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1.
《海峡科技与产业》2019,(6)
本文利用常规气象资料和多普勒雷达资料,分析了2018年3月4—6日福建省强对流天气的成因,重点对局地降雹天气进行中尺度特征进行分析,结果表明:南支槽、高低空急流、中低层切变和地面冷锋是这次强对流天气过程的主要影响系统;4日白天高空在强大的暖区控制下,表现为西低东高的大尺度环境形势下急流所产生的强水汽能量在华南地区汇聚;4日夜间至5日上午全省处于强垂直上升运动区,最大上升速度的高度明显高于0℃层高度,低层水汽通量强辐合区从西往东移动并且辐合中心在逐渐加强,水汽汇聚再通过强烈的上升运动到达0℃层,有利于冰雹生长;降雹时回波强度、高度、液态水含量都有明显的跃增特征。 相似文献
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3.
4.
文章简述了探地雷达的基本原理,并通过上海市退出民防序列工程隐患整治工程应用实例,分析了地下防空洞呈现的电磁波反射异常特征,从而准确定位地下防空洞的位置,为后续地下防空洞的评估和整治提供依据. 相似文献
5.
基于脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval,PRI)信息的雷达脉冲信号分选是电子侦察信号处理中的核心关键技术之一。以公开文献资料为来源,从直接搜索判定分选、直方图统计分选、PRI变换分选、平面变换分选、多方法综合应用等多个方面对该技术方向上的各种方法的原理、流程、特点、适用条件等进行了分类对比与归纳总结,指出了其所面临的巨大挑战,展现了其未来的发展趋势,为该方向上技术研究的深入推进与工程应用的优化推广提供了重要参考。 相似文献
6.
在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新车辆的轨迹,完成跟踪过程。在此背景下,提出了一种新的数据关联算法,即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明,该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题,在精度以及运行效率方面都有所提高。 相似文献
7.
车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先,以雷达触发前的N帧信号为基础,对雷达的回波信号进行分析并构建数据集;然后,分析LeNet-5卷积神经网络的特点;最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征,大小车型识别准确率达到97%以上,可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。 相似文献
8.
阐述了应答式单脉冲雷达距离误差的定义和产生的主要原因,通过对误差源的分析提出了降低系统误差的措施,并对雷达动态校飞试验的方法和任务作了分析,提出了提高雷达测距精度的措施和减小误差的途径. 相似文献
9.
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