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雷达目标检测是雷达系统中的核心环节，其性能直接影响着雷达系统的整体效能。本文将深入探讨基于Matlab平台的雷达目标生成与检测技术，涵盖目标模型的建立、回波信号的模拟、噪声的添加、以及多种检测算法的实现与性能比较。一、 雷达目标模型的建立雷达目标的特性复杂多样，其回波信号受到目标的几何形状、材料特性、姿态角以及雷达波形等因素的综合影响。为了在Matlab中模拟雷达目标的回波，我们需要建立相应的目标模型。常用的目标模型包括点目标模型、散射中心模型以及基于物理光学法的复杂目标模型。

摘要: 输电线路的巡检是保障电力系统安全稳定运行的关键环节。传统的人工巡检方式效率低下、成本高昂且存在安全风险。随着无人机技术的快速发展，六轴倾转旋翼无人机以其兼具固定翼无人机航程远和多旋翼无人机悬停精准等优点，成为输电线路巡检领域极具潜力的新型装备。本文将深入探讨六轴倾转旋翼无人机在耦合飞行模式下进行输电线路巡检的应用，分析其优势、面临的挑战以及未来的发展方向。关键词: 六轴倾转旋翼无人机；耦合飞行模式；输电线路巡检；电力系统；人工智能引言:电力系统作为国民经济的命脉，其安全稳定运行至关重要。

多同步挤压变换 (Multi-synchronous Squeezing Transform, MSST) 作为一种新型的非线性信号处理方法，近年来受到了广泛关注。它结合了小波变换的多尺度分析能力和同步挤压变换 (Squeezing Transform, ST) 的非线性特征提取能力，在信号去噪、特征提取以及图像处理等领域展现出显著的优势。本文将对 MSST 的理论基础、算法实现以及应用前景进行深入探讨。一、 MSST 的理论基础。

雷达系统通过发射电磁波并接收目标反射信号来探测目标的存在、距离和速度。在现代雷达系统中，二维快速傅里叶变换 (2D-FFT) 和恒虚警率 (CFAR) 检测是目标距离和速度估计的关键技术。本文将详细探讨基于 2D-FFT 和 CFAR 方法的目标距离和速度检测过程，并分析其优缺点。一、 信号模型与二维快速傅里叶变换二、 恒虚警率检测利用 2D-FFT 获得的距离-速度谱图包含了目标和噪声的信息。为了有效地检测目标，需要采用合适的检测方法。

摘要: 目标跟踪是计算机视觉、机器人技术和自动驾驶等领域的核心问题。卡尔曼滤波作为一种经典的线性状态估计方法，因其高效性和鲁棒性而被广泛应用。然而，标准卡尔曼滤波算法在处理非线性系统时存在精度不足的问题。本文深入探讨了三种改进的卡尔曼滤波算法：容积卡尔曼滤波 (R-EKF)、快速无迹卡尔曼滤波 (FEJ-EKF) 和容积无迹卡尔曼滤波 (T-EKF)，并将其应用于目标跟踪任务，比较分析了它们的性能差异。

瑞利衰落信道是一种重要的无线通信信道模型，广泛应用于移动通信、卫星通信等领域。其信道衰落特性对信号的传输质量造成严重影响，导致接收信号的幅度和相位发生随机变化，从而影响二进制信号的可靠检测。本文将深入探讨在瑞利衰落信道中进行二进制信号检测的各种方法，分析其性能优劣，并展望未来的研究方向。瑞利衰落信道的特点在于其幅度服从瑞利分布，相位服从均匀分布。这种随机性源于多径传播效应，即发射信号经过多个路径到达接收端，每个路径的信号强度和传播时延不同，导致接收信号为多个衰落波的叠加。

金融市场复杂多变，蕴含着巨大的机遇与风险。传统的金融交易模型，例如基于技术指标或基本面分析的模型，往往面临着信息滞后、参数难以优化以及难以应对市场突变等挑战。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为一种强大的机器学习方法，逐渐成为开发金融交易模型的重要工具，为提升交易策略的效率和稳定性提供了新的可能性。本文将深入探讨基于强化学习开发金融交易模型的理论基础、方法策略以及面临的挑战。

摘要: 风电作为一种清洁能源，其间歇性和波动性对电网稳定运行构成巨大挑战。准确的风电功率预测对于电网调度和运行至关重要。

摘要: 风电预测的精度直接影响着电力系统的稳定运行和经济效益。本文提出了一种基于黑翅鸢算法(Black Kite Algorithm, BKA)优化的双向时间卷积网络(Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN)与双向门控循环单元网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)结合的注意力机制模型 (BKA-BiTCN-BiGRU-Attention)用于风电功率预测。

摘要: 风电预测对于提高电力系统稳定性和可靠性至关重要。

摘要: 风电作为一种清洁能源，其间歇性和波动性给电网调度带来了巨大的挑战。准确的风电功率预测对于提高电网稳定性和可靠性至关重要。

摘要: 风电作为一种清洁能源，其间歇性和波动性对电网稳定运行带来巨大挑战。准确的风电功率预测对于电网调度和稳定性至关重要。

摘要: 随着信息安全需求的日益增长，图像加密技术变得至关重要。传统的图像加密方法往往面临计算复杂度高、安全性易受攻击等挑战。本文提出了一种基于光学衍射神经网络 (ODNN) 的多图像加密和隐藏方案，利用光学衍射的并行性和神经网络的学习能力，实现高效、安全的多图像加密以及在载体图像中隐藏加密图像的功能。该方案通过设计特定的ODNN结构，将多个待加密图像编码为衍射图案，并将其嵌入到预先选择的载体图像中。解密过程则通过逆向ODNN进行解码，恢复原始图像。

摘要: 同步定位与地图构建 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) 是机器人领域的核心问题，旨在使机器人同时感知自身位置并构建环境地图。本文深入探讨了基于卡尔曼滤波的SLAM算法，并着重介绍了其在路径规划中的应用。首先，文章阐述了卡尔曼滤波的基本原理及其在SLAM中的作用，分析了不同运动模型和传感器模型对算法性能的影响。其次，详细介绍了基于卡尔曼滤波的SLAM算法的实现步骤，包括预测、更新和状态估计。

摘要: 多曝光图像融合 (MEF) 提供了一种简洁高效生成高动态范围 (HDR) 图像的方法。尽管现有的 MEF 方法在静态场景中能够实现精确的融合，但在动态场景中，其去重影性能却差异显著。本文提出一种基于特征块的多曝光图像融合方法 (FPM)，旨在增强动态场景去重影的鲁棒性。该方法首先根据先验曝光质量选择参考图像，然后利用其进行结构一致性检验，解决动态场景 MEF 中存在的重影问题。源图像通过引导滤波器分解为空间域结构，并对分解后的基层和细节层分别进行融合，以实现 MEF。

摘要: 本文探讨了利用数据驱动方法构建化学势场，以解决稳态和瞬态质量扩散问题。传统的质量扩散模型通常依赖于 Fick 定律及其变体，需要预先已知扩散系数等参数。然而，在许多实际应用中，这些参数难以精确获得，或者扩散过程本身较为复杂，难以用简单的模型准确描述。数据驱动方法，特别是机器学习技术，为解决这些难题提供了新的途径。本文将阐述如何利用实验数据或模拟数据训练机器学习模型，构建能够准确预测化学势场以及由此预测质量分布的模型，并对稳态和瞬态两种情景下的应用进行详细分析，并讨论其优势和局限性。

摘要: 本文探讨了利用有限差分法(FDM)和Gauss-Seidel迭代求解器求解半(渗漏)承压含水层中二维地下水流方程(泊松方程)的数值方法。首先，对半承压含水层的地下水流方程进行推导，建立数学模型；然后，详细介绍了基于FDM的离散化过程，并阐述了Gauss-Seidel迭代法的原理及其在该问题中的应用；最后，通过数值算例验证了该方法的有效性及精度，并分析了不同参数对模拟结果的影响。本文旨在提供一种高效、准确的数值模拟方法，用于解决实际工程中半(渗漏)承压含水层地下水流问题的预测和分析。1. 引言。

近年来，信息安全问题日益突出，基于代数方法或混沌动力学的全新加密算法层出不穷。本文探讨一种结合像素级置乱和比特级掩码置乱的数字图像加密技术，该技术在MATLAB平台上实现，并通过模拟实验验证了其有效性和较高的安全性。然而，该系统也存在局限性，仅能处理水平和垂直像素数相等的图像。下文将详细阐述该加密技术的原理、实现方法、性能评估以及存在的不足之处。一、 加密技术原理及实现该加密技术的核心思想是利用混沌系统对图像数据进行多层次的置乱和掩码操作，从而增强其安全性。

摘要: 本文探讨了基于数据驱动的四维随机射弹系统建模方法。传统射弹弹道建模依赖于复杂的物理方程和假设，难以精确描述随机扰动对弹道的影响。数据驱动方法，特别是机器学习技术，能够有效地从大量的射弹飞行数据中学习系统的内在规律，构建精度更高、适用性更广的模型。本文将详细阐述数据驱动建模在四维随机射弹系统中的应用，包括数据采集、数据预处理、模型选择、模型训练和模型评估等关键环节，并对不同机器学习算法的适用性进行分析，最终提出一种基于深度学习的有效建模方案，并通过仿真实验验证其优越性。关键词: 数据驱动建模；

摘要: 风电预测的准确性直接影响电网的稳定性和经济效益。本文针对风电功率预测中存在的非线性、非平稳性和长时依赖性等难题，提出一种基于蝠鲼觅食优化算法(MRFO)优化的双向时间卷积网络-双向门控循环单元-注意力机制(BiTCN-BiGRU-Attention)的风电预测模型，即MRFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型。