【摘 要】
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针对三天线(Synthetic Aperture Radar-Ground Moving Target Indication, SAR-GMTI)的单干扰机输出结果会被周期性对消，造成场景中出现干扰盲区，导致运动目标被暴露的问题，该文提出一种多干扰机空-频协同的反对消方法。文中首先建立了以噪声乘积为基础，辅之以移频处理的多干扰机信号模型；接着，推导了干扰的SAR-GMTI输出解析式，从理论上分析了
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针对三天线(Synthetic Aperture Radar-Ground Moving Target Indication, SAR-GMTI)的单干扰机输出结果会被周期性对消，造成场景中出现干扰盲区，导致运动目标被暴露的问题，该文提出一种多干扰机空-频协同的反对消方法。文中首先建立了以噪声乘积为基础，辅之以移频处理的多干扰机信号模型；接着，推导了干扰的SAR-GMTI输出解析式，从理论上分析了干扰对消的本质原因，继而得到了实现反对消的空-频协同条件;之后，详细论证了所提方法的性能情况。仿真结果表
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在社交网络上面向群组推荐物品时，已有研究大多基于群成员的完整偏好，运用一些合成策略生成群推荐结果。但在实际中，促使群成员加入目标群的，可能只是其完整偏好中与该群相关的部分偏好。因此，使用群成员的完整偏好进行推荐便会带来大量的噪声，损害推荐效果。为解决这一问题，提出了一种基于异质信息网络分析的主题感知群推荐方法 HINGR＿GT(heterogeneous information network a
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地图匹配是导航、交通分析等应用的重要步骤。针对仅依靠距离和轨迹与路径的相似性来判断正确道路，在并行和交叉路段的复杂路网环境中，易匹配到相邻路段或部分不可达的路段，导致匹配错误的问题，提出采用线性回归模型，能更精确描述道路形状在转弯处的变化，根据路段方向和移动对象移动的方向差判断并行或交叉路段，并通过参照多个后续点的匹配情况，实现复杂路段处的地图匹配，可以减少匹配错误。此外，还提出简化聚类的路网补全
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