一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法

为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA 不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99％以上.     

基于DPCA和Kalman滤波的SAS运动误差估计

SAS系统的运动不稳定性是限制其发展的一个主要因素。等效相位中心(DPCA)自聚焦算法是基于原始回波数据的运动补偿方法。由于DPCA自聚焦算法在估计过程中是以前一个脉冲对应的阵列位置为基准,因此,随着脉冲次数的增加,估计残差将会逐渐积累,特别是当某次脉冲对应的估计残差较大时,DPCA自聚焦算法的估计精度就会受到严重的影响。本文将Kalman滤波算法和DPCA自聚焦算法融和,以最小均方误差为最佳准则,采用随机过程的矢量模型和递归算法,获得信号和噪声的最佳分离,提高了对SAS运动误差的估计精度。     

球载雷达的杂波分析

球载雷达是地面雷达的延伸,由于雷达平台的升高并且采用下视工作,地杂波强度较大.同时雷达平台在高空会有慢速飘动,将引起杂波谱中心偏移和杂波谱展宽.针对球载雷达工作的特点,分析了雷达在飘动状态下的杂波谱,简要介绍了一种利用电子式DPCA技术抑制杂波的方法.