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Eccentric error and compensation in rotationally symmetric laser triangulation 被引量:4
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作者 Wang Lei Gao Jun +2 位作者 Wang Xiaojia Johannes Eckstein Peter Ott 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1548-1553,共6页
Rotationally symmetric triangulation(RST)sensor has more flexibility and less uncertainty limits because of the abaxial rotationally symmetric optical system.But if the incident laser is eccentric,the symmetry of the ... Rotationally symmetric triangulation(RST)sensor has more flexibility and less uncertainty limits because of the abaxial rotationally symmetric optical system.But if the incident laser is eccentric,the symmetry of the image will descend,and it will result in the eccentric error especially when some part of the imaged ring is blocked.The model of rotationally symmetric triangulation that meets the Schimpflug condition is presented in this paper.The error from eccentric incident laser is analysed.It is pointed out that the eccentric error is composed of two parts,one is a cosine in circumference and proportional to the eccentric departure factor,and the other is a much smaller quadric factor of the departure.When the ring is complete,the first error factor is zero because it is integrated in whole ring, but if some part of the ring is blocked,the first factor will be the main error.Simulation verifies the result of the a- nalysis.At last,a compensation method to the error when some part of the ring is lost is presented based on neural network.The results of experiment show that the compensation will make the absolute maximum error descend to half,and the standard deviation of error descends to 1/3. 展开更多
关键词 补偿作用 旋转对称 激光三角测量法 偏心因子 视力测量 神经网络
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基于OTN技术的电力光通信网络延时误码修正技术 被引量:1
2
作者 李俊 《微型电脑应用》 2024年第5期201-204,213,共5页
为了保证电力大数据的完整和安全传输,并保证该数据的传输时效性,研究基于OTN技术的电力光通信网络延时误码修正技术。分析电力光通信网络中的延时和误码特性,结合分析结果和电力企业对光通信网络的传输需求,采用OTN技术优化电力光通信... 为了保证电力大数据的完整和安全传输,并保证该数据的传输时效性,研究基于OTN技术的电力光通信网络延时误码修正技术。分析电力光通信网络中的延时和误码特性,结合分析结果和电力企业对光通信网络的传输需求,采用OTN技术优化电力光通信网络,保证电力大数据的传输可靠性。测试结果显示:混频效应指标结果均高于0.922,误码率指标均低于0.0085%;主、从时钟的最大偏差和平均偏差结果最大值分别为0.0031 ms和0.0007 ms;接收端风险均衡度和接收业务风险度的最高值分别为3.4%和1.05%,保证电力大数据传输时效性和完整性。 展开更多
关键词 OTN技术 电力光通信 网络延时 误码修正 时钟同步协议 错误概率
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基于改进卷积神经网络的可见光通信系统信道估计方法
3
作者 赵小强 《长江信息通信》 2024年第2期7-9,共3页
为了提升可见光通信系统的通信质量,开展了基于改进卷积神经网络的可见光通信系统信道估计方法研究。首先,建立可见光通信系统信道模型,获取信道增益、LED限制带宽、频域响应的模等参数。其次,从可见光通信系统导频分布与导频间隔两个维... 为了提升可见光通信系统的通信质量,开展了基于改进卷积神经网络的可见光通信系统信道估计方法研究。首先,建立可见光通信系统信道模型,获取信道增益、LED限制带宽、频域响应的模等参数。其次,从可见光通信系统导频分布与导频间隔两个维度,设计系统导频结构,准确得出系统发送端想要传输的信道信息。利用改进卷积神经网络,开展可见光通信系统信道估计,求解信道估计结果。实验结果表明,该方法的信道估计误码率不存在大幅度波动,最高不超过0.5%,信道传输效果较好。 展开更多
关键词 改进卷积神经网络 可见光通信系统 方法 信道 误码率
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基于离散双向联想记忆神经网络的多元通信系统
4
作者 陈伟康 翟其清 王友国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第3期848-852,共5页
针对噪声导致非线性数字通信系统传输信号的差错概率增加的问题,提出一种基于离散双向联想记忆(BAM)神经网络的多元通信系统。首先,根据需要传输的信号,选取适当的神经元数量和记忆向量,计算权值矩阵,并生成BAM神经网络;然后将多元信号... 针对噪声导致非线性数字通信系统传输信号的差错概率增加的问题,提出一种基于离散双向联想记忆(BAM)神经网络的多元通信系统。首先,根据需要传输的信号,选取适当的神经元数量和记忆向量,计算权值矩阵,并生成BAM神经网络;然后将多元信号映射为具有调制幅度的初始输入向量并不断输入系统,通过神经网络进行循环迭代,并向各神经元添加高斯噪声,之后按照码元间隔采样输出并在无损信道中传输,接收端依据判决规则译码判决;最后在图像处理领域,利用所提系统传输图像压缩后的数据并解码恢复图像。仿真结果表明,对于码元间隔较大的弱调制信号,随着噪声强度的增加,差错概率先减后增,随机共振现象比较明显;差错概率还与信号的进制数呈正相关关系,与信号幅度、码元间隔和神经元个数呈负相关关系,某些条件下,差错概率可以达到0。以上结果表明BAM神经网络可以通过噪声改善数字通信系统的可靠性。另外,解码恢复图像的相似度显示了适量噪声对图像恢复效果的改善,扩展了BAM神经网络和随机共振在图像压缩编码中的应用。 展开更多
关键词 双向联想记忆神经网络 多元通信系统 随机共振 差错概率 图像压缩
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基于神经网络的降落伞落点散布快速生成方法 被引量:1
5
作者 郭鲲 花飞 曹润清 《航空计算技术》 2023年第1期58-61,76,共5页
为了解决使用蒙特卡洛法计算降落伞落点散布慢的问题,提出了组合使用降落伞运动模型和神经网络产生落点散布,并利用硬件加速神经网络推理过程的方法。降落伞运动模型用于产生散布中心,神经网络用于产生相对于散布中心的落点。验证了两... 为了解决使用蒙特卡洛法计算降落伞落点散布慢的问题,提出了组合使用降落伞运动模型和神经网络产生落点散布,并利用硬件加速神经网络推理过程的方法。降落伞运动模型用于产生散布中心,神经网络用于产生相对于散布中心的落点。验证了两种不同结构的神经网络:多层感知器和转置卷积神经网络。发现降落伞运动模型结合多层感知器计算得到的降落伞落点散布和使用蒙特卡洛法计算得到的落点散布最为接近。同时,降落伞运动模型和多层感知器或者转置卷积神经网络组合使用都可以达到实时计算降落伞落点散布的效果。因此,提出的方法可以较好地应用于高时效性场景下的降落伞落点散布计算。 展开更多
关键词 降落伞落点散布 多层感知器 转置卷积神经网络 圆概率误差
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基于RBF神经网络的数字闭环光纤陀螺温度误差补偿 被引量:21
6
作者 金靖 张忠钢 +2 位作者 王峥 宋凝芳 张春熹 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期235-240,共6页
设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的温度误差补偿方案,并对该方案所采用的标度因数误差模型和偏置误差模型进行研究。根据光纤陀螺的温度误差分布情况设计了标度因数误差和偏置误差联合补偿的方案,将基于多尺度分析的噪声和趋势项分... 设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的温度误差补偿方案,并对该方案所采用的标度因数误差模型和偏置误差模型进行研究。根据光纤陀螺的温度误差分布情况设计了标度因数误差和偏置误差联合补偿的方案,将基于多尺度分析的噪声和趋势项分离算法应用于建模数据预处理,以提高建模数据的准确性。建立了RBF神经网络模型,并改进模型的学习方法以防止网络的过拟合。最后,讨论模型输入向量对神经网络规模的影响。温度补偿的结果表明:标度因数误差模型的残差均方(RMS)达到0.73(bit/((°)/s))2,偏置误差模型的RMS达到0.051(bit/((°)/s))2。该建模方法可以消除数字闭环光纤陀螺温度误差,满足中、高精度光纤陀螺实时温度补偿的要求。 展开更多
关键词 光纤陀螺 神经网络 温度误差 误差模型 误差补偿
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基于径向基函数网络的光电编码器误差补偿法 被引量:47
7
作者 洪喜 续志军 杨宁 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期598-604,共7页
提出了一种新的编码器误差修正技术。建立了径向基函数网络模型,以高精度检测仪器的检测值为学习目标,以生成最小映射误差为原则调节网络权因子、径向基函数中心和宽度,使建立的网络具有良好的学习能力和泛化能力。利用DSP的在线烧... 提出了一种新的编码器误差修正技术。建立了径向基函数网络模型,以高精度检测仪器的检测值为学习目标,以生成最小映射误差为原则调节网络权因子、径向基函数中心和宽度,使建立的网络具有良好的学习能力和泛化能力。利用DSP的在线烧写技术保存网络建模参数,从而无需拆改编码器系统即可实现误差的补偿与修正,并且可根据使用需要进行程序更新。仿真和实验表明,采用此种方法可将编码器的精度提高至原来的1~3倍,有效地改善了编码器的系统精度,并且很好地解决了非线性误差对系统的影响。 展开更多
关键词 光电编码器 神经网络 径向基函数 误差补偿 数字信号处理器
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神经网络的学习误差函数及泛化能力 被引量:29
8
作者 李杰 韩正之 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期95-97,共3页
用于训练神经网络的样本点集不可避免地会受到噪声污染。利用神经网络的概率描述,通过研究K—L信息距离和神经网络泛化能力的关系,构造一个新的神经网络学习误差函数。泛化能力分析和仿真结果表明了该学习误差函数的合理性。
关键词 神经网络 泛化能力 学习误差函数 概率表示
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基于小波多尺度变换的光纤陀螺振动误差分析与补偿 被引量:11
9
作者 方琳 申冲 陈熙源 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期902-906,共5页
针对振动环境对光纤陀螺性能的影响,对某型号的光纤陀螺进行了线振动实验并对实验结果进行了Allan方差分析。利用小波多尺度变换提取了光纤陀螺误差模型中的各误差项,分析并验证了零漂及噪声误差与Allan方差分析误差系数中的量化噪声、... 针对振动环境对光纤陀螺性能的影响,对某型号的光纤陀螺进行了线振动实验并对实验结果进行了Allan方差分析。利用小波多尺度变换提取了光纤陀螺误差模型中的各误差项,分析并验证了零漂及噪声误差与Allan方差分析误差系数中的量化噪声、角度随机游走以及零偏误差与误差系数中的零偏稳定性、速率随机游走、速率斜坡之间的对应关系。随后利用RBF神经网络对小波多尺度分析提取的零偏误差建立模型并进行了补偿。仿真结果表明,本文提出的方法有效减小了振动环境下各误差项对光纤陀螺性能的影响,Allan方差分析结果中的五个误差系数均有较大下降,其中两项误差系数下降了一个数量级及以上,极大提高了光纤陀螺在振动环境下的输出精度,对光纤陀螺在振动环境下的误差研究具有重要指导意义。 展开更多
关键词 光纤陀螺 误差建模 RBF神经网络建模 小波多尺度分析 Allan方差分析
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基于PSO-BP神经网络的光纤压力传感器温度补偿研究 被引量:12
10
作者 徐顺 卢文科 左锋 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2016年第10期1-5,9,共6页
针对光纤压力传感器受温度漂移影响较大的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP)的温度补偿修正模型。通过对光纤压力传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立PSO-BP神经网络模型。该模型用粒子群... 针对光纤压力传感器受温度漂移影响较大的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP)的温度补偿修正模型。通过对光纤压力传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立PSO-BP神经网络模型。该模型用粒子群智能算法对传统的BP神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了BP网络收敛的速度较慢的问题,克服了容易陷入局部极值的缺陷。与传统BP神经网络补偿结果进行比较,PSO-BP得到的预测误差相对较小且平稳些。研究结果表明,补偿后灵敏度温度系数改善了1个数量级,相对误差提高了2个数量级,从而实现温度补偿的目的。 展开更多
关键词 光纤压力传感器 PSO-BP神经网络 温度补偿 灵敏度温度系数 相对误差 温度漂移
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基于改进Elman神经网络的光功率预测方法 被引量:7
11
作者 陈晓娟 徐梦 +2 位作者 赵亮 刘柏良 钱欣 《光通信技术》 北大核心 2016年第8期12-14,共3页
提出了一种改进的Elman神经网络的光功率趋势预测方法。增加了输出层与承接层之间的反馈环节,引入了附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测模型。实验表明,BP和传统Elman神经网络相比,改进后的Elman神经网络具有良... 提出了一种改进的Elman神经网络的光功率趋势预测方法。增加了输出层与承接层之间的反馈环节,引入了附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测模型。实验表明,BP和传统Elman神经网络相比,改进后的Elman神经网络具有良好的动态性能,训练速率快,实现了对光纤线路状态趋势的预测。 展开更多
关键词 光功率预测 ELMAN神经网络 反馈环节 训练误差
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干涉式光纤陀螺仪温漂误差补偿系统的设计 被引量:7
12
作者 程建华 齐兵 赵琳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1383-1389,共7页
针对干涉式光纤陀螺仪温漂误差补偿准确性不高的问题,设计了基于RBF神经网络的改进型温漂误差补偿系统。根据对热致非互易相位延迟的深入分析,对不同条件下的热致非互异性相位延迟进行了定性的分析和定量的仿真;建立了基于温度、温度变... 针对干涉式光纤陀螺仪温漂误差补偿准确性不高的问题,设计了基于RBF神经网络的改进型温漂误差补偿系统。根据对热致非互易相位延迟的深入分析,对不同条件下的热致非互异性相位延迟进行了定性的分析和定量的仿真;建立了基于温度、温度变化量和温度相乘量的温漂误差模型;设计了基于升降温实验的温漂误差补偿模型辨识方法,并采用RBF神经网络精确辨识该温漂误差模型参数;基于TMS320F28335、高精度温度测量单元、解编码电路和辅助电路设计,完成了温漂误差补偿系统设计;提出了用于评估温漂误差补偿系统的均方差评估公式。论文给出了温漂误差补偿系统的设计方法和实现步骤。温补实验对比结果表明,该温漂误差补偿系统的补偿精度高、可靠性好,能够将光纤陀螺仪输出精度提高一个数量级,可广泛用于干涉式光纤陀螺仪的温漂误差补偿。 展开更多
关键词 干涉式光纤陀螺仪 温漂误差 RBF神经网络 温度乘积量 均方差评估
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基于神经网络的开环光纤陀螺误差补偿方法 被引量:2
13
作者 张延顺 周战馨 房建成 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第1期104-107,共4页
根据开环光纤陀螺线性度误差随角速度增大而增大的特性,提出了在大角速度情况下应用神经网络对陀螺误差进行建模并补偿,在小角速度时对陀螺输出数据进行平滑滤波以抑制噪声的分段误差补偿方法。在速率转台上对开环光纤陀螺(VG 941)进行... 根据开环光纤陀螺线性度误差随角速度增大而增大的特性,提出了在大角速度情况下应用神经网络对陀螺误差进行建模并补偿,在小角速度时对陀螺输出数据进行平滑滤波以抑制噪声的分段误差补偿方法。在速率转台上对开环光纤陀螺(VG 941)进行测试并采集了测量范围内陀螺的多组实际输出数据,基于这些数据对单输入单输出的神经网络进行训练,得到了开环光纤陀螺的神经网络模型。在所得模型基础上,对整个测量范围内的陀螺原始输出数据采用分段补偿方法进行了陀螺误差补偿,并使开环光纤陀螺最大线性度误差由15%下降到0.3%,提高了开环光纤陀螺的测量精度。实验结果表明基于神经网络的开环光纤陀螺误差补偿方法对提高开环光纤陀螺的精度、扩大其应用范围具有实用价值。 展开更多
关键词 开环光纤陀螺 神经网络 误差补偿
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光纤陀螺捷联系统振动误差补偿研究 被引量:2
14
作者 吴磊 孙枫 +1 位作者 程建华 孙巧英 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2009年第6期43-45,49,共4页
针对舰船振动环境对光纤陀螺捷联系统性能的影响,提出基于神经网络的非线性数学补偿方案。对加速度计信息作傅里叶分析,进行振动特征提取;利用提取的振动特征值作为输入向量进行BP神经网络训练,建立光纤陀螺误差输出模型;对陀螺进行在... 针对舰船振动环境对光纤陀螺捷联系统性能的影响,提出基于神经网络的非线性数学补偿方案。对加速度计信息作傅里叶分析,进行振动特征提取;利用提取的振动特征值作为输入向量进行BP神经网络训练,建立光纤陀螺误差输出模型;对陀螺进行在线补偿,减小振动引起的漂移误差,提高了捷联系统初始对准精度。 展开更多
关键词 振动误差补偿 神经网络 光纤陀螺
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基于蒙特卡洛法的铣削让刀误差概率分布预测 被引量:1
15
作者 张义民 曹辉 黄贤振 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期985-990,共6页
基于斜角切削理论,建立铣削力计算模型,求解得到铣削力.构建薄板受力变形的挠度函数,结合刀具的受力变形求解刀具-工件耦合变形的铣削让刀误差.采用神经网络拟合方法,求出输入铣削参数与输出最大让刀误差的函数关系.考虑刀具参数、材料... 基于斜角切削理论,建立铣削力计算模型,求解得到铣削力.构建薄板受力变形的挠度函数,结合刀具的受力变形求解刀具-工件耦合变形的铣削让刀误差.采用神经网络拟合方法,求出输入铣削参数与输出最大让刀误差的函数关系.考虑刀具参数、材料参数、工件参数以及加工工况等随机参数对金属切削的影响,利用蒙特卡洛方法,对输入参数进行抽样,将参数样本代入神经网络拟合的函数模型中,获得铣削让刀误差样本,并分析其概率特性,从而提出一种铣削让刀误差的概率分布预测方法,较确定性计算铣削让刀误差的方法更加符合实际. 展开更多
关键词 铣削让刀误差 耦合变形 神经网络 蒙特卡洛法 概率分布
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基于SAPSO优化灰色神经网络的空中目标威胁估计 被引量:25
16
作者 刘海波 王和平 沈立顶 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期25-32,共8页
针对目标威胁估计有很多不确定性的特点,分析了传统目标威胁估计方法和灰色神经网络初始参数随机选择的不足。采用模拟退火改进的粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数初始值进行寻优,并通过该方法搜寻到的最优粒子,建立了基于模拟退火... 针对目标威胁估计有很多不确定性的特点,分析了传统目标威胁估计方法和灰色神经网络初始参数随机选择的不足。采用模拟退火改进的粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数初始值进行寻优,并通过该方法搜寻到的最优粒子,建立了基于模拟退火粒子群算法优化的灰色神经网络模型,以提高预测模型的稳健性和精确度。与灰色神经网络和没有改进的粒子群灰色神经网络等方法进行比较,仿真实验结果表明,模拟退火粒子群优化的灰色神经网络具有很好的预测能力,可以准确地完成空中目标威胁估计。 展开更多
关键词 灰色系统 神经网络 模拟退火 粒子群算法 目标威胁估计
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面向弱光流环境的惯性/光流组合导航方法研究 被引量:7
17
作者 王瑞荣 陈瞳 李晓红 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期97-103,共7页
惯性导航系统(INS)与光流组合导航方法在众多场合拥有极为广泛的应用,其中,光流信息的准确与否直接影响导航参数的优劣。为解决光照极弱或者光流传感器离地高度小于摄像头焦距所导致的光流信息误差较大使导航参数严重失真而无法连续导... 惯性导航系统(INS)与光流组合导航方法在众多场合拥有极为广泛的应用,其中,光流信息的准确与否直接影响导航参数的优劣。为解决光照极弱或者光流传感器离地高度小于摄像头焦距所导致的光流信息误差较大使导航参数严重失真而无法连续导航的问题,提出一种基于Elman神经网络的速度预测方法。环境适宜的情况下,在线训练神经网络模型,而处于特殊环境使光流信息信任价值很小时,使用训练完成的神经网络对载体速度进行预测。另外,基于INS动态误差模型的卡尔曼滤波器(KF)通过融合INS以及速度数据得到误差向量使之对导航参数进行补偿修正。小型四轴飞行器飞行试验表明,神经网络的预测值能够在较短时间内高精度地逼近真实值,证明了上述算法的正确性和有效性。通过与真实值相比较,平均姿态误差为0. 1%,平均速度误差为1%,平均位置误差为2.4%。 展开更多
关键词 组合导航 光流传感器 神经网络 INS误差模型 小型飞行器
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热辐射引发设备二次损坏概率的BP神经网络预测 被引量:1
18
作者 梁瑞 侯杉杉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期77-81,共5页
为提高化工园区火灾热辐射风险预测精度,预防设备二次损坏事故的发生,通过建立3层反向传播(BP)神经网络模型来预测设备损坏概率,研究二次损坏概率与影响因素参数(设备容积,视角系数,与爆炸点的距离)之间关系。以用多米诺风险理论计算出... 为提高化工园区火灾热辐射风险预测精度,预防设备二次损坏事故的发生,通过建立3层反向传播(BP)神经网络模型来预测设备损坏概率,研究二次损坏概率与影响因素参数(设备容积,视角系数,与爆炸点的距离)之间关系。以用多米诺风险理论计算出的设备二次损坏概率为样本集,对建立的BP神经网络模型进行训练、测试和误差分析。结果表明,设备损坏概率与神经网络预测的概率之间最小误差值为9.962 5×10-3。设备二次损坏概率随距离的增大而减小,且随设备容积、视角系数的增大而增大。其中,视角系数对损坏概率的影响最明显。 展开更多
关键词 反向传播(BP)神经网络 二次损坏概率 多米诺 热辐射 误差值 预测
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基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测 被引量:14
19
作者 熊鸣 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2020年第4期51-56,共6页
考虑到风电功率确定性预测已不能满足电网调度和电网规划的要求,提出了一种基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测方法。在利用神经网络进行功率点预测的基础上,将功率进行分区段误差统计,求取各区段核密度估计... 考虑到风电功率确定性预测已不能满足电网调度和电网规划的要求,提出了一种基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测方法。在利用神经网络进行功率点预测的基础上,将功率进行分区段误差统计,求取各区段核密度估计的概率密度函数,并在给定置信度下,预测风电功率波动区间。通过对我国依兰风电场数据进行仿真与分析,表明该方法具有良好的实用性,在置信度为90%下,各项评价预测指标均满足工程需求。 展开更多
关键词 神经网络 误差统计 概率区间预测 风电功率预测
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基于深度学习的合成孔径成像系统共共相误差检测研究综述 被引量:1
20
作者 马慧敏 檀磊 +4 位作者 张京会 张鹏飞 宁孝梅 刘海秋 高彦伟 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期927-941,共15页
光学合成孔径成像系统是利用多个小口径望远镜排列成稀疏孔径阵列来增大系统等效口径,从而实现大口径光学系统的高分辨成像效果。子孔径间的共相误差探测是实现合成孔径系统高分辨率成像的重要前提,该技术一直是该领域研究人员关注的焦... 光学合成孔径成像系统是利用多个小口径望远镜排列成稀疏孔径阵列来增大系统等效口径,从而实现大口径光学系统的高分辨成像效果。子孔径间的共相误差探测是实现合成孔径系统高分辨率成像的重要前提,该技术一直是该领域研究人员关注的焦点之一。新兴的人工智能及大数据技术为合成孔径成像系统共相误差探测提供了新思路和开辟了新方向。本文在简要回顾合成孔径成像系统共相误差探测方法的基础上,介绍和分析了近年来深度学习技术在合成孔径成像系统共相误差探测方面的研究进展,并对未来发展方向进行了总结和展望。 展开更多
关键词 大气光学 合成孔径 共相误差检测 深度学习 卷积神经网络
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