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。     

基于神经网络的舰船目标识别研究

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。     

基于RCS的空间目标识别研究

空间目标的雷达探测与识别技术在航天监测、开发利用空间资源方面具有广阔的应用前景。空间运动目标RCS序列为非平稳时间序列,常用时间序列分析方法很难对其进行特征提取和识别。针对空间运动目标RCS序列的变化规律,引入小波变换以及模糊分类对空间目标的RCS序列进行特征提取和识别。实测数据处理结果表明,对于空间目标的旋转姿态识别,该方法取得了较好的实验结果。     

双谱特征在水下目标自动识别中的应用

非高斯信号处理是信号处理的一个新领域。以舰船辐射噪声为主的噪声具有很强的非高斯性和非线性性。由此可利用信号双谱,提取舰船辐射噪声信号的非高斯成份。实验结果表明,高阶谱在声纳目标识别方面具有很大的发展潜力     

基于小波变换的直升机声目标识别

综述了小波变换的原理和性质以及它在直升机声目标识别当中的应用。主要论述了利用小波变换进行信号分解与滤波、目标特征提取等方面的应用,最后给出了计算机模拟仿真结果。结果表明,利用信噪分离方法和目标特征提取方法可以在低信噪比情况下准确识别目标。     

一种航迹数据高维特征矩阵提取方法

针对雷达航迹数据特征提取不充分使得对空中目标分类识别准确率低的问题,提出了一种航迹数据高维特征矩阵提取方法.首先从机动性、巡航性、飞行区域以及高阶特征进行航迹数据分析,进而在不同维度统计数据特征、提取多维航迹数据特征参数,最终形成航迹数据高维特征矩阵.通过实测航迹数据实验表明对特征提取充分,多类机器学习方法验证识别率统...     

基于子块积分双谱的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于子块积分双谱的空间目标识别算法.该算法首先从空间目标距离像的双谱中提取出子块积分双谱特征;然后应用KL变换进行特征压缩;最后应用模板匹配方法进行分类识别.计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果.     

弹道目标微动特征提取研究

微动特征是弹道目标识别的关键特征之一.针对这一特征,对弹道目标微动特征提取技术进行了分析,主要包括微动信号补偿与分离、微动目标识别以及组网雷达中弹道目标微动特征提取3个部分.同时结合国内外的研究现状,总结了现有的技术手段,并对相关技术的优缺点进行了分析.在此基础上,探讨了弹道目标微动特征提取的需要解决的问题以及未来的发...     

基于Matlab神经网络的水下目标识别

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了目标像素灰度分布特征提取方法,并针对水下光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.对图像矩阵通过奇异值分解得到了目标有效维特征向量,分类器设计采用了Matlab环境下的BP神经网络,识别结果是令人满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

基于高阶谱分析的机械故障特征识别

在分析高阶累积量与高阶谱的理论基础上，利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质，研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法，提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断的方法。通过对齿轮信号的双谱特征图谱进行分析比较，成功地对齿轮的正常稳态振动信号、正常瞬态振动信号以及磨损瞬态信号进行了识别，效果十分显著。     

战场目标声音识别关键技术研究

战场目标声音探测技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。针对战场目标声音识别的一些关键技术进行了研究。首先分析了目标声音探测技术的军事应用特点,然后对战场典型目标发出的噪声的物理特性进行了分析。最后论述了战场目标声音识别技术中的几种关键技术,重点分析了特征提取中的LPCC、MFCC技术以及分类器中的隐马尔可夫模型,为战场目标声音识别系统的开发奠定了基础。     

一种改进型PSO-BP算法在红外目标中的应用

为了降低伪目标引起的误检,提高系统在复杂环境中的目标识别能力,设计了一种改进型粒子群优化BP神经网络算法。改进型PSO-BP算法利用红外目标光谱特性设置粒子变异规则,从而调整粒子位置与速度,提高目标特征提取性能。同时,算法将权值变为权值可调函数,降低局部极值收敛的风险。实验采用Model-102F型成像光谱仪采集的目标区域图像作为样本与检测数据,与传统BP算法作对比,分别选取对不同特征波长位置及个数的形式对目标和伪目标进行识别分析。结果显示,改进型PSO-BP算法可以有效消除伪目标干扰,同时,其收敛速度明显优于传统算法。由此可见,该设计在复杂背景红外目标识别方面具有一定的应用价值。     

基于LDA算法的一维距离像特征提取

在线性分辨分析(LDA)基础上,通过遗传算法寻找Fisher准则下最优的线性映射中心和相应的最优映射,使不同模式在特征空间内具有最大的可分离性,并将该算法用于雷达目标一维距离像特征提取与识别中。实验表明,和原算法相比,新算法在特征提取性能和目标正确识别率上有较大提高,说明了算法的有效性。     

基于Floatboost算法的多视角目标识别

采用独立分量分析(ICA)方法对目标图像进行特征提取,提出了基于Floatboost算法与三叉决策树相结合的多视角目标识别级联分类器的设计方法,并融入角度优先粗分类的设计思想.经过与其他分类方法的试验比较表明,基于Floatboost算法的多视角分类器在一定程度上解决了目标旋转等问题,可满足某些实时系统的需求.     

双通道短时互谱法的潜艇目标尺度识别

阐述了双通道短时互谱法的基本理论,分析了目标方位走向,提出了利用体目标回波的空间方位分布信息识别水下目标尺度的方法。最后采用潜艇目标亮点模型,通过计算机仿真给出了目标方位走向拟合示意图,给出了在不同攻击阵位的条件下,鱼雷对潜艇目标进行尺度识别的估计值和估计方差并进行了相应的分析,确定了最有利于目标识别的攻击弦角。     

一种基于调制谱的空中目标识别方法

雷达目标的微多普勒特征在雷达目标探测与识别中受到越来越多的关注,正在成为目标探测与识别领域的新兴研究方向。介绍了一种基于调制谱的空中目标识别方法,根据空中目标回波、综合时域的幅度信息、时域的相位信息和频域的微多普勒信息,将空中目标分为直升机类目标、螺旋桨类飞机目标和涡扇类飞机目标,利用实测数据对结论进行验证,表明该方法可以用来对这些目标进行分类。     

改进的YOLOv5地面军事目标识别算法

针对战场复杂背景下地面军事目标识别算法性能较低的问题,提出一种基于并行注意力机制的PAL-YOLO地面军事目标识别算法。该算法在自建地面军事目标数据集下,对目标的锚框进行重新聚类;在网络的Backbone中加入通道-空间并行注意力机制模块,提升目标特征提取能力;通过采用Alpha＿IoU对目标识别分类器的损失函数进行改进,加速模型收敛。结果表明,改进后的算法在保证模型空间复杂度的同时,mAP值提升了6.4%,FPS提升6%。     

基于高阶累积量与神经网络的干扰识别算法

研究了一种基于高阶累积量和神经网络的干扰识别算法。该方法把卫星通信中常见的各种干扰信号的归一化高阶累积量作为分类特征参数,应用神经网络对特征参数进行分类训练,将接收干扰信号的归一化高阶累积量输入已训练的神经网络进行干扰类型的识别。试验结果表明:该算法在低干信比的情况下具有较高的识别准确率。     

基于高阶谱净化的水声目标宽带调制信号检测

针对水声目标解调谱轴频提取中低信噪比和低频信号干扰严重的问题,给出了一种检测水声目标辐射噪声宽带调制信号的方法。首先利用希尔波特变换解调出信号包络,进而计算出解调谱;根据螺旋桨桨叶旋转产生的调制线谱存在明显的谐波关系,利用高阶累计量对角切片对解调谱进行净化;根据线谱波形特征进行线谱检测识别得到比较干净的线谱成分。通过实际舰船噪声检验分析,该调制信号检测方法能够较好的检测出水下目标辐射噪声中调制线谱的基频以及谐波成分。