一种智能型航空影像目标自动识别方法

本文提出了一个智能型航空影像目标自动识别方法。该方法借鉴了人类视觉系统的自动调焦功能和知觉组织过程 ,运用小波理论的多分辨率影像结构和领域专家的知识 ,辅助以人工智能的手段 ,实现了航空影像中目标的自动识别。根据上述算法 ,本文还给出了一个航空影像中目标自动识别系统AITARS。     

多传感器目标识别系统中的数据融合方法与系统结构的研究

多传感器数据融合技术与系统结构是精确制导及航空自动目标识别等系统中两个紧密相关的重要研究内容,本文针对新一代导弹武器发展的需要,先介绍一种实用的高层多传感器数据融合方法,然后提出一种高性能的多传感器目标识别系统的体系结构。     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题，提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架，对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究，并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例，可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

基于MEBN的战术级空中目标意图识别

战术级空中目标意图识别是现代化防空作战中理解战场态势、预测目标行动的关键.构建空中目标意图识别模型的核心问题是如何表示不确定的意图因素以及它们之间的关系.分析了具有典型防空作战意义的想定,并结合军事经验总结了影响意图识别的因素.提出了应用多实体贝叶斯网络(Multi-Entities Bayesian Network)描述空中目标意图,在贝叶斯推理中融入逻辑理论,采用具体的基于知识的SSBN构建算法动态地进行空中目标意图识别.通过仿真实验,验证了此方法的有效性和可行性.     

基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性.     

一种基于知识矩阵的地面目标探测数据融合仿真方法

在作战仿真系统中,为实现数据融合仿真,提出了一种基于知识矩阵的数据融合建模仿真方法.该方法首先用六个维度基准知识定量表示一个探测的质量,通过去老化处理,目标接近度和识别一致性、同一目标识别与探测数据质量判定等三个步骤确定是否能够将两次探测进行融合,最后再进行相应的融合处理.该方法在某平台级作战仿真系统中得到应用,取得了良好效果,验证了该方法的可行性.     

CBR技术在智能决策系统基础开发中的应用

本文将决策分析和CBR技术通过关联图结合起来,介绍了一种新的知识表示和处理方法,阐述了CBR技术在模型匹配和提出新决策模型中的应用,提出了一种开发用来解决通用领域决策问题的智能决策系统的方法.     

JavaKBB:集成框架与产生式规则的专家系统工具

描述了一个专家系统工具JavaKBB,其目标是设计一个容易使用、方便扩展的专家系统开发工具,可以同时表示领域概念知识与过程知识;既可以运行于商用操作系统Windows等,也可以运行于中标麒麟等军用国产操作系统。为此,提出了一种集成框架与产生式规则的知识表示模式,定义了五种抽象层次以设计一个专家系统,包括知识原语、知识单元、知识部件、知识库以及知识系统;在此基础上基于Java语言设计并实现了JavaKBB。JavaKBB的另外一个重要特征是它能以XML格式保存知识库,具备与其他知识库进行交互的潜力。目前,JavaKBB已经用来构建慢性肝炎防治专家系统、装备辅助决策系统等。     

MIMO雷达弹头目标微动模型及微多普勒效应

弹头目标识别是弹道导弹防御系统中最为关键的技术之一。将多输入多输出(MIMO)雷达技术和微多普勒特征分析技术引入弹道中段目标识别,可有效克服弹头隐身技术和有源干扰技术等对识别带来的困难,提高识别精度。建立了MIMO雷达中弹头目标的微动模型,给出了弹头自旋、锥旋和进动引起的微多普勒效应的参数化表达,并通过对仿真回波数据进行时频分析验证了理论分析的正确性,为弹头目标的准确识别提供了新的理论依据。     

目标智能识别研究

本文提出了数据融合技术与数据挖掘技术相集成的海上目标自动识别系统体系结构以及基于加权粗糙集模型的特征知识挖掘方法,运用模糊神经网络技术进行目标识别。     

基于图像信息的多特征空间坦克姿态估计

坦克作为地面战场的主要目标,分析其姿态至关重要。根据坦克姿态估计的需要,在可见光条件下采集了坦克车体纵轴与瞄准镜光轴不同夹角的图像作为训练集。利用主成分分析法选取了目标的主要特征向量,每个训练子集用3个特征向量表示,利用少量的特征向量建立目标的8个特征空间,降低了空间的维数。设计判别准则将待识别目标向量与重构向量之间的余弦值进行比较,即确定目标所在的空间位置,完成了目标姿态的识别。实验结果表明,利用建立目标多特征空间的方法识别目标空间位置是有效的。     

一种新的杂波环境下的多目标跟踪算法研究

杂波中的多目标的跟踪研究面临许多挑战.目标轨迹受多种动作制约,而且杂波通常是实质的非同质杂波.在多目标状态下,量测任务的计算量可能随航迹数和量测数呈指数增长,LMIPDA-IMM算法解决了这一问题.IMM算法可用来跟踪机动目标,LMIPDA算法计算目标存在概率,能够进行错误航迹的识别,从而航迹可自动起始和终结.LMIPDA提供了线性运算的航迹数和量测数多目标数据关联,仿真结果表明该算法在很强的非同质杂波中是很有效的.     

机载多目标攻击武器系统作战飞行程序设计

机载多目标攻击武器系统是当今航空武器系统研究的重点和发展的标志 ,其作战飞行程序设计是系统顶层设计的主要内容之一。综合了已有的研究成果 ,绘制了机载多目标攻击武器系统的功能逻辑流程图。在此基础上 ,采用模块化设计思想 ,进行了机载多目标攻击武器系统的作战飞行程序的组织结构设计 ,并阐述了基于表驱动和时间刻度管理的系统任务调度技术。     

反舰导弹电视制导ATR方法研究——多目标几何识别

本文运用图象处理与图象识别技术,结合应用光学的方法,研究了舰船目标图象识别的有关问题,并提出了一个可用于反舰导弹电视制导的自动目标识别（ATR）系统的方案设想。实验室模拟结果表明本方案具有实现的可行性     

基于模糊聚类-BP神经网络模型的战场目标识别

神经网络可以用来识别战场目标,但是传统神经网络具有样本多、学习速度慢的问题.为了解决上述问题,建立了一种基于模糊聚类和神经网络相结合的目标识别模型.仿真实验表明,用该模型进行目标识别,可以科学地选取样本,提高网络的训练速度和运行速度,并且能确保目标识别的正确率.     

人工智能技术在C2系统多传感器数据融合上的应用

本文叙述了人工智能在C2系统多传感器融合上的应用,提出了一个C2模型,探讨了该模型上的多传感器数据融合,指出人工智能技术领域知识可辅助对平台传感器的控制,应用明确的知识表示方法,通过更换的相关知识,可以将人工智能的数据融合应用到不同的军事领域。     

先进的导弹系统简介

巴黎讯——在巴黎航空博览会上曾经展出了一种新型的双用途的奥利康·伯鲁尔马丁·玛丽埃塔导弹系统,它既可以用来摧毁飞机。也可以用来摧毁坦克。 马丁·玛丽埃塔公司接受了奥利康·伯鲁尔公司的90亿万元的转包合同,负责研制防空反坦克系统（ADATS）的制导系统,这种系统预计在81年 9月在美国新墨西哥州的白沙导弹靶场开始发射试验。 两个承包商均看到这种反高性能的飞机,直升飞机和装甲目标的双用途导弹系统有着巨     

故障诊断专家系统的知识处理

通过对航空火力控制系统故障诊断知识的分析,提出了将其分为精确知识、不全面知识和模糊知识的处理方法,对它们在故障诊断专家系统中的表示和实现形式进行了讨论和研究。通过利用人工智能语言Ｔｕｒｂｏｐｒｏｌｏｇ编程运行,表明这种知识处理方法,在表示能力、可理解性、可访问性、可扩充性方面都有较好的特性。     

智能化雷达干扰系统自学习模型研究

首先对自学习进行了阐述;然后研究了雷达对抗中敌我双方的参数、特征知识及知识表示;最后提出智能化雷达干扰系统中的2个过程自学习模型:雷达辐射源识别规则自学习模型和对敌雷达干扰策略自学习模型,为深入研究智能化雷达干扰系统提供模型基础.     

多传感器目标识别融合模型研究

针对目标识别中传感器正确识别概率、目标识别先验概率等参数难以求取问题,提出将目标识别集合划分为子集,证明了目标相对于目标识别子集的潜在概率分布与目标隶属于目标识别子集的置信度对应关系,在选取目标识别置信度距离测度基础上,建立了目标识别置信度的最优融合模型,实现了多传感器目标识别决策级融合.