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基于时间序列模型的雷达数据随机误差建模与补偿
被引量：
7
1
作者
张瑞国
李春雨
+3 位作者
丁志宏
许文彤
庞钰宁
叶君好
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2016年第11期49-52,共4页
针对雷达数据随机误差超差的问题,分析了非平稳时间序列自回归求和滑动平均(ARIMA)模型,并以雷达某次实测国际空间站数据的前4 000点数据建立ARIMA模型,设计了基于此模型的Kalman滤波器,利用所设计滤波器对雷达前4 000点数据和剩余数据...
针对雷达数据随机误差超差的问题,分析了非平稳时间序列自回归求和滑动平均(ARIMA)模型,并以雷达某次实测国际空间站数据的前4 000点数据建立ARIMA模型,设计了基于此模型的Kalman滤波器,利用所设计滤波器对雷达前4 000点数据和剩余数据分别进行了滤波处理,补偿后误差为原数据的13.7%和20.1%。结果表明:该方法能有效降低雷达测量数据随机误差,提高数据质量。
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关键词
随机误差补偿
非平稳时间序列
卡尔曼滤波
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职称材料
一种基于双导向滤波的高动态红外图像细节增强与去噪算法
被引量：
6
2
作者
刘可佳
马荣生
庞钰宁
《图学学报》
CSCD
北大核心
2018年第6期1048-1054,共7页
针对高动态红外图像位压缩和细节增强过程中的噪声放大、微小细节增强不足以及强边缘过度增强等问题,提出一种基于双导向滤波的细节增强与去噪算法。用导向滤波分别获得两组基图和细节图,低ε参数基图作为去噪基图的估计;低ε参数与高...
针对高动态红外图像位压缩和细节增强过程中的噪声放大、微小细节增强不足以及强边缘过度增强等问题,提出一种基于双导向滤波的细节增强与去噪算法。用导向滤波分别获得两组基图和细节图,低ε参数基图作为去噪基图的估计;低ε参数与高ε参数细节图之差作为去噪细节图的估计;两图分别经过自动增益控制和位压缩后,合成为增强去噪图像。为准确估计参数,提出一种基于细节图像素灰度值变化规律统计的优化模型,分类考察像素灰度值收敛特性后给出参数取值范围。仿真结果表明,该算法能够准确选择关键参数,在增强细节和抑制噪声的同时,平衡微小细节和强边缘增强效果,并具有准实时性、模型简单和控制参数较少等特点。
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关键词
高动态红外图像
细节增强
去噪
导向滤波
参数优化
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职称材料
基于时序特征与注意力机制的多模态高动态场景空间目标识别方法
3
作者
穆思远
姜媛媛
+4 位作者
庞钰宁
周嘉琪
李东瀛
魏飞鸣
郁文贤
《现代雷达》
2025年第11期15-21,共7页
针对雷达在高动态空间目标识别中单一模态易受噪声与姿态变化影响的问题,文中提出一种基于时序对齐与注意力机制的多模态识别方法,充分利用了目标运动特征与雷达散射截面(RCS)序列的互补性。首先,利用时序卷积网络提取多帧航迹的运动特...
针对雷达在高动态空间目标识别中单一模态易受噪声与姿态变化影响的问题,文中提出一种基于时序对齐与注意力机制的多模态识别方法,充分利用了目标运动特征与雷达散射截面(RCS)序列的互补性。首先,利用时序卷积网络提取多帧航迹的运动特征,并对RCS序列采用滑动窗口卷积建模,捕获局部时序变化;然后,在融合前通过时间对齐与注意力聚合关联高频运动特征与低频RCS特征;最后,通过交叉注意力机制实现自适应融合。基于多型号仿真数据的实验结果表明,该方法在24类和5类目标分类任务中均优于单模态与传统方法,5类目标识别准确率达到96.43%。研究结果验证了所提方法在窄带雷达条件下的有效性与鲁棒性,为复杂空间目标的特征融合识别提供了新思路。
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关键词
窄带雷达
高动态目标识别
时序卷积网络
多模态融合
交叉注意力
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职称材料
题名
基于时间序列模型的雷达数据随机误差建模与补偿
被引量：
7
1
作者
张瑞国
李春雨
丁志宏
许文彤
庞钰宁
叶君好
机构
中国人民解放军
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2016年第11期49-52,共4页
文摘
针对雷达数据随机误差超差的问题,分析了非平稳时间序列自回归求和滑动平均(ARIMA)模型,并以雷达某次实测国际空间站数据的前4 000点数据建立ARIMA模型,设计了基于此模型的Kalman滤波器,利用所设计滤波器对雷达前4 000点数据和剩余数据分别进行了滤波处理,补偿后误差为原数据的13.7%和20.1%。结果表明:该方法能有效降低雷达测量数据随机误差,提高数据质量。
关键词
随机误差补偿
非平稳时间序列
卡尔曼滤波
Keywords
random error compensation
nonstationary time series
Kalman filtering
分类号
V243.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
一种基于双导向滤波的高动态红外图像细节增强与去噪算法
被引量：
6
2
作者
刘可佳
马荣生
庞钰宁
机构
中国人民解放军
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2018年第6期1048-1054,共7页
文摘
针对高动态红外图像位压缩和细节增强过程中的噪声放大、微小细节增强不足以及强边缘过度增强等问题,提出一种基于双导向滤波的细节增强与去噪算法。用导向滤波分别获得两组基图和细节图,低ε参数基图作为去噪基图的估计;低ε参数与高ε参数细节图之差作为去噪细节图的估计;两图分别经过自动增益控制和位压缩后,合成为增强去噪图像。为准确估计参数,提出一种基于细节图像素灰度值变化规律统计的优化模型,分类考察像素灰度值收敛特性后给出参数取值范围。仿真结果表明,该算法能够准确选择关键参数,在增强细节和抑制噪声的同时,平衡微小细节和强边缘增强效果,并具有准实时性、模型简单和控制参数较少等特点。
关键词
高动态红外图像
细节增强
去噪
导向滤波
参数优化
Keywords
high dynamic range infrared image
detail enhancement
noise reduction
guided imagefiltering
parameter optimization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于时序特征与注意力机制的多模态高动态场景空间目标识别方法
3
作者
穆思远
姜媛媛
庞钰宁
周嘉琪
李东瀛
魏飞鸣
郁文贤
机构
上海市北斗导航与位置服务重点实验室
出处
《现代雷达》
2025年第11期15-21,共7页
文摘
针对雷达在高动态空间目标识别中单一模态易受噪声与姿态变化影响的问题,文中提出一种基于时序对齐与注意力机制的多模态识别方法,充分利用了目标运动特征与雷达散射截面(RCS)序列的互补性。首先,利用时序卷积网络提取多帧航迹的运动特征,并对RCS序列采用滑动窗口卷积建模,捕获局部时序变化;然后,在融合前通过时间对齐与注意力聚合关联高频运动特征与低频RCS特征;最后,通过交叉注意力机制实现自适应融合。基于多型号仿真数据的实验结果表明,该方法在24类和5类目标分类任务中均优于单模态与传统方法,5类目标识别准确率达到96.43%。研究结果验证了所提方法在窄带雷达条件下的有效性与鲁棒性,为复杂空间目标的特征融合识别提供了新思路。
关键词
窄带雷达
高动态目标识别
时序卷积网络
多模态融合
交叉注意力
Keywords
narrowband radar
high-dynamic target recognition
temporal convolutional network(TCN)
multi-modal fusion
cross-attention
分类号
TN957.51 [电子电信]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列模型的雷达数据随机误差建模与补偿
张瑞国
李春雨
丁志宏
许文彤
庞钰宁
叶君好
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2016
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于双导向滤波的高动态红外图像细节增强与去噪算法
刘可佳
马荣生
庞钰宁
《图学学报》
CSCD
北大核心
2018
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于时序特征与注意力机制的多模态高动态场景空间目标识别方法
穆思远
姜媛媛
庞钰宁
周嘉琪
李东瀛
魏飞鸣
郁文贤
《现代雷达》
2025
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职称材料
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