一种新的基于FrFT的动目标测速和定位方法

使用分数阶傅里叶变换(FrFT)进行SAR动目标测速的传统计算方式是二维搜索,即遍历所有的旋转角度进行FrFT计算,在二维平面内搜索峰值获得最优解。该方法需要在计算精度和计算量之间权衡。提出一种基于时频平面几何信息的动目标测速和定位方法,首先计算两个不同角度下的FrFT及其投影长度;然后利用时频平面内的几何关系,计算动目标的最优旋转角;最后计算最优旋转角下的FrFT,并对动目标测速和定位。值得注意的是,通过选择关于π对称的两个旋转角度,可以进一步抑制杂波。综上,该方法具有速度快、参数估计精度高的优点。通过仿真实验和真实数据实验,验证了提出方法的有效性和优越性。

基于动物叫声的行为意义识别系统

本课题研究的主要意义在于对现有声音技术展开研究分析,通过对基本原理的掌握和系统结构的了解,通过对动物在某一特定行下发出的叫声进行收集,并且建立模型分析,通过对数据标准模型的建立,进行有效地声音识别,根据系统中形成的平均稳定值,反复的对比研究之后,从声音的角度判断动物相应的动作,以便了解动物在此叫声下的行为意义,以此建立一个全面的动物叫声识别系统,更好在动物学领域得到应用。因此选择该研究课题,基于动物叫声的行为意义识别。

基于低秩和一维稀疏矩阵分解的多通道SAR-GMTI方法

多通道合成孔径雷达地面运行目标指示(synthetic aperture radar-ground moving target indicator,SAR-GMTI)系统的数据按一定方式重组并处理后,可认为是由表示地杂波的低秩矩阵、表示运动目标的稀疏矩阵和表示噪声的矩阵这3部分组成。但已有的基于矩阵分解的GMTI方法,对于强杂波和慢速目标会产生较大误差,并且也未根据实际应用情况而重新定义优化模型中的加权参数。针对这些问题,设计一个自适应加权参数和矩阵分解模型,进而提出一种新的基于低秩和一维稀疏矩阵分解的多通道SAR-GMTI方法,以提高矩阵分解的精确度。基于仿真数据和高分三号SAR卫星数据的实验结果表明,该方法可将运动目标准确提取且不包含杂波与噪声分量,在慢速运动目标提取和强杂波抑制方面也具有更好的性能。

是盗窃而不是惯窃

从《是否构成惯窃罪》一则案侧中的全部事实看,我认为,杨×应定盗窃罪,而不应定惯窃罪。所谓惯窃罪,就是犯罪分子以某种犯罪行为为常业,或者以犯罪所得为其生活主要来源的。这就清楚地告诉我们:只有以盗窃为常业或以盗窃的财物为其生活的主要来源的行为,才能构成惯窃罪。