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1.
王鹏达  贺新毅 《信息技术》2012,(6):104-107,110
使用一种新奇的聚类方法从粗略检测后的SAR图像中提取感兴趣区域(ROI),再通过多特征提取和综合鉴别,去除虚警保留目标,为进一步的目标识别做准备。自动目标聚类是基于SAR图像的自动目标识别系统的难点之一,带有噪声的基于密度的聚类方法 (DBSCAN)可以发现任意形状的聚类目标,只依赖于两个不敏感的系统参数,通过区域判断缩减计算时间减少计算内存,很好地适应了自动目标识别的系统需要。多特征目标鉴别方案基于聚类结果,研究聚类得到的感兴趣区域,通过提取多种特征综合判断,有效去除了虚警。所述方法已应用于某SAR-ATR系统,得到了很好的应用体验。  相似文献   
2.
雷达字作为构成雷达短语的基元,其提取效果的好坏将直接影响后续雷达行为辨识的可信度。针对侦收数据不均衡情况下的雷达字提取问题,提出一种基于K-means算法改进的K-OPTICS雷达字提取算法。通过构建虚拟聚类中心和簇合并的方法,使其在各种样本不均衡的仿真场景下仍能取得91.22%以上的提取准确率,较传统算法具有更好的参数不敏感性。  相似文献   
3.
在认知侦察领域,对多功能相控阵雷达(Multifunction Phased Array Radar,MPAR)的脉冲序列进行分析,得到目标威胁等级和其他直观的有效情报,可以直接服务于作战指挥中心的决策部署。其中对雷达字提取是进行行为分析和预测的基础,其提取的结果将间接影响最后实施干扰决策的措施。针对从前提取算法利用侦收信息不全而CLIQUE算法簇边缘丢失等问题,提出了一种基于子空间聚类的雷达字提取算法。仿真实验结果表明,在漏脉冲率为30%的情况下该改进算法的提取准确率、F-值和调整兰德系数均优于传统算法,可以很好地服务于认知电子战中的雷达对抗。  相似文献   
4.
随着多功能相控阵雷达不断发展,其展现的多功能状态和自适应能力强的特性使得传统行为辨识方法无法适应现代战争需求。对此,提出一种基于改进D-S证据理论的雷达行为状态识别方法,该方法将空间运动状态和天线扫描方式作为辅助特征,通过改进D-S证据理论将双链HMM估计结果进行融合,得到最终识别结果。仿真实验结果表明,所提方法能有效解决传统D-S证据理论不能处理的证据冲突问题,且在雷达字提取准确率下降的情况下表现出更强的鲁棒性。  相似文献   
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