基于模糊推理的雷达辐射源识别方法

辐射源数据往往不完整或不确定,因此应用模糊推理实现了辐射源和目标平台的识别.将辐射源特征转换为由模糊集及隶属度函数表征的参数,再通过与数据库中的辐射源数据进行模糊匹配来判断辐射源的类型,实现了雷达辐射源的被动识别方法.进一步通过识别出目标平台上所装备的雷达辐射源的参数值,利用模糊推理,推断出目标平台的类型.试验结果表明:模糊推理的算法是切实可行的,在对模拟数据加入的噪声不超过一定限制的情况下,对于数据库已有的目标能够达到较高的目标识别率.     

雷达辐射源识别的算法研究

针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。     

一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法

现有的雷达辐射源识别方法无法有效地在密集的信号环境中对复杂体制雷达进行快速准确的识别.因此,研究了一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法,给出了其并行处理的结构和具体实现算法.在不同密度的信号环境中该方法能够有效地识别出雷达辐射源并且具有较小的运算复杂度.利用计算机对该方法进行了仿真实现,结果表明在密集信号环境中该方法仍然能够快速有效地识别出雷达辐射源.     

雷达辐射源识别技术面临的主要挑战及对策

信息化战场上,复杂电磁环境严重制约雷达辐射源识别过程。通过梳理雷达辐射源识别技术发展阶段及各阶段主要识别方法,深入分析了现阶段雷达辐射源识别技术面临的主要挑战,并提出应对策略,为创新雷达辐射源识别方法提供借鉴。研究表明,针对未来战场雷达识别面临的主要挑战,平时做好预判,熟谋对策,将极大地有利于战时进行雷达辐射源识别,进而促进整个电子对抗行动作战效能的发挥。     

雷达辐射源识别中数据库的构建及应用北大核心

为满足雷达辐射源识别技术发展和特征参数挖掘的需要,在分析辐射源基本信息和特征参数以及二者之间关联关系的基础上,通过数据库管理系统SQL Server,以E-R模型、数据类型设计为切入点,分别构建了雷达辐射源信息库和特征库。最后,分别从雷达辐射源数据可视化管理、信号调制类型识别、辐射源匹配识别等方面探究了数据库的应用实例。从应用实例的运行效果来看,验证了所构建数据库的科学性和可行性。     

一种新的雷达辐射源识别专家系统

基于专家知识的雷达辐射源识别系统是解决雷达辐射源识别的重要方式。针对特定的应用背景,提出了一种由知识库确定雷达辐射源相似工作模式比较序列后依据专家知识识别雷达工作模式的新的雷达辐射源识别专家系统,介绍了该雷达辐射源专家系统的组成和各部分的功能,给出了推理过程和确定置信度的知识的表示方法。     

基于区间灰关联的雷达辐射源识别新方法

在现代密集信号环境中,接收机测得的和辐射源数据库中的雷达特征参数具有不确定性,一般用区间值表示.针对区间类型的特征参数的雷达辐射源识别,提出了一种新的基于区间灰关联度的雷达辐射源融合识别方法.该方法首先运用区间灰关联度得到基本概率赋值,然后运用证据组合与决策实现目标识别.仿真结果表明,这种识别方法是有效的.     

智能化雷达辐射源识别方法研究

针对现在普遍采用数据库比对进行雷达辐射源识别的不足,深入研究了基于模糊推理的雷达辐射源识别方法.首先,设计了系统特征参数的属性函数;其次,确定了推理规则、推理算法,以及系统输出结果的解模糊算法.最后,进行了仿真验证,结果表明该方法具有较高的识别正确率.     

一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。     

一种多传感器雷达辐射源识别的组合方法

针对复杂电磁环境下多传感器获得的雷达辐射源信息具有不确定性的情况,提出了一种雷达辐射源识别的组合方法.首先利用灰色定权聚类法对大量的传感器数据进行处理,以简化雷达辐射源特征数据,在此基础上通过灰色关联分析法确定证据理论中的基本概率赋值函数,并应用修正的D-S证据理论实现多时刻条件下目标识别.通过仿真算例可知,该方法能够有效减小雷达辐射源所受的噪声干扰,具有一定的可行性.     

军用实时语音识别系统的探讨

本文介绍并讨论语音识别军事应用的潜力和现状,给出我们建立的一个可用于军事作战指挥和多控制场合的小、中词汇表实时语音识别系统。     

目标自动跟踪参数辨识模型的工程化动态辨识

为解决机动目标参数辨识模型工程应用问题,采用扩张状态观测器等先进的非线性滤波算法,从实测的含有观测噪声的目标位置数据的序列中,直接估计出机动目标运动的一阶、二阶、三阶导数,并结合目标运动模型辨识的理论算法,在工程应用上首次实现了机动目标运动模态和运动模型的双重动态辨识,完成了目标模型动态辨识的工程化设计.     

基于模糊集理论和D-S证据推理的空袭目标识别

目标识别是防空作战指挥过程中信息处理的一个重要环节。在基于模糊理论目标识别基础上,引入D-S证据理论,通过对模糊隶属度进行重新分配,较好地克服了随机因素的影响,可望进一步提高对空中目标的正确识别率。     

具有连续反馈的在线草图符号识别算法

当前多数在线草图符号识别方法是在用户绘制完图形后,通过点击按钮或等待一定时间来反馈识别结果。为提供连续反馈,提出了一种基于图元的部分草图识别算法:对输入笔画进行笔画分割得到图元表示,提取表示两个图元空间关系的新特征,依据指派问题模型,通过该特征的相似度识别符号。算法简单,无须训练,而且与笔顺、笔画数和图形大小无关。实验证明了方法的有效性。     

物体识别不变性方法比较分析(Ⅰ)——统计方法

在计算机视觉与模式识别中,如何从不同的角度来识别同一物体而与该物体的位置、放置方向无关,是一个关键的课题,至今仍无很好的解决方法。本文中,我们总结了现有的方法,并将它们分为统计方法、解析方法和神经网络方法3类,并对这些方法的两个主要性能指标,即噪声敏感性和变形敏感性进行了模拟分析,模拟工作是在Masscom高速微巨机上完成的。最后,我们提出了一种新的方法。     

基于语音频谱包络抽取的MFCC算法

MFCC可以更加准确地表示语音低频处的频谱包络,在语音转换中是一种很好的频谱包络表示方法;提出一种新的有效的求解MFCC的算法,先对频谱通过谐波抽取得到阶梯谱包络,再对阶梯谱包络进行Mel尺度变换,最后通过余弦变换求得MFCC参数。该方法实现简单,运算结果准确。     

一种实时路况下的车牌照识别系统

该系统采用高清工业相机，以千兆以太网作为数据传输通道，克服了传统传输方式速度较慢，抗干扰能力差的缺点。在识别方面，提出了自适应模板宽度算法，有效克服了光照对车牌定位的影响。该算法还采用投影分割法精确分割车牌字符，对汉字采用Gabor算子提取特征，然后利用SVM进行识别，有效解决了汉字识别问题。     

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。