摘要：应用在卫星遥感图像的识别技术研究是当今世界上的热点方向,针对现在基于遥感图像进行飞机目标检测的精度低、通用性差,易受到地面房屋、天气等因素的干扰,文中提出应用自适应神经网络模型来进行基于遥感图像的飞机目标检测,采用大量的不同机型、不同姿态的飞机遥感图像对自适应神经网络模型进行训练,建立相对完善的神经网络模型。经试验证明,文中提出的基于自适应神经网络的遥感图像飞机目标检测方法精度较普通检测方法有显著提高,且通用性有所提高。因此经过训练后的神经网络模型不易受到房屋、天气等的因素干扰,文中提出的方法在军事和民用领域有较高的实用价值和工程实践价值。

摘要：为成功接收搭载分米级分辨率的SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)载荷低轨遥感卫星数据,验证卫星载荷工作状态和性能,本项目研发一套Ka/S双频段遥感卫星接收与处理机动站。针对窄波束高动态卫星跟踪、多通道高速率遥感数据星地传输的重难点,本文着重从窄波束高动态目标卫星跟踪、超高速高性能全数字解调以及高精度双模式自适应盲均衡等关键技术进行研究。通过试验验证技术路径正确、措施有效,可为后续相关系统研制提供技术参考。