摘要：针对传统目标跟踪的难点如目标与背景混淆及目标外观急剧变化等问题,利用高光谱视频包含的二维空域信息和丰富的一维频谱信息,提出一种快速鲁棒目标跟踪算法FRHT。首先,在传统的空域注意力机制上基于高光谱数据的特点引入频谱注意力机制,设计了相关滤波框架下自适应更新学习的跟踪器;其次,手工设计高光谱运动目标特征以加快跟踪器运算速度;最后,提出一种运动目标异常检测机制,以增强跟踪器对各种干扰的鲁棒性。仿真结果表明,在高光谱数据集上,跟踪器FRHT的速度和精度显著优于KCF,SAMF和CSR-DCF等传统跟踪算法,精度提升2%以上;引入运动目标检测机制后,算法鲁棒性得到改善。

摘要：以往的相位差变化率定位技术中需要利用二维相位干涉仪获取方位角和俯仰角信息,出于降低平台载荷负担的需求,考虑到一维相位干涉仪系统仅能获取圆锥向角的性质,针对地面固定目标提出了一种联合利用圆锥向角和相位差变化率的一维干涉仪体制瞬时定位算法,计算和分析了定位误差的几何分布(GDOP),并给出了蒙特卡罗仿真实验结果,并指出了干涉仪安装方向和平台姿态变化的基本原则。研究表明,这样的无源定位系统设备相对简单,但同样具有对目标的定位能力。这些有益结论可以为系统的设计和应用提供理论依据。

摘要：先前的相位差变化率定位方法中不仅需要相位差变化率参数,还需要获取方位和俯仰信息,而这通常需要利用二维相位干涉仪来实现,在一定程度上增加了平台的载荷负担。针对航空平台ESM设备普遍采用一维相位干涉仪的实际情况,提出了一维干涉仪体制下的运动单平台无源定位算法,该算法通过采用圆锥向角代替方位和俯仰角并与相位差变化率及目标高程先验组合即可实现对目标的瞬时定位,利用Monte-Carlo仿真实验计算和分析了算法的定位误差,得到了干涉仪安装方式和平台姿态模式的优化原则,分析了目标先验高程误差对定位精度的影响。针对测量精度较低的情况,引入中心差分滤波算法对累积测量进行处理以提高定位跟踪精度。研究表明,这些有益结论可以为系统的设计和工程应用提供理论指导。

摘要：多模态遥感图像之间复杂的非线性辐射失真和几何形变,给图像匹配带来了巨大的挑战。由于传统方法普遍采用人工设计的特征描述子,难以表达更深层次和更抽象的特征,在差异较大的图像间匹配结果较差。而现有的深度学习描述符不适合直接用于多模态遥感图像配准且普遍存在正确特征点提取较少,配准不稳定的问题。针对上述问题,本文提出一种基于交叉注意力机制的多模态遥感图像匹配网络。该网络利用相位一致抑制遥感图像之间的巨大差异,同时通过交叉注意力机制学习多模态图像匹配的描述符在小容量数据集上实现了神经网络的泛化训练。实验结果表明,所提算法在公开多模态遥感数据集上性能优异,且在其他领域的多模态数据上仍然有效。

摘要：首先说明了AGC电路的工作原理,介绍了具有70dB动态范围的AGC芯片AD8347的特点。最后,给出了该芯片在一个接收机系统中应用的实例。以该芯片设计的AGC电路运行稳定可靠,证明了其在接收机射频前端设计中的有效性。

摘要：本文从教学理念和方法、编写原则和知识更新、教材结构设计与排版等方面对国内外教材差异进行了研究与分析；对信号处理系列课程的双语教学教材选择给出一些建议。本文的分析和研究内容，对进一步开展双语教学的教材建设有很大的促进作用。