1 中国电子科技集团公司 a.第十四研究所
2 b.智能感知技术重点实验室, 江苏南京 210039
雷达在目标检测和跟踪时常面临地杂波、海杂波、气象杂波等复杂强杂波的干扰, 而雷达回波信号经过传统的动目标显示( MTI)和恒虚警( CFAR)检测处理后的剩余杂波, 在距离-时间(脉冲)上的二维分布与目标非常相似, 无法区分。对此, 提出一种基于杂波综合特征评估的雷达目标点迹过滤方法, 综合考虑目标与杂波在幅度起伏、距离/俯仰/方位相关性、相位变化等多维特征的不同, 利用综合特征因子评估区分目标和杂波。最后, 利用雷达实测数据对所提方法进行验证。结果表明, 杂波有效抑制率较传统方法有显著提升。
杂波抑制 特征因子 特征评估 点迹过滤 clutter suppression characteristic factor feature evaluation plots filtering 太赫兹科学与电子信息学报
2019, 17(6): 988
1 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
采用4种不同的地表特征因子及其组合,使用三层分解模型对研究区地表温度进行降尺度实验。实验结果表明:1)使用多地表特征因子组合的三层分解模型获得的降尺度精度高于使用单因子获得的降尺度精度,均方根误差由0.813 K提高到0.763 K,降尺度结果的误差主要集中在建筑区域;2)采用热场强度指数和热场变异指数作为评价指标,研究城市热岛效应,两种评价指标均表明多因子模型的精度优于单因子模型的精度。
遥感 热红外图像降尺度 地表特征因子 城市热岛 地表温度
1 塔里木大学机械电气化工程学院， 新疆 阿拉尔843300
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室, 吉林 长春130033
从南疆红枣的物理和光谱特征两方面， 通过反复调整和逐步细分相结合的方法， 给出红枣品质细分和特征因子分析框图。 实际应用中可依据不同需要设置最佳光谱参数来提高光谱重复性和质量。 实验分离出南疆红枣常见的裂口褐变、 色泽和成分等光谱特征因子， 如褐变特征因子明显尖峰特征谱线位置10 170 cm-1。 通过光谱图的特征分析， 初步建立了红枣近红外光谱和部分品质之间的对应关系， 为下一步红枣品质编码奠定了基础。 该方法可节省大量重复建模费用， 在建立红枣近红外品质分析标准和模型库共享方面有较好的应用前景。
近红外光谱 拓扑方法 南疆红枣 特征因子 Near infrared spectra Method of topology Jujube of southern Xinjiang Characteristic factors
