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针对隐藏人体目标出现在偏离雷达视角的其它不同的位置或在检测过程中存在身体的偏移等情况使得回波非常微弱甚至没有,导致检测失效的问题。为此,在多发多收(MIMO)雷达体制的基础上提出一种多通道雷达检测方法,将天线放置在合理的位置,以确保人体回波信号能够被检测到。通过对每一通道回波信号预处理,并将所有通道的预处理结果进行小波图像融合和恒虚警(CFAR)处理实现隐藏人体目标的准确检测与定位,这样不仅提高回波信号的信噪比,还增加了雷达探测视角和距离。实验结果表明,该方法能够有效提高人体呼吸微动频率和位置的检测精度,优于传统的单站雷达检测方法。 相似文献
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43.
在能量受限的侦听网络中,需要大量的信息交换,由于瓶颈节点的能量消耗无法满足侦听网络的流量需求,需要进行流量扩张模型构建。传统方法采用对偶子梯度法实现对侦听网络的流量扩张,方法只能考虑一种流量和节点的组合,适应性能不好。提出一种基于小波变换尺度耦合特性分析的侦听网络流量扩张模型,对侦听网络流量时间序列进行采集与分析,通过小波尺度耦合分析,对路由接收的调度任务指令数量做出有效预测,从而为调度模型的建立提供准确的数据基础。分析流量序列的瞬时频率线性变化规律,得到带宽频间谐振模型,通过小波尺度耦合特性约束,提高了流量的流通量,实现流量扩张。仿真结果表明,算法能有效提高侦听网络的数据流吞吐量,网络流量通道得到有效扩张,提高了侦听网络的安全性和通信效率,展示了较好的应用性能。 相似文献
44.
45.
给出了Bernoulli分布中未知参数的4种不同形式的近似置信区间,包括基于Hoeffding不等式和Bernstein不等式两种新的置信区间,并通过模拟比较了置信区间在大样本和小样本情形下的优劣. 相似文献
46.
47.
Gwowen Shieh 《Journal of Experimental Education》2015,83(2):203-217
Analysis of variance is one of the most frequently used statistical analyses in the behavioral, educational, and social sciences, and special attention has been paid to the selection and use of an appropriate effect size measure of association in analysis of variance. This article presents the sample size procedures for precise interval estimation of eta-squared and partial eta-squared in fixed-effects analysis of variance designs. The desired precision of a confidence interval is assessed with respect to (a) the control of expected width and (b) the tolerance probability of interval width within a designated value. In addition, sample size calculations for standardized contrasts of treatment effects and corresponding partial strength of association effect sizes are also considered. 相似文献
48.
在航行器制导系统设计中,多普勒容限是系统设计的重要波形参数,多普勒宽容性有利于提高目标检测性能和减少设备复杂性。传统的设计方案采用双曲调频小波的自小波变换进行多普勒容限提升,当双曲调频小波出现时间尺度耦合时,产生相似结构包络平移,检测性能无法满足制导系统设计需求。提出一种改进的基于连续小波变换尺度投影算法的多普勒容限提升算法,进行制导系统设计改进,设计目标回波的宽带模型,根据选择性衰落失真模拟接收信号,构建双曲调频小波制导检测器,降低算法复杂度。实验结果表明,该算法能提升多普勒的宽容性,有效完成低信噪比下的弱信号检测,提高航行设备的制导性能,满足现有航行器制导系统的战术要求。 相似文献
49.
本文提出了一种基于行波特征频率的中压电缆故障测距方法,该方法通过自建立母小波函数对小波函数提取特征频率进行改进,提高故障特征频率的提取精度.本方法利用PSCAD/EMTDC软件对一简单拓扑进行仿真,仿真结果表明,该方法具有较高的精度. 相似文献
50.
对时间序列的预测是一项重要的数据挖掘技术。本文将独立分量分析方法和小波神经网络相结合,建立一种ICA—WNN预测模型,并应用于风力发电功率时间序列预测。仿真结果表明所建模型具有较好的泛化性能,得到了较高的预测精度。 相似文献