摘要:一站固定式双基地低频UWB SAR具有方位移变的距离徙动和较长的合成孔径,这导致其距离方位耦合变得非常复杂,从而限制了频域算法的应用.为此,本文提出一种基于椭圆极坐标的一站固定式双基地低频UWB SAR FFBP算法.基于一站固定式双基地SAR的成像几何,分别推导了直角坐标与椭圆极坐标下后向投影算法的解析表达式,并讨论了双基地FFBP算法中采用椭圆极坐标的优势.然后分别从频带和斜距误差角度推导了子图像的采样间隔.最后讨论了该算法的实现过程和计算量.仿真结果证明了所提方法的有效性.
摘要:为改善压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar,CSR)在干扰噪声背景下目标检测及距离-多普勒参数的估计性能,该文提出一种感知矩阵平均相干系数(Averaged Coherence of the Sensing Matrix,ACSM)与信干噪比(Signal to Interference and Noise Ratio,SINR)联合优化的波形设计方法.文中首先建立了CSR距离-多普勒二维参数感知模型,推导了波形联合优化设计的目标函数,其次以多相编码信号作为优化码型并采用模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法对目标函数进行优化求解.与传统CSR波形相比,优化设计的波形提高了CSR在低信干噪比条件下的成功检测概率,同时有效降低了目标距离-多普勒参数估计误差,由此改善了CSR在干扰噪声背景下的距离-多普勒成像质量.计算机仿真验证了该方法的有效性.
摘要:本文针对Ho提出的基于TDOA(Time Difference of Arrival)与GROA(Gain Ratio of Arrival)信号源定位的代数闭式解,提出两种偏差消减方法.首先对其闭式解偏差进行了推导,然后给出BiasRed法与BiasSub法两种偏差消减算法,BiasSub法从Ho给出的解中直接减去期望偏差,BiasRed法通过分析误差表达方程并引入二次约束来提升定位估计精度;分析表明两种方法均可针对远距离信号源,在较小高斯误差情况下有效消减定位偏差,BiasRed法可将偏差降低到最大似然估计算法的水平;计算机仿真分析验证了所提算法的性能.
摘要:针对压缩感知(Compressed Sensing,CS)中信号重构的l1-正则化问题中的l1-正则项非光滑,求解比较困难,提出了交替方向外点持续法(Alternating Direction Exterior Point Continuation Method,ADEPCM).该算法首先将信号的稀疏域的l1-正则化问题通过变量分裂(Variable Splitting,VS)技术转化为与之等价的约束优化问题;然后采用一步Gauss-Seidel思想,对优化问题中的变量最小化,并采用持续的思想更新罚参数,重构出信号的稀疏系数;最后进行正交反变换,重构出原始信号.并将ADEPCM用于图像重构,进行了仿真实验及对实验结果进行了分析.实验结果表明:与现有的一些重构算法相比,ADEPCM具有稍高的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和更快速的收敛速度.
摘要:传统迁移学习方法通常直接利用相关领域中的数据来辅助完成当前领域的学习任务,而忽略了领域间互相学习的能力.针对此类问题,提出了一种具有协同约束的共生迁移学习方法(Collaborative Constraints based Symbiosis Transfer Learning,CCSTL).在协同约束的基础上,引入共生迁移机制实现领域间的交替互动学习,进而实现源领域和目标领域间的知识迁移,从而提高受训分类器的分类性能.在模拟数据和真实数据集上的实验结果表明了新算法的有效性.
摘要:空间关系相似性在众领域中具有广泛应用,确定区域间方向关系相似性的研究已较完善,然而这些方法不能直接用于不确定区域间方向关系的相似性度量.本文以扩展的方向关系矩阵EDRM(Extended Direction Relation Matrix)为模型,提出了一种不确定区域间方向关系的相似性度量方法,据此实现了算法SA-EDRM;随后基于目标对象的位置和比例尺这两种基本的空间变化生成不同场景,对算法SA-EDRM进行测试,由实验结果验证了算法的有效性;最后以农业GIS中的具体应用实例说明本文工作的实用价值.