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91.
可见光主动成像系统被广泛应用于成像侦察领域,激光压制干扰是一种可以利用的反制手段。合理地对激光干扰效果进行评估,对于干扰一方具有重要意义。为了更客观地评价激光干扰对成像侦察的影响,从可见光成像侦察的特点出发,对激光干扰可见光成像效果进行划分,确定了干扰效果评估需求。建立了可见光图像的激光干扰效果评估模型,结合基于YOLOv4的目标检测置信度及WFSIM算法的三个图像特征表征指标,形成了对应的评估体系。构建了一套参数可调的激光干扰图像采集及评估分析实验系统,对人体目标进行图像采集,验证了提出的评估体系及方法。 相似文献
92.
93.
由于卫星信号较为微弱,易受到各种有意和无意的干扰,使得全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)不能安全、可靠的提供服务,GNSS干扰监测方法的研究对于保障民航飞行安全具有重要意义。本文利用GNSS射频干扰所导致的广播式自动相关监视(ADS-B)数据中导航完好性指标的变化特性,给出结合受干扰影响航班粗监测以及精细监测的多级GNSS射频干扰监测方法。首先对ADS-B数据导航完好性级别(Navigation Integrity Category, NIC)进行统计分析实现受干扰影响航班的粗监测,再依据干扰发生时多个航班在干扰区域会同时受到影响,具有空间上的聚集性,利用MeanShift聚类方法实现GNSS射频干扰的精细监测,提取干扰发生的起始与终止点所对应的时间与位置信息。实验结果与QAR(Quick Access Recorder,QAR)数据得到的干扰监测结果进行对比分析,验证所提方法的有效性。 相似文献
94.
针对雷达干扰机收发天线之间存在的同频干扰问题,文中研究了基于变步长仿射投影(VSSAP)算法的自适应干扰对消技术。该算法针对仿射投影(AP)算法的定步长因子进行改进,建立了以高斯分布函数为基础改进的步长函数,同时利用误差信号的自相关作为步长函数的自变量,得到步长因子随误差信号变化的函数表达式,从而在加快算法收敛速度的同时改善稳态误差。最终的实验结果证明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于最小均方误差(LMS)及其改进算法,且与参考算法相比,收敛速度大大加快,对消比提高了10 dB左右。在转发式雷达干扰机中,欺骗干扰与压制干扰得到有效抑制,使得目标信号得以较好还原。 相似文献
95.
针对协同对抗下雷达干扰资源的管理决策问题开展研究,提出了一种基于改进蝴蝶算法的干扰资源分配方法。首先,用模糊综合评价的方法量化影响辐射源威胁等级和干扰效能的因素;然后,确定目标函数并计算干扰效能矩阵,建立干扰资源分配模型;最后,把自适应启发项和劣解接纳操作引入蝴蝶算法(BOA)对模型求解。仿真结果表明:引入改进项提高BOA探索能力和搜索效率,有效解决算法局部收敛的缺陷。对比四种经典算法和两种改进BOA算法,该算法在收敛精度和算法稳定性方面均更优,制定的干扰资源分配方案可信度更高。 相似文献
96.
针对现有多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)太赫兹通信网络双信道MAC协议存在波束重叠干扰和冗余控制开销等问题,提出了一种太赫兹网络中基于中继协作转发的双信道MAC协议(High Efficiency Dual channel MAC Protocol Based on Relay Cooperative Forwarding in Terahertz Networks, HE-RCFMAC)。HE-RCFMAC协议包含动态帧聚合、基于位置信息自适应协作转发和精简RTS(Request To Send)/CTS(Clear To Send)帧三种机制。经三种机制处理后,可有效提升信道利用率,同时减小控制开销,提高数据传输成功率和整体网络吞吐量。仿真结果表明,所提协议与现有的MIMO太赫兹双信道MAC协议相比,MAC层吞吐量、数据传输成功率和信道利用率分别提升了12.82%、12.28%和8.73%,证明了所提协议的有效性。 相似文献
97.
静态光散射法能够实现水体悬浮颗粒物粒度分布的快速检测,但测量精度易受背景干扰。传统的样品散射光减背景光方法无法有效消除背景干扰。提出了基于散射光基线的背景干扰消除方法,在样品散射光减去背景干扰的基础上,拟合出散射光强分布基线,进一步消除背景的干扰。120μm及9.86μm标准粒径样品的测量结果表明,相较于传统方法,120μm样品的D10、D50以及D90的测量相对误差分别由56.9%、17.2%、8.1%下降到0.4%、0.8%、2.8%;9.86μm样品的D10、D50以及D90的测量相对误差分别由17.2%、10.0%、0.1%变到11.6%、3.4%、0.1%。表明基线法能够大幅提升背景干扰的去除效果,提高颗粒物粒度测量的准确性。 相似文献
98.
针对一般跟踪算法不能很好地解决航拍视频下目标分辨率低、视场大、视角变化多等特殊难点,该文提出一种融合目标显著性和在线学习干扰因子的无人机(UAV)跟踪算法.通用模型预训练的深层特征无法有效地识别航拍目标,该文跟踪算法能根据反向传播梯度识别每个卷积滤波器的重要性来更好地选择目标显著性特征,以此凸显航拍目标特性.另外充分利用连续视频丰富的上下文信息,通过引导目标外观模型与当前帧尽可能相似地来在线学习动态目标的干扰因子,从而实现可靠的自适应匹配跟踪.实验证明:该算法在跟踪难点更多的UAV123数据集上跟踪成功率和准确率分别比孪生网络基准算法高5.3%和3.6%,同时速度达到平均28.7帧/s,基本满足航拍目标跟踪准确性和实时性需求. 相似文献
99.
随着无线电技术应用的加速普及,电磁环境日益复杂,航空专用频率受干扰的情况也时有发生。近年来,浙江省无管机构受理的航空无线电干扰数量呈上升趋势,2021年,就发生了十多起航空无线电干扰。航空无线电干扰排查有其特殊性,排查范围广,且耗时耗力。因此,建立高效的航空无线电干扰排查机制便显得至关重要。 相似文献