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题名SAR图像动目标特性分析及仿真
被引量：1
- 1
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作者
邹斌
张腊梅
寇立志
魏涛
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机构
哈尔滨工业大学信息工程系
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出处
《雷达科学与技术》
2008年第2期116-122,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.60672091)
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文摘
SAR动目标特性及原始回波的仿真研究是SAR研究领域的一个热点。文中分析了运动目标参数以及波长和多普勒带宽对运动目标成像的影响,提出了一种分别使用RTPC方法和改进2D FFT方法仿真动目标和场景目标的SAR原始回波信号合成方法。经过对多波段和对应不同多普勒带宽的运动点目标进行仿真和成像,所得结果和理论分析相符,验证了理论分析的正确性。通过对合成目标的仿真和成像,点目标在背景中的位置符合预定要求,而且其中动目标参数对成像造成的影响符合理论分析,验证了该方法的有效性。
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关键词
合成孔径雷达
运动目标仿真
目标模拟
运动目标特性分析
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Keywords
synthetic aperture radar
moving target simulation
moving target imaging
moving target analysis
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分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于鱼雷导引弹道的目标回声特性研究
被引量：2
- 2
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作者
邓伟
范军
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机构
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
[
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出处
《声学技术》
CSCD
2014年第5期402-407,共6页
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文摘
将板块元方法应用到鱼雷导引弹道计算中,对运动目标的回声特性进行了研究。用刚性球Rayleigh简正级数解检验了板块元方法对运动目标回声特性的计算,在此基础上把板块元方法应用到鱼雷尾追法、固定提前角法、平行接近法三种导引弹道下复杂Benchmark模型目标回声特性的研究。此方法为研究水下运动目标回声特性提供了重要的理论依据。
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关键词
板块元方法
运动目标回声特性
鱼雷导引弹道
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Keywords
the planar element method
the echo characteristics of moving target
the torpedo guidance trajectory
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分类号
TB533
[理学—声学]
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题名一种动态融合的目标识别与跟踪算法
- 3
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作者
章奇
曹剑中
田燕
唐垚
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机构
中国科学院西安光学精密机械研究所
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出处
《科学技术与工程》
2005年第19期1358-1361,共4页
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文摘
针对红外图像序列的特点,提出一种动态融合的目标识别与跟踪算法。由图像序列中的运动信息对目标进行提取,得到自适应波门所需的起始波门和灰度双阈值,以及匹配算法所需的基准模板,其后的跟踪, 融各算法为一体,分时机、分场合地给予灵活运用。最后,以实测的红外图像序列对文中提出的算法进行仿真实验,结果表明该融合算法的可行性与有效性。
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关键词
基于目标运动特性
自适应波门搜索
改进的匹配算法
算法的动态融合
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Keywords
motion-based object tracking adaptive digital tracking window improved template matching dynamic multi-algorithm fusion
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分类号
V245.6
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名非均匀稀疏采样环境的改进高斯粒子滤波方法
被引量：1
- 4
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作者
李良群
谢维信
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机构
深圳大学ATR国防科技重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2013年第10期1323-1328,共6页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20104408120001)
广东省自然科学基金(S2012010009417)
+2 种基金
国家自然科学基金(61301074
61271107)
国家科技支撑计划重大项目(2011BAH24B12)
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文摘
粒子滤波(PF)技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法。在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀疏采样观测数据进行有效处理的原因,通过引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善高斯粒子滤波器在时间更新阶段预测粒子和预测协方差估计的准确性,从而提高观测更新阶段重要性密度函数的估计精度,实现对目标状态的精确估计。实验结果表明,对于一维非线性非高斯例子,提出方法要稍好于传统的PF、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF);而对于实际的非均匀稀疏采样观测样本,提出方法要远好于PF、APF和GPF,能够有效对目标进行状态估计。
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关键词
非均匀稀疏采样
高斯粒子滤波
目标运动特性
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Keywords
Aperiodic Sparseness Sampling
Gaussian Particle Filtering
Target Motion Characteristic
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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