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基于多光谱法测量冲击辐射温度场的算法研究
【机 构】
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西安工业大学
【出 处】
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西安工业大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
随着对移动通信需求的快速增长，超5代(Beyond 5th Generation, B5G)移动通信将提供超高频谱利用率和传输速率、超可靠且低时延通信和大规模物联网通信系统。同时，B5G移动通信系统还将具备充分的灵活性以及网络自感知、自调整等智能化能力。B5G移动通信的关键技术包括：大规模天线阵列、密集网络、毫米波接入、新型波形复用、信道编译码与机器学习等。本文以高数据速率为目标，对B5G高速移动
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人工智能被认为是引爆新一代科技革命的核心技术和关键力量之一。数据挖掘作为其中关键的技术，有着广泛的应用前景。本论文围绕“社交与信息网络中的数据挖掘研究”这一课题通过对社交网络、信息网络和智能交通网络等当下应用最为广泛、功能日益丰富和结构愈发复杂的应用场景进行深入研究，对其中存在的推荐系统分布式算法、矩阵分解的MapReduce框架、无人车的智能控制和网络免疫策略等关键问题，借助数据挖掘、大数据分析
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随着无线通信技术的不断普及和物联网技术的蓬勃发展，无线通信在军事和民用两方面都发挥着不可替代的作用，已成为现代社会不可或缺的一部分。然而，无线网络由于其开放性，相比于传统的有线网络更容易受到大规模的恶意攻击，其安全问题不容忽视。射频指纹技术通过分析无线设备的通信信号来提取设备的“射频指纹”，从而对不同的发射机进行识别和认证。射频指纹代表了发射机由于电路设计的差异和生产制造的容差导致的电路硬件差异，
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随着无线通信技术的飞速发展，通信安全问题日益严峻。无线通信物理层安全技术利用无线信号的内在属性建立安全机制，为解决通信安全问题提供了新思路，可以作为传统安全体系的补充，共同增强无线通信系统的安全性。无线信道密钥生成技术和射频指纹识别技术是无线通信物理层安全研究领域的热点问题。无线信道的互易性、随机性和唯一性为密钥生成提供了共享随机源；射频指纹（RFF）是发射机的固有特征，可用于区分不同的无线设备。
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多天线技术是现代无线通信领域一个重要的技术。随着对于通信质量要求的提高以及现有频谱资源的限制，大规模天线更是成为未来通信系统一个必然的选择。天线数量的增加使得大规模天线无论是在硬件实现还是算法设计的要求上都与传统多天线技术有所不同，因此，针对大规模天线阵列的研究也就应运而生。由于硬件开销的限制，大规模天线往往无法采用传统的纯数字域波束赋形技术，而混合波束赋形技术通过结合模拟域与数字域处理联合对信号
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高光谱遥感影像因具有很高的光谱分辨率,能够提供更为丰富的空间信息和光谱信息,可对被测目标进行定量和定性的分析和识别,在地质制图、植被调查、海洋遥感、农业遥感、大气研究、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。高光谱图像目标检测理论已经逐渐形成一个庞大的知识体系,并且有着非常广阔研究前景与应用范围。本文从高光谱图像的特点出发,结合稀疏表示理论,研究具有更高检测性能的检测方法。由于在稀疏表示的目标检测过
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雷暴云团发展速度快、变化多,特征复杂,难以被充分描述;且目前雷暴区域判别方法以单一特征的阈值法为主,特征描述不充分、判别方法消耗大且精度不高。针对上述问题,为精确挖掘雷暴区域特征表征情况,设计更具合理性、高效性的雷暴判别方法,本文从雷暴区域的图像特征和非图像特征两个角度入手,设计了一套基于特征融合的雷暴区域判别方案。该方案通过融合雷暴区域红外通道亮温特征、通道间亮温差特征和图像深层卷积特征,结合多
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空地背景多运动目标检测技术对于无人机自主飞行和打击目标意义重大。在天空背景中,空中目标相对成像平台远,因此目标成像像素少而缺乏形貌信息,并且目标数量多,在飞行时容易相互毗邻、相互遮挡;在地面背景中,目标和平台会出现在复杂地形地貌的上空,造成图像中的地面背景复杂,在图像中的小目标容易造成漏检;在空地联合背景中,平台和目标都处于空中飞行状态下,图像同时包含天空和地面两种不同的背景,在平台远距离探测目标
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雷达目标识别(Radar Target Recognition,RTR)是弹道导弹防御(Ballistic Missile Defense,BMD)的关键技术之一。随着现代军事的发展,对于弹道导弹在飞行中段的识别方法研究成为国内外热点课题。本文在弹道导弹目标运动建模和回波建模的基础上,研究基于一维距离像、微多普勒的识别方法和基于置信度的分类器识别性能评估方法,主要工作如下:1.研究了弹道中段目标的
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