【摘 要】
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本文首先介绍了二次雷达数据处理系统,介绍了点迹处理过程、航迹处理过程,接着分析了点迹处理中相关次数设置对二次雷达探测性能的影响,最后提出了一种二次雷达数据处理中相关次数动态调整的方法,通过理论分析和数学推导为该方法提供了支撑,并验证了该方法的有效性,该方法可以有效提高二次雷达对飞机的探测概率。二次雷达通过询问应答等方式精确探测飞机的方位、距离、高度等信息,广泛运用于机场监视、军民航路飞行监视等空中
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本文首先介绍了二次雷达数据处理系统,介绍了点迹处理过程、航迹处理过程,接着分析了点迹处理中相关次数设置对二次雷达探测性能的影响,最后提出了一种二次雷达数据处理中相关次数动态调整的方法,通过理论分析和数学推导为该方法提供了支撑,并验证了该方法的有效性,该方法可以有效提高二次雷达对飞机的探测概率。二次雷达通过询问应答等方式精确探测飞机的方位、距离、高度等信息,广泛运用于机场监视、军民航路飞行监视等空中交通管制领域。二次雷达数据处理需要甄别出同一个飞机的应答信号,进行点迹凝聚,当同一个飞机的应答次数超过一
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当前的行业共识认为数据是驱动数字经济发展的核心动力。以数据为基础的云计算、物联网、区块链、人工智能等经济生态及相关产业链,在智慧城市升级、国家重大基建产业发展等方面发挥着积极的作用。与之相对的是,因数据安全和隐私保护水平有限,重要数据和个人信息的泄露和滥用问题依旧突出,极大地限制了我国数字经济的健康发展和国际竞争力。
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在计算机视觉中,群体分析越来越受到人们的关注,对图像中复杂人群进行分组是群体分析领域的基础技术需求.现有的人群社交分组方法只针对固定人数的小范围场景,不能处理真实世界中的大场景图像.本文提出首个面向十亿像素大场景图像的基于深度学习的细粒度人群社交分组框架,由一种图引导的全局到局部的划分策略与一个学习隐函数表示社交对交互模式的深度社交分组网络组成.该框架可在大范围场景图像上实现准确的人群分组.本文方
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