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基于改进YOLOv8的SAR图像舰船目标检测算法研究
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作者 罗雨婷 杨维明 +2 位作者 武书博 徐泽 潘能源 《现代电子技术》 北大核心 2026年第3期1-7,共7页
针对合成孔径雷达图像舰船目标检测算法在精度、计算效率和模型复杂度之间难以兼顾等问题,提出一种基于改进YOLOv8的SAR图像舰船目标检测算法。首先,在Head部分增加一个P2检测头,提高对小尺度目标的检测能力;其次,在C2f模块中引入增强... 针对合成孔径雷达图像舰船目标检测算法在精度、计算效率和模型复杂度之间难以兼顾等问题,提出一种基于改进YOLOv8的SAR图像舰船目标检测算法。首先,在Head部分增加一个P2检测头,提高对小尺度目标的检测能力;其次,在C2f模块中引入增强的多尺度通道感知结构,以增强特征表达能力并优化多尺度目标检测效果;同时,在检测头前增加卷积注意力模块,提升模型对关键特征的关注度;此外,采用Ghost轻量化卷积以减少计算量,提高模型推理速度。在HRSID上的实验结果显示:相较于原始YOLOv8,改进后的算法在SAR图像舰船目标检测平均精度均值(mAP)上提升了2.8%、召回率(R)提升了4.2%,检测速度(FPS)提高了27.1 f/s、计算量GFLOPs降低了25.17%。与RCSA-YOLO相比,虽然计算量略微增加,但文中算法的mAP值高出4.7%,准确率也高于RCSA-YOLO;与其他算法相比,文中算法在保证较高检测精度的情况下大幅降低了模型参数量和计算量,提高了检测效率。实验结果表明,改进后的YOLOv8算法较好地兼顾了检测精度、检测效率和模型复杂度,对复杂背景下的SAR小尺度舰船检测具有较高的实用价值,可为海上监视与港口安防等实时应用提供支持。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 YOLOv8 舰船目标检测 增强的多尺度通道感知 卷积注意力模块 模型轻量化
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基于DeepLabV3+的SAR洪水水体提取
2
作者 丁健 《测绘与空间地理信息》 2026年第1期149-151,共3页
采用DeepLabV3+模型,该模型基于卷积神经网络强大的提取能力,用于Sentinel-1A SAR遥感图像的洪水提取。结果表明,在洪水提取的准确性和效率方面均较优,DeepLabV3+的平均准确度、F1和mIou分数分别为94.27%、85.51%和83.9%。在淮河流域阜... 采用DeepLabV3+模型,该模型基于卷积神经网络强大的提取能力,用于Sentinel-1A SAR遥感图像的洪水提取。结果表明,在洪水提取的准确性和效率方面均较优,DeepLabV3+的平均准确度、F1和mIou分数分别为94.27%、85.51%和83.9%。在淮河流域阜阳颍上段洪涝提取中也取得满意的提取结果,说明利用该模型可以作为洪水监测和应急管理的重要技术手段。 展开更多
关键词 sar 洪水提取 DeeplabV3+模型 Sentinel-1
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基于月球形貌数据的SAR干涉图像仿真 被引量:1
3
作者 张昊 靳国旺 +1 位作者 叶豪 秦永志 《深空探测学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期58-63,共6页
为了利用现有数据掌握月表SAR成像特点并辅助用于绕月SAR成像观测系统设计,提出一种基于月球形貌数据的月表SAR干涉图像仿真方案。该方案在给定绕月飞行轨道和基线参数的情况下,根据已有的月表DEM数据,按照设置的SAR成像观测参数计算相... 为了利用现有数据掌握月表SAR成像特点并辅助用于绕月SAR成像观测系统设计,提出一种基于月球形貌数据的月表SAR干涉图像仿真方案。该方案在给定绕月飞行轨道和基线参数的情况下,根据已有的月表DEM数据,按照设置的SAR成像观测参数计算相应的侧视角度,从而逐点计算对应月表的局部入射角,依据RD几何构像模型和干涉测高原理,按照设定的后向散射系数进行仿真计算,得到仿真的SAR幅度图像和干涉相位。采用格网间距为118 m的LOLA DEM进行了不同基线情况下的月表SAR干涉图像仿真,验证了仿真方案的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 sar干涉图像仿真 月球 数字高程模型
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星载SAR影像RPC模型大气延迟改正
4
作者 胡豆豆 程春泉 杨书成 《测绘科学》 北大核心 2025年第4期74-82,共9页
针对一些星载SAR影像附带的RPC参数未经过大气延迟改正处理,影响SAR影像定位精度的问题,该文提出了两种RPC模型反演星载SAR卫星位置和电磁波路径方法,实现SAR影像大气延迟改正。通过有精密星历参数的SAR大气改正结果作为对比,利用给定... 针对一些星载SAR影像附带的RPC参数未经过大气延迟改正处理,影响SAR影像定位精度的问题,该文提出了两种RPC模型反演星载SAR卫星位置和电磁波路径方法,实现SAR影像大气延迟改正。通过有精密星历参数的SAR大气改正结果作为对比,利用给定轨道高度的卫星位置反演方法得到的大气改正量误差小于0.02 m,基于入射向量交会反演方法得到的大气改正量误差趋于0。经过大气延迟改正后,GF-3影像残差减小了4.39%~9.71%,ALOS-2影像残差减小了17.55%~42.88%。本文方法有效克服了无星历数据提取大气延迟误差的难题,具有良好的替代性和通用性,能够满足RPC模型定位大气校正的应用需求。 展开更多
关键词 星载sar RPC模型 卫星位置反演 大气延迟 sar定位
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Analysis of a Residual Model for the Decomposition of Polarimetric SAR Data
5
作者 Xiaojing Bai Binbin He Xiaowen Li 《Advances in Remote Sensing》 2013年第2期120-126,共7页
Accurate estimation of the double-bounce scattering fd and surface scattering fs coefficients with Freeman-Durden decomposition is still difficult. This difficulty arises because overestimation of the volume scatterin... Accurate estimation of the double-bounce scattering fd and surface scattering fs coefficients with Freeman-Durden decomposition is still difficult. This difficulty arises because overestimation of the volume scattering energy contribution Pv leads to negative values for fd and fs. A generalized residual model is introduced to estimate fd and fs. The relationship between Pv and the residual model is analyzed. Eigenvalues computed from the residual model must be positive to explain physical scattering mechanisms. The authors employ a new volumetric scattering model to minimize Pv as calculated by several decomposition methods. It is concluded that decreasing Pv can help reduce negative energy. This conclusion is validated using actual polarimetric SAR data. 展开更多
关键词 Freeman-Durden DECOMPOSITION Polarimetric sar RESIDUAL model NEGATIVE SCATTERING ENERGY
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Modeling and Forecasting of SARS CoV-2 Cases in Sierra Leone
6
作者 Sallieu Kabay Samura Theresa Ruba Koroma Abdul A. Kamara 《Journal of Biosciences and Medicines》 2022年第4期77-86,共10页
Severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS CoV-2) has been a global threat spreading in Sierra Leone, and many studies are being conducted using various Statistical models to predict the probable evolution ... Severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS CoV-2) has been a global threat spreading in Sierra Leone, and many studies are being conducted using various Statistical models to predict the probable evolution of this pandemic. In this paper, we use the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model with the aim of forecasting the cumulative confirmed cases of SARS CoV-2 in Sierra Leone. The Akaike Information Criterion (AIC) was applied to the training data as a criterion method to select the best model. In addition, the statistical measure RMSE and MAPE were utilized for testing this data, and the model with the minimum RMSE and MAPE was selected for future forecasting. ARIMA (3, 2, 1) was confirmed to be the optimal model based on the lowest AIC value. This model was then applied to study the trend of SARS CoV-2 from 1st February 2022 to 30th February 2022. The result shows that incidence of SARS CoV-2 from 1st February 2022 to 30th February 2022, increasing growth steep in Sierra Leone (7718.629, 95% confidence limit of 6785.985 - 8651.274). 展开更多
关键词 ARIMA model sarS Cov-2 Stationarity FORECAST
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海洋新型Ku/Ka双频SAR高度计南海机载试验分析
7
作者 刘丽娟 刘晓楠 +3 位作者 常思远 王昆 孔维亚 孙晗伟 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第12期161-170,共10页
卫星雷达高度计是观测全球尺度海洋动力过程的最有效手段之一。随着科学研究对海洋动力过程观测的分辨率和精度要求不断提高,海洋雷达高度计的体制逐渐由实孔径向合成孔径发展,工作频率由Ku向Ku/Ka双频发展。本文对新型Ku/Ka双频合成孔... 卫星雷达高度计是观测全球尺度海洋动力过程的最有效手段之一。随着科学研究对海洋动力过程观测的分辨率和精度要求不断提高,海洋雷达高度计的体制逐渐由实孔径向合成孔径发展,工作频率由Ku向Ku/Ka双频发展。本文对新型Ku/Ka双频合成孔径雷达高度计的数据处理方法进行了深入研究,并基于国内首次获取的Ku/Ka双频SAR高度计机载试验数据,成功反演得到了与公开数据一致的海面高度结果。噪声水平估计结果表明,测高精度与理论精度非常吻合,验证了机载数据的有效性和处理方法的准确性。 展开更多
关键词 sar高度计 回波模型 Ku/Ka双频 机载试验 数据处理
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WGAN-GP数据增强及预训练模型的SAR目标识别方法 被引量:1
8
作者 周明康 张静 朱晨晨 《信息工程大学学报》 2025年第1期21-28,共8页
合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)技术广泛应用于目标监测等军事领域,但标记SAR样本难以获得限制了现有识别技术的使用。提出一种基于带梯度惩罚的生成对抗网络(WGAN-GP)和预训练模型相结合的SAR目标识别方法,利用WGAN-GP对小样本训... 合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)技术广泛应用于目标监测等军事领域,但标记SAR样本难以获得限制了现有识别技术的使用。提出一种基于带梯度惩罚的生成对抗网络(WGAN-GP)和预训练模型相结合的SAR目标识别方法,利用WGAN-GP对小样本训练数据集进行扩充后,输入到大规模遥感图像场景(RESISC)分类数据集预训练后的卷积神经网络(CNN)模型中进行训练,最终得到SAR目标识别结果。利用运动和静止目标获取识别(MSTAR)数据集检测算法能力,实验结果表明,所提方法所使用的WGAN-GP对比其他生成对抗网络在SAR样本增强上具备性能优势,而RESISC45数据集的选取能有效提升分类器预训练的能力。与现有研究成果相比,所提方法在提高SAR目标识别精度和CNN模型收敛速度上具备优势。 展开更多
关键词 合成孔径雷达自动目标识别 带梯度惩罚的生成对抗网络 预训练模型
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基于YOLOv8-CKS的SAR图像船舶目标检测算法
9
作者 罗雨婷 杨维明 +2 位作者 武书博 徐泽 潘能源 《湖北大学学报(自然科学版)》 2025年第4期522-529,共8页
针对复杂场景下合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中船舶目标的像素尺度差异较大以及船舶密集排列导致目标漏检的问题,论文基于YOLOv8目标检测模型进行改进,基于SSDD数据集设计训练出YOLOv8-CKS网络模型,用于船舶多尺度SA... 针对复杂场景下合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中船舶目标的像素尺度差异较大以及船舶密集排列导致目标漏检的问题,论文基于YOLOv8目标检测模型进行改进,基于SSDD数据集设计训练出YOLOv8-CKS网络模型,用于船舶多尺度SAR图像目标检测。首先,在输出层前引入坐标注意力机制,将位置信息嵌入到通道关注中以解决位置信息丢失的问题,实验结果表明,该方法可有效解决靠岸船舶和远海船舶目标漏检问题;其次,在主干网络部分加入跨层连接,以解决特征提取过程中特征丢失的问题,实验结果表明,该方法可有效解决靠岸船舶和近海船舶目标漏检问题;最后,对空间金字塔池化进行优化,用SPPFCSPC代替SPPF模块,进一步提升了模型对靠岸船舶目标的检测精确度。在SSDD数据集上的实验结果表明,YOLOv8-CKS模型检测的平均精确度(mAP@IoU=0.5)达到了98.3%,相比于YOLOv8基准网络提升了1.1%;与YOLOv5基准网络相比,YOLOv8-CKS网络模型的平均精确度提升了1.6%,而模型参数量降低了48.7%,在目标检测精度和检测效率方面获得双重改善。 展开更多
关键词 船舶目标检测 YOLOv8-CKS模型 sar图像 跨层连接 坐标注意力机制
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长江中游洪涝灾害应急转移人口的GLM-SAR预测模型
10
作者 周思聪 蒋海波 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第6期59-70,共12页
针对长江中游城市群洪涝灾害应急转移人口预测中存在的精度瓶颈问题,提出了广义线性模型(generalized linear model,GLM)-空间滞后模型(spatial autoregressive model,SAR)联合预测框架,通过log-link函数与负二项分布解决灾害数据的右... 针对长江中游城市群洪涝灾害应急转移人口预测中存在的精度瓶颈问题,提出了广义线性模型(generalized linear model,GLM)-空间滞后模型(spatial autoregressive model,SAR)联合预测框架,通过log-link函数与负二项分布解决灾害数据的右偏分布与过离散问题,构建了以水位超警幅度为核心解释变量的单维度预测模型,并引入空间滞后模型(SAR)量化流域内应急响应的协同效应。基于长江中游三省2019—2023年面板数据的实证结果表明:该模型在跨区域预测中的误差率≤9.2%,较传统线性回归模型降低了8.2个百分点,极端事件的预测误差率压缩至6.7%;揭示了地理异质性对参数的驱动规律,并通过参数迁移模型实现了跨区域适配;通过单维度设计,基层响应效率得到了显著提升,决策链条缩短了4.5 h。研究的创新性体现在“分布修正-空间耦合-动态适配”三重机制,为高波动右偏态灾害数据建模提供了兼具解释力与稳健性的新范式,并为长江中游差异化防灾策略提供了科学支撑。 展开更多
关键词 广义线性模型(GLM) 空间滞后模型(sar) 洪涝灾害 应急转移人口 长江中游城市群
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An approach to estimate tree height using PolInSAR data constructed by the Sentinel-1 dual-pol SAR data and RVoG model
11
作者 Yin Zhang Ding-Feng Duan 《Journal of Electronic Science and Technology》 EI CAS CSCD 2024年第3期69-79,共11页
We estimate tree heights using polarimetric interferometric synthetic aperture radar(PolInSAR)data constructed by the dual-polarization(dual-pol)SAR data and random volume over the ground(RVoG)model.Considering the Se... We estimate tree heights using polarimetric interferometric synthetic aperture radar(PolInSAR)data constructed by the dual-polarization(dual-pol)SAR data and random volume over the ground(RVoG)model.Considering the Sentinel-1 SAR dual-pol(SVV,vertically transmitted and vertically received and SVH,vertically transmitted and horizontally received)configuration,one notes that S_(HH),the horizontally transmitted and horizontally received scattering element,is unavailable.The S_(HH)data were constructed using the SVH data,and polarimetric SAR(PolSAR)data were obtained.The proposed approach was first verified in simulation with satisfactory results.It was next applied to construct PolInSAR data by a pair of dual-pol Sentinel-1A data at Duke Forest,North Carolina,USA.According to local observations and forest descriptions,the range of estimated tree heights was overall reasonable.Comparing the heights with the ICESat-2 tree heights at 23 sampling locations,relative errors of 5 points were within±30%.Errors of 8 points ranged from 30%to 40%,but errors of the remaining 10 points were>40%.The results should be encouraged as error reduction is possible.For instance,the construction of PolSAR data should not be limited to using SVH,and a combination of SVH and SVV should be explored.Also,an ensemble of tree heights derived from multiple PolInSAR data can be considered since tree heights do not vary much with time frame in months or one season. 展开更多
关键词 Constructed polarimetric sar data Dual polarization Sentinel-1 sar data Polarimetric interferometric sar Random volume over the ground model Tree height estimation
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一种改进DeepLabV3+的SAR图像建筑分割方法 被引量:1
12
作者 张文武 龙伟军 +1 位作者 陈虹廷 陈逸飞 《无线电工程》 2025年第3期475-483,共9页
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像相对于光学图像具有一定的穿透能力和全天候连续监测能力等优势,适合更多场景的应用。建筑分割图像对于城市规划、环境监测以及灾害评估等领域具有重要作用。针对SAR图像中建筑分割算法... 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像相对于光学图像具有一定的穿透能力和全天候连续监测能力等优势,适合更多场景的应用。建筑分割图像对于城市规划、环境监测以及灾害评估等领域具有重要作用。针对SAR图像中建筑分割算法特征提取能力不足、分割精度较低的问题,提出一种改进DeepLabV3+的语义分割模型——CFNet。CFNet将传统DeepLabV3+的主干网络Xception修改为MobileNetV2主干网络,以减少模型总参数量并提升运算速度;提出了一种新的结合通道注意力机制和空间注意力机制的交叉注意力机制,以提取浅层和深层特征;改进了网络中提取的浅层和深层特征的融合方式,分别将浅层和深层特征作为辅助引入进行二者的融合,最大程度地利用了网络中的浅层与深层特征,提升了算法的特征提取能力。在SARBuD 1.0数据集上的实验结果表明,CFNet的平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)为80.69%,精确率(Precision)为87.99%,召回率(Recall)为92.05%,F1因子为89.86%,相较于其他多种分割网络,CFNet在SAR图像建筑分割精度上有一定提升。 展开更多
关键词 DeepLabV3+模型 合成孔径雷达图像 深度学习 语义分割 特征融合
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星地双基地时序InSAR模型与信号处理方法
13
作者 李元昊 刘桉江 陈志扬 《信号处理》 北大核心 2025年第8期1358-1372,共15页
星地双基地合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是利用地面接收系统被动接收星载SAR信号的双基地SAR,具有接收几何灵活的优势。通过时序干涉SAR(Interferometric SAR,InSAR)差分干涉处理,可反演场景高精度形变速率,在地质灾害... 星地双基地合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是利用地面接收系统被动接收星载SAR信号的双基地SAR,具有接收几何灵活的优势。通过时序干涉SAR(Interferometric SAR,InSAR)差分干涉处理,可反演场景高精度形变速率,在地质灾害区域高频次详查方面具有应用潜力。然而,目前尚未有星地双基地时序InSAR的相关研究。本文首先针对星地双基地SAR观测几何特点,建立了星地双基地时序InSAR测量模型。其次,本文提出了基于斯坦福永久散射体干涉算法(STanford Method for Persistent Scatterers,StaMPS)的星地双基地时序InSAR全链路信号处理方法,该方法针对星地双基地SAR非合作成像特点,采用基于局部干涉相位条纹精估计的方法补偿重轨干涉误差,并针对星地双基地SAR接收端高度低导致目标区域存在遮挡效应的问题,利用等效视线投影法判别可视区域。进一步,针对重轨观测图像幅度差异大的问题,基于均匀稳定区域的像素实现星地双基地SAR图像的幅度校正。最后,采用双阈值法进行永久散射体(Persistent Scatterer,PS)点筛选,并基于StaMPS实现星地双基地时序InSAR处理。本文通过仿真验证了所提模型和方法的有效性,并基于陆探一号(Lutan-1,LT-1)首次开展了星地双基地时序InSAR面场景实验。通过28幅山东大学实验区域LT-1重轨星地双基地SAR图像的双基地时序InSAR处理,获得了面场景形变速率。与Sentinel-1A单星数据时序InSAR处理结果的交叉对比表明,基于LT-1的星地双基地时序InSAR实测处理精度为5.424mm/yr,验证了本文所提模型与方法的有效性。 展开更多
关键词 星地双基地合成孔径雷达 时序Insar模型 陆探一号 斯坦福永久散射体干涉算法
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基于协同压缩方法的轻量化SAR舰船识别 被引量:1
14
作者 李炫潮 何永华 +2 位作者 朱卫纲 李永刚 邱琳琳 《电光与控制》 北大核心 2025年第2期103-110,共8页
深度学习为SAR舰船识别提供了新方法,但是目前大多数深度学习模型的参数众多,难以在资源受限的环境中运行,模型压缩是其实现的必要条件。剪枝作为一种常用的模型压缩方法,当深度神经网络被过多地修枝时,其精确度会显著降低,传统微调方... 深度学习为SAR舰船识别提供了新方法,但是目前大多数深度学习模型的参数众多,难以在资源受限的环境中运行,模型压缩是其实现的必要条件。剪枝作为一种常用的模型压缩方法,当深度神经网络被过多地修枝时,其精确度会显著降低,传统微调方法无法将其恢复到较高的精确度。为此,以SAR舰船为研究对象,提出一种协同模型剪枝与知识蒸馏的网络压缩方法。首先,定义了协同压缩方法总体架构,即将模型剪枝中的微调过程替换为知识蒸馏,以提高剪枝后网络的精确度;然后,在传统知识蒸馏方法中引入学生自我反思机制,以进一步提高目标网络的性能。实验结果表明,利用所提知识蒸馏方法恢复的剪枝网络具有更好的性能,而且协同压缩后的网络模型性能目前已达到主流轻量级网络水平。 展开更多
关键词 sar 舰船识别 协同压缩 模型剪枝 知识蒸馏 学生自我反思
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基于改进等效单基的MEO星机BiSAR成像算法
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作者 任航 张云 +4 位作者 吕争 李高鹏 杨雪莹 任瑗 化青龙 《电子学报》 北大核心 2025年第7期2513-2531,共19页
中轨(Medium Earth Orbit,MEO)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有中等分辨率、宽幅观测、短重访周期等优势,结合机载SAR接收机构成双基系统,可突破传统低轨(Low Earth Orbit,LEO)星机双基地SAR的覆盖限制,具有广阔的应用... 中轨(Medium Earth Orbit,MEO)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有中等分辨率、宽幅观测、短重访周期等优势,结合机载SAR接收机构成双基系统,可突破传统低轨(Low Earth Orbit,LEO)星机双基地SAR的覆盖限制,具有广阔的应用前景.然而,MEO SAR因轨道曲率显著、回波传播时延较长,其成像几何构型更为复杂,导致传统LEO星机双基地SAR成像算法失效;相比之下,尽管地球同步轨道(Geosynchronous Earth Orbit,GEO)SAR也面临“走停”假设和轨迹曲率引起的偏差,但由于其平台高度高、运行速度缓慢、加速度极小,引起的非线性误差通常可通过二阶多项式近似模型予以补偿.MEO SAR平台运动速度与加速度均大得多,引发的高阶非线性相位误差更为严重,使得GEO斜距模型在MEO场景下难以满足精度要求.针对这些挑战,本文提出了一种基于改进等效单基的频域成像算法.首先结合MEO的轨道特性,创新性地引入轨道弯曲补偿因子,提出改进的非“走停”等效单基斜距模型,突破传统等效单基方法对高机动非线性轨迹的建模局限.在此基础上,本文利用级数反演的方法推导信号精确的频域形式,并考虑了场景的方位空变效应,精确补偿了MEO曲线轨迹及长传播时延引起的相位误差,且具有低计算复杂度.实验表明:相比传统方法,所提算法的点目标峰值旁瓣比、积分旁瓣比和分辨率均接近理论值,在扩展面目标仿真中,图像熵降低约30%,对比度提升约20%,可有效抑制MEO SAR复杂轨迹导致的散焦现象. 展开更多
关键词 中轨sar 改进等效单基算法 双基地sar 非“走停”模型 曲线轨迹
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A Coordination Model of Gene Sequences for SARS-CoV and its Receptor
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作者 邵世煌 戴花 +3 位作者 皋磊 黄颍嵩 黄振德 丁永生 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2004年第6期124-127,共4页
A Z curve-based coordination model of genome sequences for the interaction of the SARS coronavirus (SARS-CoV) with its receptor, angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) is proposed. The model provides a novel, intuitiv... A Z curve-based coordination model of genome sequences for the interaction of the SARS coronavirus (SARS-CoV) with its receptor, angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) is proposed. The model provides a novel, intuitive tool for visualizing and analyzing DNA sequences of SARS. It will be useful to the analysis of SARS-CoV in lab detection. Also, it can be used as a solution to other studies in bioinformatics field. 展开更多
关键词 sarS coronavirus SPIKE protein ACE2 Z curve COORDINATION model
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海面转向舰船尾迹的电磁散射建模与SAR成像模拟 被引量:2
17
作者 杨鹏举 贾浩文 吴瑞 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期124-131,共8页
针对海面转向舰船尾迹的电磁散射建模和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像模拟问题,基于开尔文舰船尾迹生成理论和线性海面建模方法构建了海面与转向舰船尾迹复合模型。采用面元化双尺度思想,借助基尔霍夫近似和微扰法分... 针对海面转向舰船尾迹的电磁散射建模和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像模拟问题,基于开尔文舰船尾迹生成理论和线性海面建模方法构建了海面与转向舰船尾迹复合模型。采用面元化双尺度思想,借助基尔霍夫近似和微扰法分别计算面元的相干与非相干散射分量,获得了成像场景分辨单元的散射系数。将散射系数和SAR系统冲激响应函数卷积得到了波束照射区域的回波信号,利用ωK成像算法对SAR原始回波信号进行聚焦处理,获得了场景的二维SAR图像。将仿真尾迹SAR图像与TerraSAR-X实测SAR图像进行对比,结果表明二者之间具有较好的相似性,验证了本文基于面元双尺度电磁散射建模和SAR成像模拟的有效性。 展开更多
关键词 舰船尾迹 面元双尺度模型 合成孔径雷达(sar)成像 sar聚焦成像
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利用扩散模型解决SAR图像生成高频分量缺失问题
18
作者 王中南 王春乐 陈永强 《科学技术创新》 2025年第20期122-126,共5页
在基于深度学习的SAR(合成孔径雷达)图像生成模型中,生成对抗网络(GAN)在SAR图像生成任务中占据主导地位。然而,常见的GAN模型在生成SAR图像时往往会出现高频细节信息丢失的问题。针对这一问题,本文从模型的特征提取网络结构入手,在扩... 在基于深度学习的SAR(合成孔径雷达)图像生成模型中,生成对抗网络(GAN)在SAR图像生成任务中占据主导地位。然而,常见的GAN模型在生成SAR图像时往往会出现高频细节信息丢失的问题。针对这一问题,本文从模型的特征提取网络结构入手,在扩散模型的基础上,提出了一种新的特征提取网络,以解决SAR图像生成过程中高频细节信息丢失的问题。此外,本文还提出了一种优化网络残差权重的方法,不仅有效解决了高频细节丢失问题,还提升了SAR图像的生成质量。在FUSAR数据集上进行的实验结果表明,本文提出的方法与DC-GAN和WGAN-GP相比,经过Gabor滤波处理后,可以有效保留生成SAR图像的高频细节信息。同时,在将生成的SAR图像用于SAR图像目标检测网络的训练中,目标检测的精度提高了1.8个百分点。 展开更多
关键词 合成孔径雷达(sar) 扩散模型 图像生成 残差加权
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太赫兹SAR平台振动精细化建模与自适应运动补偿算法研究
19
作者 陈思雨 王勇 《电子学报》 北大核心 2025年第5期1500-1519,共20页
太赫兹合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)凭借其高分辨率成像和精细目标细节提取能力,展现出广阔的应用前景.由于信号波长较短,太赫兹SAR极易受到平台振动的影响,导致其成像过程中存在虚假成像点、沿方位向模糊、SAR图像散焦... 太赫兹合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)凭借其高分辨率成像和精细目标细节提取能力,展现出广阔的应用前景.由于信号波长较短,太赫兹SAR极易受到平台振动的影响,导致其成像过程中存在虚假成像点、沿方位向模糊、SAR图像散焦等诸多问题.为解决这一挑战,本文对复杂太赫兹SAR平台振动进行精细化建模,并对应地提出了太赫兹SAR自适应运动补偿算法,基于数理模型分析平台振动对成像过程影响机理,灵活精确地补偿实际场景中复杂的太赫兹SAR平台振动.首先,本文提出了基于时变幅度调制振动模型(Temporal Amplitude Modulation Vibration Model,TAMVM)的太赫兹SAR平台振动的精细化建模方法.通过集成余弦时变幅度和随机时变幅度调制模型,TAMVM模型克服了传统简谐振动模型的局限性,提升了对复杂多变的太赫兹SAR平台振动的适配性.其次,针对传统依赖简谐模型的运动补偿算法在处理复杂平台振动时的性能损失,提出了最小Tsallis熵准则下基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法的太赫兹SAR自适应运动补偿方法.本文提出的图像质量驱动的运动补偿算法无需依赖特显点,能够在非线性最小二乘框架下精确估计复杂多变的回波振动相位,且无需额外的补偿步骤.同时,本文在最小Tsallis熵准则下精确推导了LM算法的迭代运算过程.该算法通过自适应调整搜索位移实现反馈更新和迭代优化,能够精确估计回波振动相位并抑制图像模糊,从而获得高质量的聚焦太赫兹SAR图像.仿真与实测数据的对比结果验证了本文所提的TAMVM振动模型的合理性和可行性,以及所提自适应运动补偿方法在精准聚焦太赫兹SAR图像与抑制虚假成像点方面的优越性. 展开更多
关键词 太赫兹sar 平台振动精细化建模 TAMVM模型 最小Tsallis熵准则 LM算法
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基于轻量化改进和模型剪枝的SAR图像飞机目标检测
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作者 韩萍 白继睿 +1 位作者 周杰龙 程争 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第9期110-124,共15页
由于合成孔径雷达独特的成像机制,现有的深度学习检测算法,难以在精度和速度之间找到良好的平衡。因此针对边缘端应用需求,结合剪枝方法设计了一种更轻量的SAR图像飞机目标检测网络SAERFDnet。其以YOLOv8n模型为基线,主干使用重参数化... 由于合成孔径雷达独特的成像机制,现有的深度学习检测算法,难以在精度和速度之间找到良好的平衡。因此针对边缘端应用需求,结合剪枝方法设计了一种更轻量的SAR图像飞机目标检测网络SAERFDnet。其以YOLOv8n模型为基线,主干使用重参数化大核卷积进行特征提取,颈部使用自适应多尺度离散特征融合模块,以较浅的网络深度获得更大的有效感受野。其次,改进网络在检测头分类分支引入可变形卷积,使得网络更关注不同类别目标的几何特征差异,在回归分支引入频率自适应扩张卷积,加强对图像高频区域的目标定位能力。最后,使用了模型剪枝技术获得了更轻量高效的模型。采用3个公开的实测数据集进行实验,在SAR-AIRcraft-1.0数据集上的结果表明,该方法以0.5 M参数量和2 G FLOPS的参数量和计算量达到了96.3%mAP50和72.5%mAP50-95,相比YOLOv8n模型参数量降低83.3%,计算量降低75.3%,同时提高了0.7%mAP50和2.2%mAP50-95的检测精度,对比其他模型检测结果,该方法能在保证检测精度的条件下,有效提升SAR图像飞机目标检测的检测效率。此外,在SADD数据集和高分三号飞机目标数据集上进行了迁移实验,结果均表明该方法具有良好的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达(sar) 飞机目标检测 轻量化检测网络 模型剪枝
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