电子技术》 北大核心 2026年第2期430-446,共17页
面向舰船目标结构复杂性及散射特性导致的星载合成孔径雷达影像三维重构精度较低问题,提出一种语义引导的多角度合成孔径雷达三维重建技术。通过推导本质矩阵模型,弥补基础矩阵在表达目标与投影点间关系上的局限性。此外,采用多层次的... 面向舰船目标结构复杂性及散射特性导致的星载合成孔径雷达影像三维重构精度较低问题,提出一种语义引导的多角度合成孔径雷达三维重建技术。通过推导本质矩阵模型,弥补基础矩阵在表达目标与投影点间关系上的局限性。此外,采用多层次的拉普拉斯高斯Blob探测算法来辨识合成孔径雷达图像中的显著特征点,并选用归一化互相关算法来执行图像配准,有效应对旁瓣干扰。在完成图像分割与特征提取后,借助提取到的语义信息,系统剔除错误重构点,从而强化舰船目标的三维重建质量。实验结果显示,所得舰船结构解析的相对误差在4%以下,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多角度合成孔径雷达 语义信息 舰船目标 图像匹配
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基于TCN-Transformer模型的毫米波雷达船舶目标识别方法
12
作者 方梦瑶 张贞凯 《电光与控制》 北大核心 2026年第3期90-95,110,共7页
针对毫米波雷达回波信号的目标分类问题,提出一种基于TCN-Transformer模型的船舶目标识别方法。通过时间积累方式采集数据并对采集的回波信号预处理得到与时间有关的序列数据。由于得到的序列数据为长序列,而传统方法在长序列目标分类... 针对毫米波雷达回波信号的目标分类问题,提出一种基于TCN-Transformer模型的船舶目标识别方法。通过时间积累方式采集数据并对采集的回波信号预处理得到与时间有关的序列数据。由于得到的序列数据为长序列,而传统方法在长序列目标分类时表现较差,为解决此问题,采用TCN和Transformer相结合来提取长序列数据特征。首先,利用改进的卷积结构捕获序列连续特征,然后,利用TCN中因果膨胀卷积来输出局部稳定特征,并通过Transformer来增强模型对长序列数据的建模能力,从而提取序列的全局特征;为解决小数据集情况下深层模型容易出现的过拟合问题,在损失函数中加入弹性权重,改进后的损失函数加快了模型收敛速度;最后,通过仿真实验的结果表明,所提方法在识别准确率方面有较好的表现。 展开更多
关键词 毫米波雷达 TCN-Transformer模型 弹性权重损失 目标识别
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基于形状和骨架特征匹配的小样本三维点云目标识别方法
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作者 范睿嘉 刘杰 +3 位作者 于君明 冯晓峰 徐文静 尹良 《系统工程与电子技术》 北大核心 2026年第1期76-86,共11页
在非合作或遮蔽场景下,获取高质量目标三维点云具有困难性,小样本、低信噪比条件下的三维点云目标识别面临挑战。对此提出一种基于形状和骨架特征匹配的目标识别算法,利用语义规则滤波和二维映射,解决杂波干扰、目标点云模糊的问题。设... 在非合作或遮蔽场景下,获取高质量目标三维点云具有困难性,小样本、低信噪比条件下的三维点云目标识别面临挑战。对此提出一种基于形状和骨架特征匹配的目标识别算法,利用语义规则滤波和二维映射,解决杂波干扰、目标点云模糊的问题。设计一种基于质心的编码方式对目标形状和骨架特征进行统一表征,利用组合判决指标实现目标识别。利用室内场景8类家具三维点云进行目标识别仿真实验,结果表明所提算法识别性能优于骨架匹配和形状上下文匹配算法,具备可行性。 展开更多
关键词 特征匹配 三维点云 目标识别 小样本
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相控阵雷达多普勒距离耦合下的三帧快速收敛算法研究
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作者 于潮 何玉洁 +2 位作者 何章鸣 马涛 许涛 《测控技术》 2026年第1期45-51,共7页
在雷达目标跟踪领域,当目标与雷达传感器存在相对运动时,多普勒(Doppler)效应致使接收信号产生频率偏移。这种频率变化与目标距离测量存在耦合关系,即多普勒距离耦合问题。在相控阵雷达采用线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)... 在雷达目标跟踪领域,当目标与雷达传感器存在相对运动时,多普勒(Doppler)效应致使接收信号产生频率偏移。这种频率变化与目标距离测量存在耦合关系,即多普勒距离耦合问题。在相控阵雷达采用线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号进行常规跟踪时,虽然能获取大时宽带宽积提升距离分辨率,但脉冲压缩后产生的强距离多普勒耦合效应使传统的距离速度测量算法出现收敛速度慢、精度低的问题,尤其在航迹起始阶段对高速目标的跟踪极为不利,严重影响了雷达系统对目标的实时、精准监测。提出一种多普勒距离耦合下的三帧快速收敛算法。该算法利用3帧具有不同耦合系数的波形,构建多元约束方程,通过联合解算实现多目标速度和位置参数的同步获取。在验证处理流程中,采用迭代优化机制,对测量结果进行动态校准,有效降低距离与速度参数间的相互干扰,逐步逼近最优的距离和速度测量结果,从而实现快速、精准的目标跟踪。通过理论分析、蒙特卡罗仿真和外场实测数据验证,该三帧快速收敛算法展现出优异性能。在航迹起始阶段,对目标距离和速度测量解算的收敛速度是传统算法的4倍以上。所提出的多普勒距离耦合下的三帧快速收敛算法成功地解决了传统算法在处理多普勒距离耦合问题时存在的收敛慢、精度低等难题。该算法具有创新的波形设计和迭代优化策略,显著提升了相控阵雷达在复杂条件下的目标跟踪性能,为雷达目标跟踪技术的发展提供了新的思路和方法,具有较高的理论价值和实际应用前景。 展开更多
关键词 相控阵雷达 多普勒距离耦合 三帧快速收敛算法 迭代优化
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基于用户长短期借阅行为的智慧图书推荐算法
15
作者 孙婷婷 王海生 《电子设计工程》 2026年第6期62-67,共6页
为改善医学类图书推荐模型的推荐性能,实现对医学领域从业人员的个性化图书推荐,研究结合用户的长短期借阅行为设计了一种新的智慧图书推荐算法。从短期和长期借阅行为入手,结合自注意力机制和多头注意力机制设计了两种偏好模型,进而得... 为改善医学类图书推荐模型的推荐性能,实现对医学领域从业人员的个性化图书推荐,研究结合用户的长短期借阅行为设计了一种新的智慧图书推荐算法。从短期和长期借阅行为入手,结合自注意力机制和多头注意力机制设计了两种偏好模型,进而得到最终的推荐算法。在MIMIC-Ⅲ数据集中,所提推荐算法的精度、召回率以及F1值最高分别可达0.98、0.97、0.98。在实际应用中,该算法的推荐时间仅为0.3 s。说明该推荐算法具有较好的基准性能,为特定领域的推荐系统设计提供了技术参考。 展开更多
关键词 推荐算法 注意力机制 用户行为分析 医学图书 智能推荐系统
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时间交错条件下的多分量雷达信号检测与识别
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作者 邴雨嫣 郭正琨 +1 位作者 杨博溢 陈涛 《制导与引信》 2026年第1期44-51,共8页
针对密集电磁环境下雷达信号因到达时间交错、观测时窗内波形截断导致信号完整性缺失与多分量信号混叠的问题,提出了一种基于轻量化YOLOv8n目标检测网络的多分量雷达信号检测与识别方法。该方法首先对雷达信号进行时频分析处理,随后将... 针对密集电磁环境下雷达信号因到达时间交错、观测时窗内波形截断导致信号完整性缺失与多分量信号混叠的问题,提出了一种基于轻量化YOLOv8n目标检测网络的多分量雷达信号检测与识别方法。该方法首先对雷达信号进行时频分析处理,随后将生成的时频图输入到YOLOv8n网络中进行检测并识别。YOLOv8n中路径聚合网络(path aggregation network,PANet)的双向特征金字塔结构将跨阶段局部双卷积瓶颈(cross stage partial bottleneck with 2 convolutions,C2f)模块输出的多层次特征进行双向融合,显著增强了模型在复杂场景下的特征表征能力。实验结果表明,在信噪比为-1dB条件下,YOLOv8n目标检测模型对到达时间交错条件下的多分量雷达信号具有良好的识别效果,整体召回率达到99.0%。 展开更多
关键词 YOLOv8n 信号识别 时频分析 多分量信号 时间交错
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基于去噪扩散概率模型的小波增强SAR图像生成方法
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作者 柯文宇 应自炉 《机电工程技术》 2026年第4期56-61,共6页
为解决小样本场景下合成孔径雷达(SAR)图像生成式训练样本增强问题,研究了一种基于去噪扩散概率模型并结合小波频域增强处理的SAR图像样本生成方法并实现高真实度的SAR图像训练样本生成以作为小样本数据扩充的手段。针对SAR图像频域空... 为解决小样本场景下合成孔径雷达(SAR)图像生成式训练样本增强问题,研究了一种基于去噪扩散概率模型并结合小波频域增强处理的SAR图像样本生成方法并实现高真实度的SAR图像训练样本生成以作为小样本数据扩充的手段。针对SAR图像频域空间上高低频成分特征差异较大的特点,在去噪扩散生成模型的噪声预测过程中,提出在噪声预测网络结构的输入端使用小波变换分离输入特征的高低频分量并分别进行噪声预测以提升样本生成质量。低频分量使用基于U形网络的传统架构进行预测,而高频分量使用基于自注意力和低频引导的交叉注意力进行预测。在运动与静止目标捕获与识别(MSTAR)数据集上的实验结果表明,所提方法实现了较其他基于对抗生成网络及未处理频域特征的模型实现了更好的SAR图像样本生成质量。Fréchet Inception距离(FID)指标的测量结果显示,所提方法所生成SAR图像样本的FID值为8.19,较其他方法降低了58%~84%,体现了该方法对提升SAR图像生成质量的可行性和有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图像生成 去噪扩散概率模型 小波变换
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改进后的MobileNetV2的雷达手势分类算法优化
18
作者 邵鑫 潘婷婷 《工业控制计算机》 2026年第2期121-122,共2页
手势识别作为新一代人机交互技术的重要发展方向,针对如何对雷达手势检测分类识别的问题,提出基于改进MobileNetV2的雷达手势分类算法。首先采用毫米波雷达对人体目标回波进行提取、预处理、目标位置确定以及STFT时频处理,得到三种不同... 手势识别作为新一代人机交互技术的重要发展方向,针对如何对雷达手势检测分类识别的问题,提出基于改进MobileNetV2的雷达手势分类算法。首先采用毫米波雷达对人体目标回波进行提取、预处理、目标位置确定以及STFT时频处理,得到三种不同手势的时频图并建立数据集,然后通过搭建好的PyTorch框架,利用CNN、MobileNetV2与改进后的MobileNetV2三种模型对其进行分析对比,最终完成雷达手势的检测识别与分类。实验数据表明,该改进后MobileNetV2模型的分类算法结果平均准确率可达到96.46%,有效地提高了模型的识别能力和准确性。 展开更多
关键词 雷达手势识别 MobileNetV2 图像分类 深度学习
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基于CLOSI的车载斜视FMCW SAR子孔径改进Omega-K成像算法
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作者 曾乐天 张升 +2 位作者 毛淇 李景照 邹运怀 《汽车工程》 北大核心 2026年第1期69-79,共11页
车载调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)受限于较短的合成孔径,导致成像场景边缘区域目标在SAR图像中发生混叠,常规成像算法失效。此外,在斜视模式下,波数域支撑区利用率低,严重影响了成像质量。针对上述问题,本文提出了一种基于垂直视... 车载调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)受限于较短的合成孔径,导致成像场景边缘区域目标在SAR图像中发生混叠,常规成像算法失效。此外,在斜视模式下,波数域支撑区利用率低,严重影响了成像质量。针对上述问题,本文提出了一种基于垂直视线方向插值(CLOSI)的车载斜视FMCW SAR子孔径改进Omega-K成像算法。该算法利用CLOSI实现波数谱的最大化利用,从而提高成像质量;同时,通过对相位-波数变化率进行统一校正,避免了补零操作,提高了处理效率。结合Deramp处理,最终将成像结果聚焦在距离位置域、方位波数域,有效解决了成像场景方位幅宽大于合成孔径长度导致的点目标位置混叠问题。最后,通过点目标仿真实验验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 车载调频连续波合成孔径雷达 斜视模式 子孔径 垂直视线方向插值 相位-波数变化率 Deramp处理
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基于多项式模型和方位重采样的中高轨斜视滑动聚束SAR成像方法
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作者 郭艺琼 任明山 +1 位作者 张衡 岳海霞 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2026年第1期61-69,共9页
中高轨道合成孔径雷达(MEOSAR)具备短重访周期、高空间分辨率和宽测绘带宽的能力,在军民领域都有良好应用前景。MEOSAR通过滑动聚束模式提高方位分辨率,并通过斜视的工作模式提升系统灵活性。然而,轨道高度的提高使得方位平移不变假设... 中高轨道合成孔径雷达(MEOSAR)具备短重访周期、高空间分辨率和宽测绘带宽的能力,在军民领域都有良好应用前景。MEOSAR通过滑动聚束模式提高方位分辨率,并通过斜视的工作模式提升系统灵活性。然而,轨道高度的提高使得方位平移不变假设不再成立,斜视滑聚工作模式也会导致频谱扭曲。对此,基于多项式信号模型建模方法,推导成像参数的计算过程。通过引入一种新的模型拟合方法和去斜函数,将只适用于条带模式的方位时域重采样方法推广到滑动聚束模式下,用于校正方位空变性。提出非线性平移法结合两步式的处理流程,解决斜视滑聚模式下的频谱混叠问题。最后通过仿真实验进行验证。 展开更多
关键词 星载SAR 中高轨道 方位重采样 滑动聚束模式 斜视
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