1) 3D distance image
三维距离像
1.
According to the theory of laser radar imaging, the front view imaging formula of laser radar is deduced, and the algorithm which identifies barrier from the 3D distance image is presented.
飞行器前视激光雷达通过测距得到前方三维距离像 ,由三维距离像可以获得飞行器前面障碍物的形状、高度、宽度等信息 ,从而为飞行器进行地形跟踪和障碍物回避提供依据。
2) range profile
一维距离像
1.
Radar target recognition based on direct discriminant analysis using range profile;
基于直接辨别分析的雷达目标一维距离像识别
2.
Application of wavelet transform in stepped frequency radar s range profile;
小波变换在频率步进雷达一维距离像中的应用
3.
Recognition of radar target based on optimal subspace using range profile;
雷达目标一维距离像识别中的最优子空间法
3) one-dimensional range profile
一维距离像
1.
Automatic radar target recognition based on PCA method using one-dimensional range profile;
基于主分量分析的一维距离像雷达目标识别
2.
A new generalized discriminant analysis(GDA) method based on QR decomposition was proposed,which would be used in radar target recognition with one-dimensional range profile.
提出了一种基于QR分解的广义辨别分析算法,并将其用于雷达目标一维距离像识别。
3.
With the development of high resolution radars,one-dimensional range profile identification has been becoming an important method in radar target identification.
随着高分辨率雷达的发展,一维距离像识别已成为雷达目标识别的重要方法之一。
4) one-dimension range profile
一维距离像
1.
This paper presents a method of distance segment identification based on one-dimension range profile of ground radar target.
探讨了一种基于地面雷达目标一维距离像的距离段检测方法,通过对地杂波和地面目标探测概率的分析,确定第一次对距离像检测的门限,再通过对已经过第一次检测的回波幅度序列位置信息的掌握进行二次检测来进行对地面目标的识别。
2.
Firstly the target features are extracted from the one-dimension range profiles of radar targets by principal component analysis (PCA), then the training sets are trained by artificial neural network (ANN) of the learning vector quantization (LVQ), thus the templates are obtained.
基于目标一维距离像,提出主成分分析(principal componentanalysis,PCA)和学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)相结合的识别方法。
3.
The effect of the target motionl on forming the one-dimension range profile in high-resolution radar with dechirping is analyzed.
针对常用高分辨雷达去斜处理方法受到目标速度影响的问题,分析了目标运动对高分辨雷达去斜处理一维距离像的影响。
5) 1-D range profile
一维距离像
1.
In this paper, the concept of 1-D range profile is first introduced ,then by analysis the feasibility of 1-D range profile for radar target recognition is discussed .
通过对光学区雷达目标一维距离像的介绍和分析 ,指出利用一维距离像进行雷达目标分类和识别的可行性 ,并针对一维距离像对姿态角变化敏感这一难点问题 ,提出两种比较实用的解决方案。
2.
By using 1-D range profile,the feature extraction of canonical correlation analysis(CCA) and kernel canonical correlation analysis(KCCA) applied to high resolution radar target identification was analyzed,then the identification experiment was performed with the out-field tested data.
利用高分辨雷达一维距离像,分析了规范相关分析(CCA)法及核规范相关分析(KCCA)应用于高分辨雷达目标识别的特征提取,用外场实测数据进行了识别实验。
3.
Target recognition algorithm based on 1-D range profile is put forward in this paper.
本文提出了基于一维距离像的目标识别算法,首先从目标一维距离像的双谱中提取双谱奇异值特征;然后通过实验的方法确定支持向量机参数取值的范围,利用遗传算法获取支持向量机的最优参数;最后应用最优参数支持向量机对三种地面坦克目标进行识别。
6) one dimensional range profile
一维距离像
1.
Echo signal forms one dimensional range profile after pulse compression.
宽带雷达具有高的距离分辨率,目标被其照射后呈现多散射中心,在径向上表现为多个距离单元,回波信号脉冲压缩后形成目标的一维距离像。
2.
This paper firstly introduces the basic principle of the angular measurement between boresight and LOS (the line of sight) of conical scanning system,and the method of angular measurement using one dimensional range profile for small size MMW seeker of High Range Resolution stepped frequency radar is presented.
本文首先介绍了圆锥扫描体制雷达系统测角的基本原理 ,针对小口径高距离分辩步进频率毫米波雷达导引头引入了用一维距离像测量目标方位角度的投影法 ,并以投影法为基础 ,用计算机仿真分析了实际系统中多普勒效应对测角的影响 ;最后给出了圆锥扫描体制雷达导引头的实验结
3.
First, the basic expression of high-resolution one dimensional range profile of the stepped frequency (SF) is deduced to explain the high resolution of the wideband signals.
首先,给出了宽带雷达信号具有高分辨能力的直观解释,推导了频率步进雷达合成高分辨一维距离像的通用数学表达式。
补充资料：像散和像面弯曲
两种像差。离光轴很近的物点以很小孔径，即很细的光束成像时，球差和彗差的影响可以忽略，成像可认为是完善的。但是当物点离开光轴较远，即视场增大时，即使以细光束成像，也不可能会聚于一点。此时，子午细光束的聚焦点和弧矢细光束的聚焦点位于主光线上的不同位置。就整个细光束而言，在子午焦点处得到的是一垂直于子午平面的短线，称为子午焦线；在弧矢交点处得到的是一垂直于子午焦线，且位于子午平面上的短线，称为弧矢焦线；在其他位置上，光束截面为椭圆弥散斑；在二焦线的中间位置上为一圆形弥散斑，如图所示。这种结构的光束称为像散光束；这种成像缺陷称为像散。像散的数值以二焦点投影到光轴上的间距Δx┡表示，即
，
式中x慴是子午焦点B慴到高斯像面（由高斯光学确定的理想像平面）的距离，x宺是弧矢焦点A宺到高斯像面的距离。如果物平面不在无限远处，B慴和B宺不能称焦点，可改称子午像点和弧矢像点，而问题的性质不变，公式也仍适用。当物点到光轴的距离变化时，x慴和x宺的数值随之改变，因此就细光束成像而言，同一个物平面有两个弯曲的像面：子午像点所在的面为子午像面，x慴称为子午像面弯曲，或简称子午场曲。弧矢像点所在的面为弧矢像面，x宺称为弧矢像面弯曲，或简称弧矢场曲。
像面弯曲x慴和x宺之值需在主光线的光线追迹基础上，用专门的计算公式（杨氏公式）求得,从而像散值Δx┡也随之求得。
当光学系统存在较大的像散时，像面一般也很弯曲，只有当子午和弧矢像面处于高斯像面二侧时，可勉强认为是平像面光学系统。但因像系由弥散圆形成，是模糊不清的。
当光学系统的像散校正得很好并且用细光束成像时，物平面上各点都有一个清晰的像点，但它们往往仍处于一个弯曲的像面上，在用平面来接收时仍不能同时清晰。通常把消像散时的清晰像面称为珀兹伐曲面，其弯曲程度称为珀兹伐弯曲。
所以，只有同时校正好像散和珀兹伐弯曲，才能使大的物平面用细光束成像时有一个平的清晰像面。若同时校正好宽光束的球差和彗差，则可获得大孔径大视场时的清晰像平面。
一般而论，透镜的像散随孔径光阑位置而异，并随透镜形状的不同而异,但当孔径光阑与薄透镜重合时,只要焦距不变，像散即为常值，与形状无关。消像散系统一般由正、负透镜适当组合而成。珀兹伐弯曲也只有用正、负光焦度分离的方法才能校正。
，
式中x慴是子午焦点B慴到高斯像面（由高斯光学确定的理想像平面）的距离，x宺是弧矢焦点A宺到高斯像面的距离。如果物平面不在无限远处，B慴和B宺不能称焦点，可改称子午像点和弧矢像点，而问题的性质不变，公式也仍适用。当物点到光轴的距离变化时，x慴和x宺的数值随之改变，因此就细光束成像而言，同一个物平面有两个弯曲的像面：子午像点所在的面为子午像面，x慴称为子午像面弯曲，或简称子午场曲。弧矢像点所在的面为弧矢像面，x宺称为弧矢像面弯曲，或简称弧矢场曲。
像面弯曲x慴和x宺之值需在主光线的光线追迹基础上，用专门的计算公式（杨氏公式）求得,从而像散值Δx┡也随之求得。
当光学系统存在较大的像散时，像面一般也很弯曲，只有当子午和弧矢像面处于高斯像面二侧时，可勉强认为是平像面光学系统。但因像系由弥散圆形成，是模糊不清的。
当光学系统的像散校正得很好并且用细光束成像时，物平面上各点都有一个清晰的像点，但它们往往仍处于一个弯曲的像面上，在用平面来接收时仍不能同时清晰。通常把消像散时的清晰像面称为珀兹伐曲面，其弯曲程度称为珀兹伐弯曲。
所以，只有同时校正好像散和珀兹伐弯曲，才能使大的物平面用细光束成像时有一个平的清晰像面。若同时校正好宽光束的球差和彗差，则可获得大孔径大视场时的清晰像平面。
一般而论，透镜的像散随孔径光阑位置而异，并随透镜形状的不同而异,但当孔径光阑与薄透镜重合时,只要焦距不变，像散即为常值，与形状无关。消像散系统一般由正、负透镜适当组合而成。珀兹伐弯曲也只有用正、负光焦度分离的方法才能校正。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条