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基于SAR图像变化的小型目标检测
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作者 康玉奇 向聪 +1 位作者 王伟 于贵龙 《火控雷达技术》 2024年第1期1-7,共7页
针对战场侦察的需求,结合SAR图像成像范围广、成像精度高的特性,SAR图像变化检测技术可应用于小目标检测。本文基于SAR图像尺度大而目标尺寸较小的特点,在差值法的基础上进行了改进。采用中值滤波进行图像降噪,并提出使用自适应下采样... 针对战场侦察的需求,结合SAR图像成像范围广、成像精度高的特性,SAR图像变化检测技术可应用于小目标检测。本文基于SAR图像尺度大而目标尺寸较小的特点,在差值法的基础上进行了改进。采用中值滤波进行图像降噪,并提出使用自适应下采样的方法进行快速图像配准,利用幂次变换增加目标信杂比提高检测率。通过实验验证改进差值法的有效性,其能够在保证检测率的同时缩短检测时间。 展开更多
关键词 SAR图像 目标检测 小型目标 快速配准
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基于模型预测控制的无人机对海面小型目标的隐蔽跟踪
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作者 李佳航 田景志 +2 位作者 吕跃勇 张泽旭 郑重 《海军航空大学学报》 2024年第6期737-744,共8页
针对具备对空探测防卫能力的海面小型机动目标的跟踪问题,提出了一种基于非线性模型预测控制的隐蔽跟踪方法。首先,搭建了无人机和海面小型机动目标的运动学模型,并对海面小型目标携带的无人机探测装备进行了能力分析;其次,根据海面小... 针对具备对空探测防卫能力的海面小型机动目标的跟踪问题,提出了一种基于非线性模型预测控制的隐蔽跟踪方法。首先,搭建了无人机和海面小型机动目标的运动学模型,并对海面小型目标携带的无人机探测装备进行了能力分析;其次,根据海面小型目标携带的探测装备的性能参数,设计出一条隐蔽的期望包围跟踪轨迹,并以此建立相应的无奇点导航向量场;最后,设计非线性模型预测控制器,以跟踪导航向量场给出的期望速度信号,实现单架无人机对非协同海上运动目标的隐蔽跟踪。仿真结果表明,使用非线性模型预测控制器,能在保证较好的控制精度下,显著减少无人机的能量消耗,增加控制器输出的平滑性。 展开更多
关键词 无人机隐蔽跟踪 海面小型机动目标 无奇点导航向量场 非线性模型预测控制
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利用磁梯度张量识别地下小型目标体 被引量:5
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作者 郑建拥 范红波 +1 位作者 张琪 李志宁 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期692-699,491,共9页
针对地下小型磁性目标体提出基于磁梯度张量和支持向量机(SVM)的形状识别方法。首先利用不同形状、不同姿态的地下目标体磁异常模型,建立磁梯度数据样本库;然后分析并选取磁梯度张量矩阵的9个属性参量,构造支持向量机模式识别的特征向量... 针对地下小型磁性目标体提出基于磁梯度张量和支持向量机(SVM)的形状识别方法。首先利用不同形状、不同姿态的地下目标体磁异常模型,建立磁梯度数据样本库;然后分析并选取磁梯度张量矩阵的9个属性参量,构造支持向量机模式识别的特征向量;最后建立基于量子粒子群算法的支持向量机(QPSO-SVM)识别模型,对测试数据进行模式识别。仿真和实验证明利用本文方法能够有效识别地下小型目标体的形状,识别准确率达到90%以上。 展开更多
关键词 磁梯度张量 形状识别 地下小型目标 粒子群支持向量机
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浅析分布式小型硬目标激光防护技术
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作者 韩冰 胡心 赵光 《光电对抗与无源干扰》 1999年第4期14-18,共5页
本文论述了激光制导武器概况、激光制导武器的攻击方法和分布式小型硬目标激光防护技术及方法研究。
关键词 激光制导武器 小型目标 激光防护
全文增补中
基于灰色神经网络的小型无人机目标威胁评估
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作者 朱婧 徐好 +1 位作者 蒲桃园 杨雯霞 《火力与指挥控制》 2025年第3期201-208,共8页
针对以四旋翼无人机为代表的“低慢小”目标威胁评估问题,提出了一种基于灰色神经网络的小型无人机目标威胁评估方法。该方法通过建立灰色神经网络模型,将灰色关联和BP神经网络的优势相结合,在提高目标威胁评估结果可靠性的同时,还弥补... 针对以四旋翼无人机为代表的“低慢小”目标威胁评估问题,提出了一种基于灰色神经网络的小型无人机目标威胁评估方法。该方法通过建立灰色神经网络模型,将灰色关联和BP神经网络的优势相结合,在提高目标威胁评估结果可靠性的同时,还弥补了单一灰色关联在时间维度上的信息缺失。实验结果表明,该方法的威胁评估效果明显优于单一灰色关联法,且具有较强的自适应学习能力,可以准确地实现低空领域小型无人机目标的威胁估计。 展开更多
关键词 低慢小目标 小型无人机目标 威胁评估 灰色神经网络
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An Effective Multiple Model Least Squares Method in Tracking of a Maneuvering Target 被引量:3
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作者 杨位钦 贾朝晖 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1995年第1期35+29-34,共7页
A polynomial model, time origin shifting model(TOSM, is used to describe the trajectory of a moving target .Based on TOSM, a recursive laeast squares(RLS) algorithm with varied forgetting factor is derived for tracki... A polynomial model, time origin shifting model(TOSM, is used to describe the trajectory of a moving target .Based on TOSM, a recursive laeast squares(RLS) algorithm with varied forgetting factor is derived for tracking of a non-maneuvering target. In order to apply this algorithm to maneuvering targets tracking ,a tracking signal is performed on-line to determine what kind of TOSm will be in effect to track a target with different dynamics. An effective multiple model least squares filtering and forecasting method dadpted to real tracking of a maneuvering target is formulated. The algorithm is computationally more effcient than Kalman filter and the percentage improvement from simulations show both of them are considerably alike to some extent. 展开更多
关键词 Kalman filters tracking/recursive least squares maneuvering target polynomial model forgetting factor
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