摘要：G0分布模型可实现对不同均匀度雷达杂波的较好拟合,二维相关G0分布雷达杂波的精确仿真对雷达系统设计和性能评估具有重要意义。在利用分段多项式拟合的方法近似表示非线性变换的基础上,将二维相关的高斯随机过程作为输入,提出了基于无记忆非线性变换的二维相关G0分布雷达杂波仿真方法。更进一步,为了实现对杂波幅度与相关性的独立控制,并仿真具有同相和正交分量的相参雷达杂波,推导了单视条件下G0分布模型的球不变随机过程特征函数表达式,提出了基于球不变随机过程的仿真方法。仿真结果表明,这两种方法均能够仿真产生满足幅度和相关性要求的二维相关G0分布雷达杂波。

摘要：为了提高遥感图像目标检测的效率及精度,本文提出了一种基于改进CenterNet的遥感图像目标检测方法。基于CenterNet的检测框架,该方法能够降低目标检测所需要的步骤,减少对锚框的依赖。而在CenterNet的基础上,所提方法通过采用带有转置卷积的ResNet作为骨干网络,降低了骨干网络的参数数量;然后针对训练用的热力图标签,提出了针对中心点设计的高斯核适用范围边长的计算方法;最后利用注意力机制,提高所提取特征中目标区域特征的有效性。在公开的高分辨率遥感图像上的实验结果表明,3种改进措施将目标检测的精度提高了4.0%,与此同时所需的检测时间降低为原来的31.9%。与其他对比方法相比,所提方法在精度和速度上均有一定的优势,表明所提方法在遥感图像目标检测中具有一定的实用性。