导读:本文包含了目标分辨论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:高分辨距离像,卷积神经网络,目标识别
目标分辨论文文献综述
李含清,王宏宇,王彦华,李阳,曾涛[1]（2019）在《基于CNN的地面目标高分辨距离像识别方法》一文中研究指出针对地面目标高分辨距离像识别问题,提出一种基于卷积神经网络的高分辨距离像序列识别方法。使用CNN对每一帧高分辨距离像进行识别,通过相对多数投票法融合多帧数据识别结果,得到目标类别。实测数据表明,基于CNN的地面目标识别算法相比于人工特征提取可有效提高识别率。(本文来源于《第十叁届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集》期刊2019-10-25）
周飞[2]（2019）在《时间分辨力约束下目标检测的波形优化设计》一文中研究指出以最大化检测概率为优化准则,采用基于凸优化和随机化方法的具有相似性约束的相位编码算法(Phase Coding Algorithm with Similarity Constrain,PCA-SC)来设计发射波形,解决了主动声呐系统增大探测目标发射功率却不能提高检测概率的问题。同时,为有效降低PCA-SC算法所设计编码自相关函数的整体旁瓣级,提高其检测微弱目标的能力,在PCA-SC算法的基础上,结合新循环算法(Cyclic Algorithm-New,CAN)多相编码技术,提出了基于CAN的PCA-SC波形优化方法(Cyclic algorithm-new Phase Coding Algorithm with Similarity Constrain,CAN-PCA-SC)。仿真实验结果表明,PCA-SC和CAN-PCA-SC两种波形优化方法获得的发射信号均能够在满足系统所需时域分辨能力的要求下,实现检测概率的最大化,提高了目标检测性能,将时域分辨能力和检测性能有效地统一起来。相比PCA-SC波形设计方法,CAN-PCA-SC波形设计方法在保证获得的发射信号的检测概率优化效果一致的情况下,具有更低的积累旁瓣水平和更好的检测微弱目标的能力。(本文来源于《声学技术》期刊2019年05期）
陈卓[3]（2019）在《一种基于混合分布模型的高分辨主动声呐目标检测方法》一文中研究指出为解决主动声呐中非瑞利分布数据的目标恒定虚警检测的问题,提出了基于K-Gamma混合分布模型的高分辨主动声呐目标检测算法,通过分析平滑处理对分布模型的影响,给出了K分布形状参数的估计方法,利用K分布中形状参数构造混合因子。海试数据分析验证了K-Gamma混合分布模型的有效性。(本文来源于《声学与电子工程》期刊2019年03期）
高雅,底青云,付长民,雷达[4]（2019）在《巷道CSAMT法的目标体分辨能力研究》一文中研究指出目前地表矿、浅部矿越来越少,寻找深部盲矿体变得尤为重要.可控源音频大地电磁法(CSAMT)具有抗干扰能力强、分辨率高等特点,在探测矿产资源中已经取得了较好效果,但是通常CSAMT在矿区找深部矿时,由于在巷道上方的地表接收电磁信号会受到地面不同类型的强电磁干扰,同时由于该方法对深部矿体分辨率较低的缘故,大大影响了CSAMT的应用效果.本文尝试将CSAMT的接收系统置于巷道中,使得接收系统更加接近地下目标体,期望提高对于目标体识别的准确性,保证资源勘查的工作效率和成功率.基于积分方程法对不同类型地质模型进行了CSAMT正演模拟,并对不同模型不同深度接收的CSAMT响应特征进行了分析,同时以MARE2DEM软件模拟的二维模型响应加以验证积分方程结果的正确性.结果表明在无电磁干扰条件下,在巷道接收到的电磁场信号虽弱于地面,但其对于深部盲矿或目标体具有较强的识别度.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年09期）
畅青,冯晶明,洪伟杰,薛凯[5]（2019）在《基于图像超分辨网络的目标检测算法》一文中研究指出目标检测一直是计算机视觉研究领域的核心问题。当前,视觉识别任务仍然容易受到各种图像退化的影响,如图像模糊和图像低分辨率。为此,提出一种基于图像超分辨网络的目标检测算法。首先,搭建一个轻量级的图像超分辨网络对输入图片进行像素信息恢复和局部细节增强;然后在重建图片上搭建目标检测网络对各种类型的目标进行检测和定位;最终,将检测结果映射会原始图片。实验证明,经过融合图像超分辨重建网络,该算法实现更好的性能。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年25期）
李斌[6]（2019）在《基于多分辨谱特征提取的鱼雷攻击目标检测》一文中研究指出为了提高鱼雷的攻击目标检测能力,提出基于多分辨谱特征提取的鱼雷攻击目标检测方法。采用主动探测方法构建鱼雷攻击目标的发射信号和回波信号模型,对回波信号采用小波降噪方法进行滤波处理,提高回波信号的信噪比,提取鱼雷对敌攻击目标回波探测信号的多分辨谱特征量,根据特征的聚焦性进行空间波束形成处理,结合方位估计和多普勒估计方法实现对目标方位的准确估计,采用联合参量分析和谱峰检测方法,实现对鱼雷攻击目标的准确检测和目标方位识别。仿真结果表明,采用该方法进行鱼雷攻击目标检测的抗干扰能力较强,准确检测概率较高,具有很好的目标检测和识别能力。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2019年05期）
于晓涵,陈小龙,关键,黄勇[7]（2019）在《雷达海上机动目标高分辨稀疏分数阶模糊函数检测方法》一文中研究指出针对复杂海洋背景中高机动目标的快速检测问题,提出了一种基于稀疏分数阶模糊函数(SFRAF)的雷达目标检测算法,所提算法在瞬时自相关函数计算后引入稀疏傅里叶变换(SFT),结合了SFT和分数阶模糊函数(FRAF)的优势,因此,SFRAF对高机动信号具有较好的处理效果,同时能够获得较低的计算复杂度。仿真实验和实测数据处理结果表明,相比于经典检测方法,所提方法能够明显改善机动目标的检测性能,而相比于FRAF,所提方法能够实现检测效率的有效提升。(本文来源于《通信学报》期刊2019年08期）
徐超群,易忠[8]（2019）在《多磁源目标分辨的优化方法探讨》一文中研究指出在多磁源目标分辨研究中,解析非线性方程成为一个难题,优化方法可以有效解决这一问题。利用高斯-牛顿算法和遗传算法对多磁源目标分辨进行了求解,并全面分析对比了两种算法的特点和规律。结果表明,合理的初始值可以加快两者解的收敛。两者计算误差都随磁源数目增加呈增加趋势。此外,当磁源数目在4个以内时,高斯-牛顿法计算效率高,遗传算法较耗时;磁源数目多于4个时,高斯-牛顿法失效,遗传算法计算结果可靠。研究可为多磁源目标分辨工作提供有力支撑。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年08期）
王悦关,马晓川,宋其岩,李璇[9]（2019）在《应用半正定规划的目标方位超分辨方法》一文中研究指出针对水下目标方位超分辨估计问题,提出了一种基于半正定规划(Sdp)的常规波束(CBF)方位超分辨算法(SdpCBF).Sdp-CBF算法基于常规波束形成获得多目标方位谱数据,利用阵列响应矩阵和半正定规划技术,精确估计目标数量和波达角方向.该算法的本质是利用阵列特性和信号能量信息获得超分辨方位估计,不用进行子空间分解,通过卷积反演的方式将阵列孔径的有限效应消除,在L_2范数约束条件下重构空间谱.仿真表明,Sdp-CBF算法具有较强的噪声抑制能力,对非相干和相干信号均具有目标方位超分辨能力,在低信噪比环境下的方位分辨性能超过多重信号分类(MUSIC)等经典高分辨算法。对消声水池以及湖上实验数据的处理结果显示,Sdp-CBF算法在复杂环境中对相干信号及微弱信号具有较强的分辨能力。(本文来源于《声学学报》期刊2019年04期）
蒋光禹,孙超,刘雄厚,谢磊,卓颉[10]（2019）在《非均匀对角减载最小方差无失真响应多目标分辨》一文中研究指出针对最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法在起伏非相关噪声环境下多目标分辨性能严重下降的问题,提出一种非均匀对角减载MVDR(Inhomogeneous Diagonal Unloading MVDR,IDU-MVDR)方法。该方法首先对协方差矩阵进行非均匀对角减载,然后实施MVDR方法。各阵元上的对角减载量通过求解半正定优化问题获得,优化问题中最大化减载量之和,但约束减载后协方差矩阵的最小特征值是一个较小的正值。数值仿真表明,IDUMVDR方法可通过非均匀对角减载消除大部分非相关噪声,但保留小部分噪声分量.因此IDU-MVDR方法较MVDR方法分辨力更高,空间谱中背景级更低、弱目标谱峰更加明显,并且具备一定的稳健性.海上实验结果与数值仿真相一致,验证了IDU-MVDR方法的有效性.(本文来源于《声学学报》期刊2019年04期）
目标分辨论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以最大化检测概率为优化准则,采用基于凸优化和随机化方法的具有相似性约束的相位编码算法(Phase Coding Algorithm with Similarity Constrain,PCA-SC)来设计发射波形,解决了主动声呐系统增大探测目标发射功率却不能提高检测概率的问题。同时,为有效降低PCA-SC算法所设计编码自相关函数的整体旁瓣级,提高其检测微弱目标的能力,在PCA-SC算法的基础上,结合新循环算法(Cyclic Algorithm-New,CAN)多相编码技术,提出了基于CAN的PCA-SC波形优化方法(Cyclic algorithm-new Phase Coding Algorithm with Similarity Constrain,CAN-PCA-SC)。仿真实验结果表明,PCA-SC和CAN-PCA-SC两种波形优化方法获得的发射信号均能够在满足系统所需时域分辨能力的要求下,实现检测概率的最大化,提高了目标检测性能,将时域分辨能力和检测性能有效地统一起来。相比PCA-SC波形设计方法,CAN-PCA-SC波形设计方法在保证获得的发射信号的检测概率优化效果一致的情况下,具有更低的积累旁瓣水平和更好的检测微弱目标的能力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
目标分辨论文参考文献
[1].李含清,王宏宇,王彦华,李阳,曾涛.基于CNN的地面目标高分辨距离像识别方法[C].第十叁届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集.2019
[2].周飞.时间分辨力约束下目标检测的波形优化设计[J].声学技术.2019
[3].陈卓.一种基于混合分布模型的高分辨主动声呐目标检测方法[J].声学与电子工程.2019
[4].高雅,底青云,付长民,雷达.巷道CSAMT法的目标体分辨能力研究[J].地球物理学报.2019
[5].畅青,冯晶明,洪伟杰,薛凯.基于图像超分辨网络的目标检测算法[J].现代计算机.2019
[6].李斌.基于多分辨谱特征提取的鱼雷攻击目标检测[J].智能计算机与应用.2019
[7].于晓涵,陈小龙,关键,黄勇.雷达海上机动目标高分辨稀疏分数阶模糊函数检测方法[J].通信学报.2019
[8].徐超群,易忠.多磁源目标分辨的优化方法探讨[J].计算机仿真.2019
[9].王悦关,马晓川,宋其岩,李璇.应用半正定规划的目标方位超分辨方法[J].声学学报.2019
[10].蒋光禹,孙超,刘雄厚,谢磊,卓颉.非均匀对角减载最小方差无失真响应多目标分辨[J].声学学报.2019