阵列信号的幅相误差有源校正处理方法

    公开(公告)号:CN117991177A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202311334399.2

    申请日:2023-10-16

    Abstract: 本发明涉及阵列信号处理技术领域,具体的说是一种结合双立方插值处理,解决测向精度与标定工作量之间的矛盾,从而在小标定工作量、小计算工作量下实现高精度测向的阵列信号的幅相误差有源校正处理方法,其特征在于,包括以下步骤:选定标校步长对真实导向矢量进行初步标定;结合数值插值处理确定最大标定网格步长;利用最大标定步长下得到的校准数据,使用二维MUSIC算法得到来波方向的粗估计值;在粗估计值所在网格附近进行数值插值处理:以测向粗估计值所在网格点为中心,16个邻近网格点组成的边长为3kS的正方形区域作为细估计区域;局部搜索测向,得到角度的细估计值。

    一种可重参数化多分支卷积的孪生网络目标跟踪方法及系统

    公开(公告)号:CN117197490A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311158538.0

    申请日:2023-09-08

    Inventor: 金铭 唐宇 韩勇

    Abstract: 本发明提供一种可重参数化多分支卷积的孪生网络目标跟踪方法及系统,涉及目标跟踪技术领域,为解决现有的跟踪方法难以使模型在复杂的跟踪环境下鲁棒且稳定地跟踪目标的问题。包括:预处理训练数据,构建多分支卷积网络模型,网络模型通过不同尺寸的卷积获取不同尺度的特征,并进行特征融合;训练模型;将训练好的多分支卷积网络模型进行重参数化为单路卷积神经网络模型,并输入目标跟踪视频;利用单路卷积神经网络模型分别提取目标跟踪视频的第一帧图像及搜索帧图像的特征;将第一帧图像的特征和搜索帧图像的特征进行互相关操作,得到响应图,以响应图的响应值最大位置作为预测目标位置;以第一帧的跟踪对象作为跟踪目标进行目标跟踪。

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