電子發(fā)燒友App

硬聲App

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線(xiàn)課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

電子發(fā)燒友網(wǎng)>RF/無(wú)線(xiàn)>復(fù)雜電磁環(huán)境中雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別

復(fù)雜電磁環(huán)境中雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別

收藏

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴

評(píng)論

查看更多

相關(guān)推薦

復(fù)雜目標(biāo)寬帶電磁散射特性幅相分離插值方法

:DZXU.0.2010-02-039【正文快照】:1引言快速而準(zhǔn)確的獲得目標(biāo)超寬帶電磁散射特性對(duì)于高分辨雷達(dá)、成像技術(shù)以及目標(biāo)識(shí)別的研究具有重要意義,然而超寬帶雷達(dá)的工作頻率范圍非常寬,要準(zhǔn)確的分析帶內(nèi)每個(gè)頻點(diǎn)
2010-05-04 08:09:36

目標(biāo)識(shí)別之YOLO學(xué)習(xí)筆記

目標(biāo)識(shí)別 YOLO 學(xué)習(xí)筆記(一)
2020-05-12 15:05:34

雷達(dá)回波系統(tǒng)的應(yīng)用研究

增加一定的硬件設(shè)備.其實(shí)現(xiàn)過(guò)程相對(duì)復(fù)雜,不便于工程應(yīng)用靈活擴(kuò)展。而很多應(yīng)用背景對(duì)雷達(dá)視頻回波信號(hào)模擬的逼真度和復(fù)雜度需求逐步提高.雷達(dá)視頻回波要能體現(xiàn)現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)復(fù)雜環(huán)境,能夠靈活提供所需的信號(hào)背景。一種
2016-07-01 11:47:58

雷達(dá)液位計(jì)的原理和使用

:D=CT/25 s( u, C8 @2 F& q式 D——雷達(dá)液位計(jì)到液面的距離C——光速* T——電磁波運(yùn)行時(shí)間雷達(dá)液位計(jì)記錄脈沖波經(jīng)歷的時(shí)間,而電磁波的傳輸速度為常數(shù),則可算出液面到
2011-11-30 09:54:45

IZT COMINT通信對(duì)抗復(fù)雜電磁環(huán)境模擬系統(tǒng)

IZT COMINT電子戰(zhàn)復(fù)雜電磁環(huán)境記錄回放以及模擬系統(tǒng)是一個(gè)獨(dú)特的射頻和數(shù)字信號(hào)處理發(fā)生平臺(tái),可以在多個(gè)輸出端口產(chǎn)生多路復(fù)雜時(shí)變的真實(shí)射頻信號(hào)。在所有端口上輸出的多路射頻信號(hào)都支持精確地相參
2018-08-08 14:36:17

RCS目標(biāo)識(shí)別

各位好!我是一名學(xué)生,先階段在準(zhǔn)備競(jìng)賽,需要RCS目標(biāo)識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)海上油污檢測(cè)。請(qǐng)問(wèn)有沒(méi)有地方采購(gòu)現(xiàn)成產(chǎn)品,或是自己制作是如何制作,謝謝!或是有其他什么方法可以實(shí)現(xiàn)海上油污檢測(cè)?
2015-01-27 15:50:02

VREM EmXpert 復(fù)雜電磁環(huán)境態(tài)勢(shì)展示案例

環(huán)境復(fù)雜度進(jìn)行了綜合評(píng)估,并支持二三維可視化態(tài)勢(shì)展示。本案例分別部署搭載多個(gè)不同用頻設(shè)備的實(shí)體模型,在劃定區(qū)域范圍內(nèi)仿真推演雷達(dá)、通信等對(duì)該區(qū)域電磁環(huán)境態(tài)勢(shì)的影響,并完成復(fù)雜度的評(píng)估工作。案例結(jié)論
2017-07-11 16:54:45

【HarmonyOS HiSpark AI Camera】智能目標(biāo)識(shí)別

項(xiàng)目名稱(chēng):智能目標(biāo)識(shí)別試用計(jì)劃:通過(guò)攝像頭采集視頻,利用海思芯片進(jìn)行處理和目標(biāo)識(shí)別。計(jì)劃年內(nèi)完成。
2020-11-19 20:46:19

一種新的定量評(píng)估電磁環(huán)境復(fù)雜度方法

摘 要 針對(duì)跳頻信號(hào)分選提出了采用“復(fù)合信息熵”定量評(píng)估電磁環(huán)境復(fù)雜度的方法?!皬?fù)合信息熵”分三個(gè)部分:類(lèi)型熵、密度熵、分布熵,綜合考慮了電磁環(huán)境包含的信號(hào)類(lèi)型數(shù)、跳頻跳速、跳頻電臺(tái)數(shù)目和信道
2011-07-11 22:35:06

一種適用于空間觀測(cè)任務(wù)的實(shí)時(shí)多目標(biāo)識(shí)別算法分享

基于嵌入式圖像處理平臺(tái)的實(shí)時(shí)多目標(biāo)識(shí)別算法人工智能技術(shù)與咨詢(xún) 昨天本文來(lái)自《科學(xué)技術(shù)與工程》,作者王旭輝等摘 要提出了一種適用于空間觀測(cè)任務(wù)的實(shí)時(shí)多目標(biāo)識(shí)別算法,它基于DSP和FPGA組合的圖像處理
2021-12-21 07:02:06

關(guān)于MATLAB建立圖像處理和目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)流程的求助

本人新手,之前從未接觸過(guò)圖像處理,現(xiàn)在因?yàn)轫?xiàng)目需要搭建一個(gè)關(guān)于圖像處理和目標(biāo)識(shí)別的MATLAB系統(tǒng),系統(tǒng)介紹如下: 想要從圖片中將目標(biāo)提取出來(lái)并與模板庫(kù)進(jìn)行匹配對(duì)比,以確定是否為我感興趣的目標(biāo)
2016-07-10 15:05:58

具有射頻監(jiān)測(cè)能力的雷達(dá)接收前端技術(shù)介紹

本文提出一種具有射頻監(jiān)測(cè)能力的雷達(dá)接收前端技術(shù),解決了現(xiàn)有雷達(dá)雷達(dá)測(cè)試系統(tǒng)無(wú)法在接收過(guò)程對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境的影響效應(yīng)進(jìn)行有效分析和測(cè)量的問(wèn)題。該技術(shù)用于對(duì)多干擾源及多要素疊加的電磁環(huán)境作用下的接收機(jī)
2020-12-21 07:29:50

沖激雷達(dá)接收的隨機(jī)射頻干擾問(wèn)題怎么解決?

分辨率,從而能夠進(jìn)行高分辨成像。另外,沖激信號(hào)可以激勵(lì)出豐富的目標(biāo)諧波響應(yīng)分量,故在探測(cè)隱身目標(biāo)以及目標(biāo)識(shí)別方面也有著重要的應(yīng)用價(jià)值。但是沖激雷達(dá)常工作于100~1500MHz頻段,存在著與這一波段密布
2019-08-21 06:17:14

沖激雷達(dá)系統(tǒng)的射頻干擾有什么辦法抑制?

的方位分辨率,從而能夠進(jìn)行高分辨成像。另外,沖激信號(hào)可以激勵(lì)出豐富的 目標(biāo)諧波響應(yīng)分量,故在探測(cè)隱身目標(biāo)以及目標(biāo)識(shí)別方面也有著重要的應(yīng)用價(jià)值。但是沖激雷達(dá)常工作于100~1500MHz頻段,存在著與這一
2019-08-20 06:55:22

基于CPCI接口DSP板的雷達(dá)目標(biāo)模擬器

提出一種基于CPCI接口DSP板的C波段雷達(dá)目標(biāo)模擬器。探測(cè)回波模擬,采用軟硬件相結(jié)合的方法。由主控計(jì)算機(jī)根據(jù)雷達(dá)工作參數(shù)預(yù)先設(shè)定并計(jì)算目標(biāo)數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)加載到硬件電路。硬件電路實(shí)時(shí)合成雷達(dá)回波
2019-06-03 05:00:08

基于DSP的毫米波主被動(dòng)復(fù)合探測(cè)器目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)【回映分享】

本文由回映電子整理分享,歡迎工程老獅們參與學(xué)習(xí)與評(píng)論 毫米波主被動(dòng)復(fù)合探測(cè)系統(tǒng)將毫米波雷達(dá)和輻射計(jì)相結(jié)合,充分利用系統(tǒng)主動(dòng)測(cè)距和目標(biāo)被動(dòng)輻射特性來(lái)完成目標(biāo)識(shí)別及定位,大大改善了毫米波探測(cè)器的性能
2021-12-30 10:36:54

基于RT-Thread和N32G457的嵌入式目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

1、基于RT-Thread和N32G457的嵌入式目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)  本演示示例移植蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院王宜懷教授團(tuán)隊(duì)的金葫蘆嵌入式人工智能:物體認(rèn)知系統(tǒng)的代碼在N32G457上實(shí)現(xiàn)??梢?b class="flag-6" style="color: red">識(shí)別單獨(dú)的英文字母A B C D原作者:tai-he
2022-11-30 11:36:05

基于寬帶示波器的雷達(dá)信號(hào)矢量分析

前言隨著雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展,雷達(dá)的任務(wù)不僅是測(cè)量目標(biāo)的距離、方位和仰角,而且還包括測(cè)量目標(biāo)速度,以及從目標(biāo)回波獲取更多有關(guān)目標(biāo)的信息。雷達(dá)是利用目標(biāo)對(duì)電磁波的發(fā)射(或稱(chēng)為二次散射)現(xiàn)象來(lái)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)并測(cè)定
2019-07-19 06:34:48

嵌入式系統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)有哪些?

嵌入式系統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)
2021-03-09 08:33:26

嵌入式系統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù),不看肯定后悔

本文將回顧一系列的特征檢測(cè)算法,在這個(gè)過(guò)程,看看一般目標(biāo)識(shí)別和具體特征識(shí)別在這些年經(jīng)歷了怎樣的發(fā)展。
2021-06-02 06:24:59

微波雷達(dá)模組,雷達(dá)傳感器技術(shù)發(fā)展,在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的智能化應(yīng)用

傳感器方案可應(yīng)用在眾多的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上。微波雷達(dá)技術(shù)應(yīng)用在這些領(lǐng)域上,與雷達(dá)技術(shù)原理分不開(kāi)。雷達(dá)是利用電磁波探測(cè)目標(biāo)的電子設(shè)備。雷達(dá)發(fā)射電磁波對(duì)目標(biāo)進(jìn)行照射并接收其回波,由此獲得目標(biāo)電磁波發(fā)射點(diǎn)的距離
2021-08-23 15:54:54

怎么實(shí)現(xiàn)基于Z85C30的動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的串行通信設(shè)計(jì)?

怎么實(shí)現(xiàn)基于Z85C30的動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的串行通信設(shè)計(jì)?
2021-05-31 06:32:52

怎樣把復(fù)雜電磁環(huán)境的影響降到最低?

復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)防空兵通信系統(tǒng)有什么影響?怎樣把復(fù)雜電磁環(huán)境的影響降到最低?
2021-06-04 06:05:43

怎樣通過(guò)遠(yuǎn)程桌面去查看ROS小車(chē)的目標(biāo)識(shí)別情況呢

怎樣通過(guò)windows自帶的遠(yuǎn)程桌面訪(fǎng)問(wèn)RK3566呢?怎樣通過(guò)遠(yuǎn)程桌面去查看ROS小車(chē)的目標(biāo)識(shí)別情況呢?
2022-03-02 08:50:23

智能車(chē)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)資料推薦

1、智能車(chē)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)  首先,簡(jiǎn)單介紹一下上面提到的各個(gè)話(huà)題的范圍 (Domain),人工智能 (Artifitial Intelligence)是最大的話(huà)題,如果用一張圖來(lái)說(shuō)明的話(huà)
2022-09-06 14:54:26

毫米雷達(dá)波概述

,導(dǎo)致兩根天線(xiàn)同時(shí)接收到的信號(hào)在相位上相差一個(gè) Δφ,θ 為待測(cè)角度, 經(jīng)計(jì)算得出: 圖六:毫米波雷達(dá)測(cè)角原理圖3)雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別毫米波雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別基本原理是:利用雷達(dá)回波的幅度、相位、頻譜和極化等
2019-12-16 11:11:22

毫米波雷達(dá)工作原理,雷達(dá)感應(yīng)模塊技術(shù),有什么優(yōu)勢(shì)呢?

毫米波雷達(dá)與光學(xué)雷達(dá)、紅外線(xiàn)相比不受目標(biāo)物體形狀顏色的干擾,與超聲波相比不受大氣紊流的影響,因而具有穩(wěn)定的探測(cè)性能,環(huán)境適應(yīng)性好。受天氣和外界環(huán)境的變化的影響小,雨雪,灰塵,陽(yáng)光都對(duì)其沒(méi)有干擾
2021-09-22 16:17:32

毫米波雷達(dá)感知技術(shù)搭建車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)的可行性

研究了毫米波雷達(dá)技術(shù)在車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)的應(yīng)用,并基于毫米波雷達(dá)感知技術(shù)搭建了交叉路口、高速 / 快速路、停車(chē)場(chǎng)三種典型場(chǎng)景下的車(chē)路協(xié)同框架,毫米波雷達(dá)測(cè)距、測(cè)速、目標(biāo)識(shí)別、交通計(jì)數(shù)等感知技術(shù),為協(xié)同規(guī)劃
2020-07-01 14:16:38

求一種可以應(yīng)用于軍事偵察的紅外動(dòng)目標(biāo)識(shí)別跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

本文介紹的就是一種可以應(yīng)用于軍事偵察的紅外動(dòng)目標(biāo)識(shí)別跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
2021-04-29 06:27:10

空調(diào)智能化,飛??萍?b class="flag-6" style="color: red">雷達(dá)模組技術(shù)應(yīng)用

,毫米波雷達(dá)得益于電磁波的物理特性,可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的存在感應(yīng)和目標(biāo)識(shí)別和追蹤,幾乎不受影響地在黑暗、強(qiáng)光、霧霾雨雪等惡劣天氣工作,且沒(méi)有隱私泄露的問(wèn)題,合適作為環(huán)境感知傳感器使用。隨著科技的不斷進(jìn)步
2021-10-27 15:46:03

請(qǐng)教雷達(dá)電磁環(huán)境仿真軟件該怎樣設(shè)計(jì)?

雷達(dá)電磁環(huán)境仿真軟件主要由哪些模塊構(gòu)成?如何對(duì)雷達(dá)電磁環(huán)境仿真軟件進(jìn)行仿真測(cè)試?
2021-04-22 06:12:07

采用實(shí)裝顯示器實(shí)現(xiàn)雷達(dá)訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)

一定的局限性。而轟炸瞄準(zhǔn)雷達(dá)則可以彌補(bǔ)光學(xué)瞄準(zhǔn)具的這一局限性,它受氣象條件限制小,可以利用目標(biāo)反射的電磁波在遠(yuǎn)距離觀察、發(fā)現(xiàn)和識(shí)別目標(biāo),并對(duì)目標(biāo)實(shí)施轟炸或投射***必要的領(lǐng)航諸元,還可觀察山峰和雷雨云
2019-06-18 08:31:27

改進(jìn)最優(yōu)聚類(lèi)中心雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別

最優(yōu)聚類(lèi)中心法是一種有效的雷達(dá)目標(biāo)一維距離像識(shí)別方法,但當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少時(shí),該方法的識(shí)別性能急劇下降。其原因是該算法在利用少量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)易產(chǎn)生“病態(tài)”矩陣,
2009-05-20 20:06:4718

基于異類(lèi)傳感器的戰(zhàn)場(chǎng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法

利用異類(lèi)傳感器的互補(bǔ)特性, 提出了一種新的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法: 選取目標(biāo)速度、第1 主頻、第2 主頻作為識(shí)別的有效特征; 運(yùn)用模糊推理得到目標(biāo)分類(lèi)信息的基本概率分配函數(shù); 把D2S
2009-07-09 13:40:3311

基于NMI特征的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤

本文提出一種全新的圖像分割方法——連通線(xiàn)多級(jí)切割方法,并在此基礎(chǔ)上建立圖像NMI特征的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤算法。文章給出了運(yùn)用連通線(xiàn)多級(jí)切割方法實(shí)現(xiàn)閾值求取、圖像分割、
2009-07-15 10:36:0420

基于USB和目標(biāo)識(shí)別的圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

介紹了一種有目標(biāo)識(shí)別功能的圖像采集系統(tǒng),用USB 接口芯片實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的傳輸。闡述了系統(tǒng)的硬件、固件、設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序和應(yīng)用軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法。詳細(xì)介紹了目標(biāo)識(shí)別算法
2009-08-13 08:42:4514

星空運(yùn)動(dòng)背景中目標(biāo)識(shí)別算法研究

針對(duì)微型航天探測(cè)器在星空運(yùn)動(dòng)背景下對(duì)目標(biāo)識(shí)別的要求,提出一種基于圖像配準(zhǔn)與邊緣提取的差分算法。該算法將采集的連續(xù)兩幀圖像配準(zhǔn)后差分,將差分圖像二值
2009-08-15 15:10:2115

復(fù)雜場(chǎng)景中多目標(biāo)物的檢測(cè)識(shí)別方法

本文提出了一種在復(fù)雜場(chǎng)景中實(shí)時(shí)檢測(cè)、識(shí)別多個(gè)目標(biāo)物體的方法。利用由矩陣碼(matrix code)構(gòu)成的 2D 矩陣來(lái)識(shí)別復(fù)雜場(chǎng)景中多個(gè)目標(biāo)物。算法不僅能適應(yīng)目標(biāo)物體在旋轉(zhuǎn)、縮放
2009-08-15 15:39:568

基于內(nèi)港區(qū)域的港口目標(biāo)識(shí)別

遙感圖像中不同港口的內(nèi)港區(qū)域呈現(xiàn)出不同的形狀,該文提出一種基于內(nèi)港區(qū)域的港口目標(biāo)識(shí)別方法。首先利用直方圖和形態(tài)學(xué)算子分割海域;再利用多邊形近似法提取海岸線(xiàn)上的
2009-11-17 15:22:319

基于GSVD的核不相關(guān)辨別子空間與雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別

該文提出了一種基于廣義奇異值分解的核不相關(guān)辨別子空間算法,并將其用于高分辨距離像雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別。新算法結(jié)合廣義奇異值分解與核方法的優(yōu)點(diǎn),有效地解決了傳統(tǒng)方法面臨
2009-11-18 14:54:3219

基于小波域NMF特征提取的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別方法

該文提出了一種基于小波域非負(fù)矩陣分解特征提取的合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)識(shí)別方法。該方法對(duì)圖像二維離散小波分解后提取低頻子帶圖像,用非負(fù)矩陣分解對(duì)低頻子帶圖像提取特
2009-11-21 11:58:4821

光通信目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)半物理仿真方案

針對(duì)光通信目標(biāo)識(shí)別子系統(tǒng)提出了一種半物理仿真方案。該方案使用軟件模擬器模擬數(shù)字照相機(jī)和上位機(jī)的功能,與目標(biāo)識(shí)別子系統(tǒng)進(jìn)行命令和數(shù)據(jù)交互。與傳統(tǒng)方案相比,該方
2009-12-22 17:09:3010

基于GNN-DS信息融合的目標(biāo)識(shí)別方法

針對(duì)當(dāng)前目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)中常用的信息融合方法識(shí)別率較低、運(yùn)行速度慢、抗噪性差等問(wèn)題,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組和 DS 證據(jù)理論的信息融合方法。該方法兼顧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DS 推理
2010-01-18 12:22:525

基于樣本正交子空間的SAR目標(biāo)識(shí)別方法

利用合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)獲取的目標(biāo)像進(jìn)行識(shí)別時(shí),基于子空間的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(Automatic Target Recognition, ATR)方法通常是對(duì)樣本數(shù)據(jù)的值空間進(jìn)行操作。當(dāng)識(shí)別相似目
2010-02-10 14:00:4719

針對(duì)目標(biāo)識(shí)別的波形優(yōu)化設(shè)計(jì)方法

針對(duì)寬帶雷達(dá)多類(lèi)目標(biāo)識(shí)別波形優(yōu)化中的方位敏感性、距離敏感性和初相不確定性問(wèn)題,該文在高斯色噪聲背景下提出一種基于遺傳算法和最大滑動(dòng)相關(guān)分類(lèi)器的波形優(yōu)化方法,簡(jiǎn)
2010-02-10 14:03:3213

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤系統(tǒng)的研究

提出了一種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤系統(tǒng)的方案,給出了系統(tǒng)的原理圖和結(jié)構(gòu)框圖。重點(diǎn)論述了圖像處理的過(guò)程和算法,包括顏色模型的選擇,圖像的預(yù)處理,圖像分割,目標(biāo)識(shí)別
2010-07-20 16:14:3329

復(fù)雜目標(biāo)雙站圖形電磁計(jì)算

復(fù)雜目標(biāo)雙站圖形電磁計(jì)算 應(yīng)用物理光學(xué)法(PO)與等效電磁流法(ECM)分別計(jì)算了復(fù)雜目標(biāo)雙站散射中面元與棱邊的散射場(chǎng).在WINDOWS NT/98微機(jī)平臺(tái)上利用軟件圖形標(biāo)準(zhǔn)接口Open GL
2009-10-21 22:04:591070

復(fù)雜電磁環(huán)境系統(tǒng)的效能評(píng)估

基于復(fù)雜電磁環(huán)境的基本概念,通過(guò)對(duì)影響復(fù)雜電磁環(huán)境構(gòu)建系統(tǒng)效能的諸多因素的分析,建立評(píng)估指標(biāo)體系,該體系涉及電磁信號(hào)性能、系統(tǒng)適用能力,以及系統(tǒng)構(gòu)建費(fèi)用。并運(yùn)用模
2011-05-12 17:57:4536

基于顏色和區(qū)域的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別

針對(duì)全自主足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別受光強(qiáng)變化的影響, 實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和魯棒性存在的不足, 提出了一種基于動(dòng)態(tài)窗口HSI 色彩空間模型的閾值向量位與及區(qū)域合并算法, 并通過(guò)動(dòng)態(tài)窗口減小
2011-06-28 15:36:0634

基于ARM9與移動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法的安防監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

介紹了一種基于$3C2440硬件平臺(tái)和移動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的安防監(jiān)控系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案,在嵌入式Linux平臺(tái)下實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的采集、編碼與傳輸l選擇時(shí)間差分圖像檢測(cè)移動(dòng)目標(biāo)算法,實(shí)現(xiàn)視
2011-08-25 15:35:3367

軍事假目標(biāo)識(shí)別的新方法

通常的偵察手段對(duì)于軍事假目標(biāo)識(shí)別能力有限,文中提出了一種新的軍事假目標(biāo)識(shí)別方法。在介紹偏振成像機(jī)理的基礎(chǔ)上,分析了偏振信息檢測(cè)和強(qiáng)度信息檢測(cè)在物理含義中的區(qū)別。
2011-08-29 15:11:0136

復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)監(jiān)測(cè)技術(shù)

內(nèi)容安排 復(fù)雜電磁環(huán)境介紹 復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)信號(hào)監(jiān)測(cè)的挑戰(zhàn) 監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展 E3238S硬件體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn) E3238S軟件功能及特點(diǎn)
2011-10-11 17:05:2642

DSP在自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用

自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(ATR)算法通常包括自動(dòng)地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別和選擇攻擊點(diǎn)等算法。戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜性和目標(biāo)類(lèi)型的不斷增長(zhǎng)使ATR算法的運(yùn)算量越來(lái)越大,因此ATR算法對(duì)微處理器的
2012-01-17 14:53:551781

復(fù)雜電磁環(huán)境下機(jī)動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)抗毀性評(píng)估

在建立機(jī)動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,分析了復(fù)雜電磁對(duì)抗環(huán)境的基本構(gòu)成,探討了敵方可能的基于重要性指標(biāo)的攻擊目標(biāo)選擇策略,建立了電子對(duì)抗條件下模擬環(huán)境模型。再結(jié)合節(jié)點(diǎn)連
2012-04-05 14:46:1737

全自主移動(dòng)足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別

電子開(kāi)發(fā)機(jī)器人相關(guān)教程資料——全自主移動(dòng)足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別
2016-09-06 16:42:430

基于MVDR參數(shù)譜在艦船目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用

基于MVDR參數(shù)譜在艦船目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用_魏鑫
2017-01-07 21:28:580

融合壓縮感知和SVM的SAR變形目標(biāo)識(shí)別算法_谷雨

融合壓縮感知和SVM的SAR變形目標(biāo)識(shí)別算法_谷雨
2017-01-08 11:07:011

紅外動(dòng)目標(biāo)識(shí)別跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案

紅外動(dòng)目標(biāo)識(shí)別跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案
2017-01-12 22:13:3424

多尺度Retinex算法在自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用_周澤華

多尺度Retinex算法在自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用_周澤華
2017-03-19 11:29:000

基于OpenCv運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究孟介成

基于OpenCv運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究_孟介成
2017-03-17 08:00:005

基于RHT的局部有遮擋圓形目標(biāo)識(shí)別方法顧肇瑞

基于RHT的局部有遮擋圓形目標(biāo)識(shí)別方法_顧肇瑞
2017-03-17 08:00:000

基于大視場(chǎng)星敏感器的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)_丁國(guó)鵬

基于大視場(chǎng)星敏感器的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)_丁國(guó)鵬
2017-03-19 19:19:350

基于信息熵理論的模糊傳感器目標(biāo)識(shí)別研究

針對(duì)具有多個(gè)特征指標(biāo)的模糊多傳感器目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題,提出一種新的模糊多傳感器數(shù)據(jù)融合方法。該方法根據(jù)信息熵理論,引入不均衡度定義熵權(quán)矢量,通過(guò)求解數(shù)學(xué)規(guī)劃問(wèn)題,得到各目標(biāo)類(lèi)別的優(yōu)屬度,并給出目標(biāo)識(shí)別規(guī)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能提高目標(biāo)識(shí)別結(jié)果的客觀性和可信度,具有可操作性。
2017-09-08 15:25:553

電磁場(chǎng)在目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用

電磁場(chǎng)在目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用
2017-09-15 10:01:5422

基于粒子群算法的稀疏分解在雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用

速度快的優(yōu)點(diǎn)對(duì)OMP算法進(jìn)行改進(jìn)。通過(guò)對(duì)雷達(dá)高分辨距離像(HRRP)的識(shí)別實(shí)驗(yàn)表明,采用Gabor原子提取的特征參數(shù)作為特征向量對(duì)雷達(dá)目標(biāo)的分類(lèi)效果比較好,同時(shí),基于粒子群算法改進(jìn)的OMP大大降低了參數(shù)尋優(yōu)的計(jì)算量。
2017-11-05 15:39:0712

基于證據(jù)相似性度量的目標(biāo)識(shí)別融合改進(jìn)算法

目標(biāo)識(shí)別融合改進(jìn)算法,利用證據(jù)相似性度量對(duì)證據(jù)源進(jìn)行修正,通過(guò)對(duì)水下不同背景噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行融合試驗(yàn)表明,經(jīng)數(shù)據(jù)融合后,目標(biāo)識(shí)別率可由原來(lái)的80%提高到99%,從而證明本文所提出的融合算法可以有效提高目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率。
2017-11-14 10:36:489

基于SIFT視覺(jué)詞匯的目標(biāo)識(shí)別算法

算法的目標(biāo)識(shí)別算法。結(jié)合在無(wú)遮擋與被局部遮擋的交通工具全方位姿態(tài)模型庫(kù)上進(jìn)行的目標(biāo)識(shí)別試驗(yàn),得出結(jié)果:算法對(duì)無(wú)遮擋目標(biāo)的平均識(shí)別率能到達(dá)83%以上,具有良好的識(shí)別性能:對(duì)被局部遮擋目標(biāo)的平均識(shí)別率也能保持在80%左右,只有很小的降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示算法具有優(yōu)良的識(shí)別被局
2017-11-14 11:04:145

基于改進(jìn)KD樹(shù)與RANSC算法的目標(biāo)識(shí)別算法

為了能夠更好地滿(mǎn)足日益擴(kuò)大的目標(biāo)識(shí)別需求,提出了一種基于改進(jìn)KD樹(shù)與RANSC算法的目標(biāo)識(shí)別算法。通過(guò)對(duì)比改進(jìn)前后KD樹(shù)匹配算法匹配SIFT特征點(diǎn)的執(zhí)行效果,很明顯的看出改進(jìn)KD樹(shù)算法的匹配效果更佳
2017-11-16 17:45:0217

基于擴(kuò)展字典稀疏表示分類(lèi)的遙感目標(biāo)識(shí)別

針對(duì)遙感圖像視覺(jué)對(duì)比度差、分辨率低及目標(biāo)含有不同角度旋轉(zhuǎn)的情況,在稀疏表示分類(lèi)識(shí)別的基礎(chǔ)上,提出一種基于擴(kuò)展字典稀疏表示的遙感目標(biāo)識(shí)別方法。首先將訓(xùn)練樣本和待測(cè)樣本進(jìn)行二進(jìn)小波變換增強(qiáng),提取增強(qiáng)圖像
2017-11-17 17:18:389

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法

在空間和時(shí)間上的互補(bǔ)與冗余信息組合起來(lái),來(lái)獲取目標(biāo)的屬性分類(lèi)或身份估計(jì)。多傳感器識(shí)別系統(tǒng)主要包括:雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別、電子偵察、通信偵察、紅外偵察、協(xié)作識(shí)別r敵我識(shí)別、航管)等。各類(lèi)傳感器從不同角度,獲取目標(biāo)的原始特征數(shù)據(jù)
2017-12-14 16:34:160

雷達(dá)電磁環(huán)境的數(shù)字建模和仿真設(shè)計(jì)

現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)條件下,電子對(duì)抗與反對(duì)*趨激烈,各新型雷達(dá)為對(duì)抗各種電子偵察和反輻 射設(shè)備的威脅,往往采用調(diào)制復(fù)雜、參數(shù)多變的信號(hào)形式,因而導(dǎo)致戰(zhàn)場(chǎng)空間的電磁環(huán)境信號(hào)空前復(fù)雜、密集且相互交迭。這就對(duì)電子偵察和反輻射設(shè)備提出了越來(lái)越高的要求。
2019-01-08 07:47:003258

基于Xilinx開(kāi)發(fā)平臺(tái)和FPGA器件實(shí)現(xiàn)一維成像雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別

目標(biāo)識(shí)別作為現(xiàn)代雷達(dá)的重要發(fā)展方向之一,成為未來(lái)武器系統(tǒng)中的一個(gè)重要組成部分和當(dāng)前國(guó)內(nèi)外關(guān)注的熱點(diǎn),具有廣泛的民用和軍事應(yīng)用價(jià)值。根據(jù)雷達(dá)的探測(cè)手段及應(yīng)用背景的不同,出現(xiàn)了多種識(shí)別方法,其中雷達(dá)
2020-07-20 08:18:002304

人類(lèi)和 DNN 的目標(biāo)識(shí)別穩(wěn)健性比較

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多任務(wù)上都已取得了媲美乃至超越人類(lèi)的表現(xiàn),但其泛化能力仍遠(yuǎn)不及人類(lèi)。德國(guó)蒂賓根大學(xué)等多所機(jī)構(gòu)近期的一篇論文對(duì)人類(lèi)和 DNN 的目標(biāo)識(shí)別穩(wěn)健性進(jìn)行了行為比較,并得到了一些有趣的見(jiàn)解
2018-10-19 00:48:01416

人工智能在雷達(dá)應(yīng)用中限制和發(fā)展前景和在實(shí)時(shí)對(duì)抗中的應(yīng)用

,從模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)到近年來(lái)的發(fā)展迅猛的深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等在雷達(dá)識(shí)別中都有較多研究成果。 傳統(tǒng)雷達(dá)識(shí)別方法難以適應(yīng)復(fù)雜多變的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境 現(xiàn)有雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別常采用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別理論。模式識(shí)別主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、計(jì)算
2023-02-03 14:40:471270

基于聚類(lèi)分析的復(fù)雜環(huán)境中人臉目標(biāo)識(shí)別技術(shù)

在現(xiàn)代社會(huì),人臉目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在各大領(lǐng)域應(yīng)用得越來(lái)越廣泛;同時(shí),社會(huì)治安環(huán)境和國(guó)際安全問(wèn)題也愈發(fā)嚴(yán)峻,人臉目標(biāo)識(shí)別面臨著越來(lái)越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在復(fù)雜環(huán)境下,檢測(cè)目標(biāo)和背景場(chǎng)景都是復(fù)雜且動(dòng)態(tài)變化的,傳統(tǒng)的人
2021-05-18 14:48:4610

無(wú)人機(jī)在線(xiàn)目標(biāo)識(shí)別和定位技術(shù)研究綜述

無(wú)人機(jī)在線(xiàn)目標(biāo)識(shí)別和定位技術(shù)研究綜述
2021-06-19 14:59:0030

復(fù)雜電磁環(huán)境體系(E3)對(duì)策

的協(xié)調(diào)和電磁能量的合理應(yīng)用等。電磁環(huán)境電磁環(huán)境效應(yīng)電磁環(huán)境是指存在于給定空間所有電磁現(xiàn)象的總和。往往,構(gòu)成電磁環(huán)境的各種電磁危害源十分復(fù)雜,既有雷電、靜電之類(lèi)自然電磁危害源,又有雷達(dá)、通訊、廣播
2021-08-24 11:20:288536

基于三維激光點(diǎn)云的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤研究

基于三維激光點(diǎn)云的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤研究 來(lái)源:《汽車(chē)工程》 ,作者徐國(guó)艷等 [摘要] 針對(duì)無(wú)人車(chē)環(huán)境感知中的障礙物檢測(cè)問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一套基于車(chē)載激光雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤方法。為降低計(jì)算量,提高處理速度
2022-01-17 11:22:44639

基于三維激光點(diǎn)云的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤研究

基于三維激光點(diǎn)云的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤研究 來(lái)源:《汽車(chē)工程》?,作者徐國(guó)艷等 [摘要]?針對(duì)無(wú)人車(chē)環(huán)境感知中的障礙物檢測(cè)問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一套基于車(chē)載激光雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤方法。為降低計(jì)算量,提高處理速度
2022-02-15 13:36:382593

復(fù)雜電磁環(huán)境信號(hào)源的功能與典型應(yīng)用分析

復(fù)雜電磁環(huán)境信號(hào)源是系列化7U/19英寸標(biāo)準(zhǔn)上架式VPX機(jī)箱形式的復(fù)雜電磁環(huán)境信號(hào)模擬設(shè)備,單機(jī)箱最多支持8個(gè)物理通道,可模擬多種領(lǐng)域特征信號(hào),覆蓋各種體制雷達(dá)、常規(guī)通信、導(dǎo)航定位、電子對(duì)抗、電子偵察等裝備。
2022-11-02 15:17:32817

機(jī)器視覺(jué)常用的3種目標(biāo)識(shí)別方法

隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)很多需要人工來(lái)手動(dòng)操作的工作,漸漸地被機(jī)器所替代。 傳統(tǒng)方法做目標(biāo)識(shí)別大多都是靠人工實(shí)現(xiàn),從形狀、顏色、長(zhǎng)度、寬度、長(zhǎng)寬比來(lái)確定被識(shí)別目標(biāo)是否符合標(biāo)準(zhǔn),最終
2023-02-07 12:00:07698

復(fù)雜環(huán)境雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法研究

雜波或虛警。此外, 有時(shí)也會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)數(shù)量不確定的情形,無(wú)疑加大了目標(biāo)跟蹤的難度,尤其以天波 超視距雷達(dá)更為復(fù)雜。因此,迫切需要研究復(fù)雜環(huán)境雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法。本文 的研究?jī)?nèi)容就是在上述課題背景下提出來(lái)的,全文的主
2023-02-15 17:21:050

復(fù)雜電磁環(huán)境信號(hào)動(dòng)態(tài)構(gòu)建系統(tǒng)應(yīng)用

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中,戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境日益復(fù)雜,輻射源數(shù)量多,信號(hào)密度大,波形復(fù)雜多變。分析復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)戰(zhàn)斗力的影響,評(píng)估其對(duì)各型武器裝備效能的影響,是提升我軍軍力的重大研究方向。
2023-03-08 10:05:491091

【領(lǐng)先、高要求、應(yīng)用廣】復(fù)雜電磁環(huán)境體系(E3)對(duì)策

納特通信復(fù)雜電磁環(huán)境效應(yīng)評(píng)估系統(tǒng)滿(mǎn)足各類(lèi)裝備對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境的測(cè)試需求,可應(yīng)用于各類(lèi)裝備的復(fù)雜電磁環(huán)境測(cè)試。
2021-12-16 14:10:02756

超詳細(xì)!一文講透機(jī)器視覺(jué)常用的 3 種“目標(biāo)識(shí)別”方法

來(lái)源:機(jī)器視覺(jué)沙龍隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)很多需要人工來(lái)手動(dòng)操作的工作,漸漸地被機(jī)器所替代。傳統(tǒng)方法做目標(biāo)識(shí)別大多都是靠人工實(shí)現(xiàn),從形狀、顏色、長(zhǎng)度、寬度、長(zhǎng)寬比來(lái)確定被識(shí)別目標(biāo)是否符合
2022-12-15 10:44:10619

復(fù)雜電磁環(huán)境構(gòu)建的方法有哪些?舉例說(shuō)明

? ?? 隨著通信基礎(chǔ)設(shè)施、信號(hào)塔臺(tái)、變電站、雷達(dá)等的建設(shè),空間中的電磁信號(hào)呈現(xiàn)信號(hào)種類(lèi)多、信源數(shù)目多、信號(hào)特征變化快等發(fā)展趨勢(shì),使得當(dāng)前空間的電磁環(huán)境日益復(fù)雜,復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)于電子裝備的影響巨大
2023-08-07 09:37:08545

復(fù)雜電磁環(huán)境構(gòu)建,看這一篇就夠了!

隨著通信基礎(chǔ)設(shè)施、信號(hào)塔臺(tái)、變電站、雷達(dá)等的建設(shè),空間中的電磁信號(hào)呈現(xiàn)信號(hào)種類(lèi)多、信源數(shù)目多、信號(hào)特征變化快等發(fā)展趨勢(shì),使得當(dāng)前空間的電磁環(huán)境日益復(fù)雜,復(fù)雜電磁環(huán)境對(duì)于電子裝備的影響巨大,可直接導(dǎo)致
2023-08-09 08:32:051087

機(jī)器視覺(jué)的圖像目標(biāo)識(shí)別方法操作要點(diǎn)

通過(guò)加強(qiáng)圖像分割,能夠提高機(jī)器視覺(jué)的圖像目標(biāo)識(shí)別的自動(dòng)化水平,使得圖像目標(biāo)識(shí)別效果更加顯著。圖像分割的方法有很多種,不同方法分別適用于不同領(lǐng)域,這里重點(diǎn)介紹以下3種分割方法。
2024-01-15 12:17:54122

機(jī)器視覺(jué)的圖像目標(biāo)識(shí)別方法綜述

文章來(lái)源:MEMS引言從20世紀(jì)80年代開(kāi)始,機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展速度不斷加快,已經(jīng)走進(jìn)了人們的日常生活與工作之中。機(jī)器視覺(jué)的圖像目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的自動(dòng)化程度較高,應(yīng)用范圍廣,尤其在危險(xiǎn)場(chǎng)所的運(yùn)用,采用
2024-02-23 08:26:49280

機(jī)器視覺(jué)常用的三種目標(biāo)識(shí)別方法解析

隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)很多需要人工來(lái)手動(dòng)操作的工作,漸漸地被機(jī)器所替代。傳統(tǒng)方法做目標(biāo)識(shí)別大多都是靠人工實(shí)現(xiàn),從形狀、顏色、長(zhǎng)度、寬度、長(zhǎng)寬比來(lái)確定被識(shí)別目標(biāo)是否符合標(biāo)準(zhǔn),最終定義出
2024-03-14 08:26:20222

已全部加載完成