基于图像质量评估的多普勒参数估计方法.pdf
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基于图像质量评估的多普勒参数估计方法.pdf
本发明提出了一种基于图像质量评估的多普勒参数估计方法,能够适用在多种场景和应用背景下,实现理想飞行及飞行不平稳场景中均能正常成像。利用熵值评估图像清晰度,采用二维搜索的方法估计多普勒参数,实现理想飞行及飞行不平稳场景中均能正常成像,解决了多种场景和应用背景下均能成像的问题,具有效率高、场景普适性强的特点。
基于自适应STFT方法的微多普勒信号参数估计方法.pdf
本发明涉及一种基于自适应STFT方法的微多普勒信号参数估计方法,属于雷达目标信号检测和参数估计技术领域,解决低信噪比下无人机信号参数难以有效估计的问题,解决方案为:本发明针对无人机旋翼回波信号,首先通过傅里叶变换自适应选取STFT信号长度、窗长、旋转频率等参数的初步估计值,接着利用STFT、SST完成旋翼类微多普勒信号的参数估计。这种自适应STFT方法的旋翼类无人机微多普勒信号参数估计技术可提高信号时频分辨率,有利于参数估计精度和目标识别率的提高,给后续雷达探测系统的检测和识别需求提供技术保障,值得采用和
基于多普勒参数估计的机载SAR动目标成像方法.pdf
基于多普勒参数估计的机载SAR动目标成像方法,本发明涉及机载SAR动目标成像方法。本发明的目的是为了解决传统RD算法不适用于机载SAR动目标成像的问题。过程为:一、推导出目标的多普勒中心频率和多普勒调频斜率;二、得到距离频域信号;三、构造距离向压缩函数,得到距离压缩后回波数据;四、构造方位向压缩函数,得到方位压缩后数据;五、采用粒子群优化算法获得熵值最小时对应的目标多普勒中心频率和多普勒调频斜率;六、构造距离徙动校正函数,得到距离徙动校正后的二维频域数据;七、构造距离匹配函数,得到距离压缩后的方位频域数据
基于ShuffleNet的人脸图像质量评估方法.pptx
,目录PartOnePartTwoShuffleNet的起源和原理ShuffleNet在人脸图像质量评估中的应用ShuffleNet的优势和局限性PartThree数据预处理和增强ShuffleNet模型构建训练和优化过程评估指标和方法PartFour实验设置和数据集描述实验结果展示性能分析和比较结果讨论和解释PartFive人脸图像质量评估在现实生活中的应用场景基于ShuffleNet的人脸图像质量评估方法的商业价值对其他相关领域的影响和启示PartSix基于ShuffleNet的人脸图像质量评估方法的
一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法.pdf
本发明涉及一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法,该方法通过利用信道中散射体分布的先验信息,对多普勒功率谱的概率密度函数进行合理假设,并基于多普勒频率的先验概率分布对SAGE算法中多径的多普勒参数进行初始值设置及分层估计,优先估计多普勒频率先验概率高的区间内的多径分量。与现有技术相比,本发明通过交换多径的估计顺序,减少似然谱中的周期延拓部分对估计过程的影响,具有可靠性高的优点。