基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。     

基于支持向量机的高空无人机侦察目标识别

针对高空无人侦察机遥感图像目标不明显、图像背景复杂等特点,提出了一种基于支持向量机的目标分类方法。将支持向量机应用于高空无人侦察机的遥感图像目标识别,并且对特征值的提取进行深入研究。实验结果表明,特征值输入的多分类器在识别性能上具有很高的识别率,对提高高空无人机的侦察能力具有重要意义。     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别

针对现有空袭目标类型识别方法存在的不足,提出了一种基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别技术.该方法将二叉树与支持向量机有机结合起来,充分发挥了支持向量机解决两类分类问题的优势,有效地提高了识别率.最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性.     

支持向量机的战场直升机目标分类识别

对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验.结果表明两种特征提取方法,都能很好地体现不同声目标之间的差异,SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能,目标识别率达到96%以上.     

基于混合挖掘的军事数据分类方法

基于军事信息系统的体系作战指挥,必须依托准确可靠的数据支撑。为了研究数据挖掘方法在军事数据上的学习性能,采用支持向量机方法和粗糙集对坦克连的作战数据进行了仿真实验。试验结果表明,支持向量机方法能够预测坦克连的命中率为100%,结合粗糙集方法,能够进一步提高支持向量机方法的学习性能,缩短学习时间。     

基于支持向量机的多目标分类和识别

支持向量机(SVM)算法广泛应用于模式识别等领域,但是SVM最初是针对二类别分类提出,在多分类识别中稍显逊色。对将SVM由二分类扩展到多分类的算法进行了研究,发现有向无环图(DAG-SVM)是其中用的最多的算法之一。因此,针对军事领域图像的多目标分类,选择有向无环图算法来实现军事图像中单兵、装甲、低空等多目标的分类识别。     

基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别

针对现有空袭目标属性识别方法存在的不足,提出了一种基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别技术。该方法充分发挥了模糊二叉树支持向量机解决二类分类问题的优势,有效地提高了识别率和识别速度。最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性。     

融合战术与修正物理特征的空中目标战术类型识别

针对敌方飞行器隐身、伪装技术的日趋成熟,致使我方由侦察设备获取的电磁信号严重变形,特别是物理特征在目标类型识别中的作用日趋减弱的现实问题,提出了一种融合目标战术特征修正物理特征证据的目标战术类型识别方法。该方法从目标战术类型识别的军事需求出发,提出对冲突物理特征证据的阶梯式修正规则,以及对冲突证据折扣因子的优化方法,并将修正后的证据重新组合得到识别结果。仿真实例证明该方法在处理目标冲突物理特征证据时具有高准确率的特点。该方法为复杂环境下的目标战术类型识别问题提供一种新的解决思路。     

基于部件模型的无人机系统小样本车辆目标识别方法

对地目标检测与识别是无人机系统典型任务之一,但受限于任务特殊性,往往难以获取足够的目标样本数据以实现高可靠的目标识别。为此,结合人的认知特性,提出一种基于部件模型的小样本车辆目标识别方法,可有效提高无人机感知能力。采用视觉显著性检测与物体性检测相结合的检测方法,提取目标可能区域;采用基于图论的GrabCut方法与最大类间方差法相结合的分割方法,分割目标并提取目标内部件;采用基于概率图模型的部件识别方法,通过将部件轮廓稀疏表示为条件随机场,并进行概率推理实现部件识别;采用基于贝叶斯的目标识别方法完成目标是否为车辆的判断。通过无人机拍摄的车辆图像验证表明,算法可在样本较少、光照变化、存在遮挡等情况下,以较高准确率检测并识别出车辆目标,同时识别算法具有一定可解释性。     

神经网络在目标属性识别中的应用研究

首先介绍了目标属性识别的方法,并对多属性决策模型(MultipleAttributeDecisionModel,MADM)目标属性识别模型进行了分析,在此基础上提出了基于神经网络的目标属性识别模型,其能有效地解决目标属性识别问题。     

基于加权D-S证据理论的辐射源目标识别

在目标识别中D-S证据理论应用较为广泛,该理论要求各传感器的重要程度相同,与作战使用相矛盾.就此提出了基于加权D-S证据理论的时空域目标识别方法,突出了不同传感器在目标识别中的地位和作用,使目标识别结果更接近作战实际.     

低分辨雷达的目标特征提取方法

基于现役低分辨警戒雷达 ,研究了进行目标分类和识别的途径 ,提出了基于波形特征和时间谱信息的目标分类和识别方法 ,试验分析了基于目标波形信息的特征 ,得出目标波形信息可用于目标识别的结论。现场试验表明 ,该方法对目标大小分类和架次识别有好的效果。     

雷达目标回波信号的混沌、多重分形分析与识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理，从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理，为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种飞机目标回波信号的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数分布情况，并计算了其多重分形维数，然后在此基础上，进行了目标识别的实验，获得了较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。     

一种基于模型的舰船目标特征提取方法

针对中分辨雷达,提出了一种基于模型的舰船目标特征提取方法。通过对特征向量的组合和加权提高了舰船目标的特征提取质量,在人工神经网络识别器中取得了较好的识别效果。     

一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法

通过对自动目标识别系统研究与分析,将DSmT引入到飞机序列图像识别中,构建基本置信指派及分类规则,提出了一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法,在分析权值选择特点的基础上,根据特征信息的置信指派组合有效权值,并且给出了基于加权DSmT融合规则的序列图像目标识别的流程,仿真结果表明,该方法提高了序列图像目标识别的准确性.     

鱼雷目标识别技术实验研究

本文分析了雷达目标识别的方法和技术,结合水声环境和目标的特点,提出了一种用于水下目标识别的特征抽取算法,并以ＴＭＳ３２０Ｃ２５为核心研制了相应的实验样机,在水池中进行了实验,结果表明该方法和系统是可行的。     

某型导弹目标跟踪技术的应用研究

在某型导弹制导过程中,制导系统对导弹弹标信号的自动识别与跟踪是影响射击精度的关键．论述了视频图像中运动目标识别与跟踪技术的概念以及主要方法分类,在详细分析某型号导弹目标跟踪技术的基础上提出了改进该型号导弹目标识别性能的几个要点．