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基于块稀疏贝叶斯学习的雷达目标压缩感知（英文）被引量：2: 2016年; 高速采样和传输是目前雷达系统面临的一个重要挑战。针对这一问题,该文提出一种利用信号块结构特性的雷达目标压缩感知方法。该方法采用一个简单的测量矩阵对信号进行采样,然后运用块稀疏贝叶斯学习算法恢复信号。经典的块稀疏贝叶斯学习算法适用于实信号,该文将其扩为可直接处理雷达信号的复数域稀疏贝叶斯算法。相对于现有压缩感知方法,该方法不仅具有更好的信号重构精度和鲁棒性,更重要的是其压缩测量矩阵形式简单、易于硬件实现。数值仿真实验结果验证了该方法的有效性。; 钟金荣文贡坚; 关键词：雷达信号处理块结构

基于属性散射中心模型的SAR目标重构可视化增强方法被引量：3: 2013年; 基于属性散射中心模型对实测SAR数据进行参数估计,利用参数估计的结果对实测SAR目标重构可视化增强对于辅助SAR解译人员进行判别具有重要的意义。该文提出了一种新的可视化增强方法,利用成像操作(IFFT)的线性特征,在参数估计的基础上,基于属性散射中心模型分别对各个散射中心自适应成像,最后叠加重构整幅SAR图像。实验结果表明,该方法可以有效提高目标重构的可视化效果。; 丁柏圆钟金荣马聪慧文贡坚; 关键词：参数估计

双边几何阈值SUSAN角点提取算法被引量：1: 2010年; 传统的单边几何阈值SUSAN算法,易将孤立噪声点以及细线段上的点误检测为角点,或者把一些像素点较少的尖锐区域的角点检测出来,在很多的应用场合这些点并非兴趣点。为了有效地消除孤立噪声点的误检测以及剔除不感兴趣点,提出一种双边几何阈值SUSAN算法。; 钟金荣顾夏华林嘉宇; 关键词：SUSAN算法角点检测

一种双通道语音增强方法被引量：1: 2012年; 本文提出了一种用于语音识别的双麦克风语音增强算法。该算法主要利用两个语音通道之间语音信号的空间相关性和时间相关性,进行空时域滤波,消除噪声。在输入语音信噪比为0至20dB之间时,能获得较大的信噪比处理增益。该方法只采用了两个麦克风,结构简单;相对于维纳后滤波法,解除了要求两麦克风接收的噪声信号不相关的约束,可以去除点声源的非强相干噪声。和一般的波束形成算法相比,可以去除期望声源方向的弱相关噪声。; 钟金荣梁宇林嘉宇; 关键词：语音识别语音增强双通道

基于图像处理的丝印质量监控系统: 丝印一般是指工业产品上所印刷的标志符号,是工业产品上常见的一个组成部分,丝印的质量是影响产品质量的一个重要因素。传统的丝印质量监控主要依靠肉眼进行,存在成本高,效率低、可靠性差的缺点。本文结合快速发展的图像处理技术和丝印...; 钟金荣; 关键词：丝印角点提取倾斜校正欧拉数端点数学形态学; 文献传递

GTD模型参数估计的时域稀疏成分分析法: 2016年; 准确高效地估计GTD模型参数对目标特性研究和目标识别有重要的意义.本文根据雷达宽带时域信号能量集中的特点,建立稀疏成分分析的时域模型,实现GTD模型参数估计.该时域模型,根据高分辨率一维像自适应地缩小散射中心分布的可能区域,缩减字典的列数;利用GTD模型的时域响应构建时域字典,并截断字典中值较小的元素使字典成为稀疏矩阵.根据模型的特点设计了一个基于正交匹配追踪的求解方法.与现有频域模型相比,时域模型的字典不但维数减少而且是一个稀疏矩阵,能极大地降低字典的数据量和模型求解计算量.通过实验验证了时域字典的性能和参数估计方法的有效性.; 钟金荣文贡坚; 关键词：GTD模型参数估计

基于频域识别运动模糊的模糊方向和模糊度被引量：4: 2011年; 运动模糊图片的频谱中存在平行的零点直线。这里提出了一种算法,识别零点直线含有的运动模糊方向和模糊度信息:首先对模糊图像进行分块,然后将分成的小块相加,利用拉氏算子对最后的相加结果进行无方向性的二阶微分,通过二维FFT变换求得频谱。接着对频谱取绝对值、做归一化之后,修饰二值化结果,最后进行Radon变换,求得点扩展函数的运动方向和模糊长度。实验论证该算法可靠通用,性能优良。; 梁宇钟金荣林嘉宇; 关键词：频谱 RADON变换

匹配滤波在SAR目标单个散射部件检测中的应用被引量：2: 2015年; 目的目标部分缺失是SAR(synthetic aperture radar)ATR(automatic target recognition)中的难点问题,实现SAR目标散射部件级别的检测可以有效解决这一问题。方法基于目标的部件级别3维电磁散射模型提出了一种基于匹配滤波的单个散射部件检测方法。该方法通过模型预测单个散射部件的图像构造匹配滤波器,并通过在模型3维参数域的调整实现了匹配滤波器在3维空间的滑动,得到最佳的部件检测位置和最大相关系数。为克服方位角估计不准的限制,采用了领域搜索寻找最佳检测结果。按照散射部件的强度由强至弱序惯检测各个散射部件。采用CLEAN算法去除部件之间的相互干扰。结果在简易坦克部件级3维电磁散射模型基础上,利用电磁仿真数据、暗室数据以及MSTAR(moving and stationary target acquisition and recognition)干扰数据进行了单个散射部件检测实验,实验结果表明,本文方法可以很好地检测出实测图像中存在的目标散射部件,并且可以检测出缺失的散射部件。结论本文提出了基于匹配滤波器的散射部件检测方法,实验证明了该方法的有效性。; 丁柏圆文贡坚钟金荣马聪慧; 关键词：匹配滤波 CLEAN

基于三维电磁散射参数化模型的SAR目标识别方法被引量：61: 2017年; 合成孔径雷达目标识别是雷达数据解译中一个长期研究的难点问题。近年来,基于模型的SAR目标识别方法由于在扩展条件下的识别性能表现良好而备受关注。在联合国内多家研究单位进行攻关的基础上,该文简要阐述了对该问题的初步研究成果及思考。首先从3个方面出发梳理了散射部件模型发展的技术脉络并对其进行了补充完善;然后从正向推算和逆向反演两条技术途径提出了复杂目标电磁散射参数化建模方法;最后提出了基于复杂目标电磁散射参数化模型的目标识别新框架。论文最后对基于模型的SAR目标识别下一步研究方向进行了展望。; 文贡坚朱国强殷红成邢孟道杨虎马聪慧闫华丁柏圆钟金荣; 关键词：电磁散射 SAR 自动目标识别

目标三维电磁散射参数化模型反演方法研究: 目标电磁散射建模是基于模型的雷达目标识别系统的核心内容之一。目标三维电磁散射参数化模型，特别是基于典型散射结构的参数化模型，用一组简洁的参数描述目标，能够为识别系统提供物理意义明确的多层次目标特征。从电磁散射测量数据中反...; 钟金荣; 关键词：合成孔径雷达目标识别参数化反演模型图像分割

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钟金荣