舰艇队形识别目标选择算法

根据反舰导弹自控终点散布、末制导雷达方位探测误差、舰艇队形和散布,推导建立了正态判据总体的均值向量和协方差矩阵,并描述了如何应用马氏距离判别法和判据总体从舰艇编队中识别选择出所装订目标的算法流程。对算例的仿真结果表明队形识别目标选择算法优于传统目标选择算法。     

特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

提高英语听力的途径

通过对影响听力提高的障碍进行分析,提出只有跨越种种障碍,才能找到正确的学习方法,同时要训练听力技巧.预测、识别、归纳、记忆能力以及精听与泛听结合的方法是听力提高的关键.     

一种利用声处理技术的计数方法

分析了坦克队列行进时声音的变化规律,提出了一种新的计数方法,利用声探测器和一定的算法来模拟人耳的功能,实现了对行军坦克的计数.     

现代防空系统中目标识别算法研究之一

建立一套基于目标运动特性信息的目标识别模型,并利用层次分析法,研究权系数的取值问题,解决了比较棘手的权系数取值的定量化问题,使得取值更加合理和科学。     

一种有效的常规雷达目标识别方法

基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 ,同时具有较好的推广能力     

战场目标声/震侦察与识别

介绍了一个采用被动侦察体制的多传感器侦察系统。在研究了地面战场典型目标的噪声场和地震动场产生机理的基础上 ,对战场目标噪声信号和地震动信号进行功率谱估计 ,分析了各种目标的线谱特性。设计了拓扑结构合适的 BP神经网络分类器 ,可以有效地分类识别战场典型目标     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

噪声环境下的汉语语音识别技术

本文讨论了噪声环境下的汉语语音识别技术,从语音识别的一般方法出发,主要介绍了系统原理和用DSP构建实现的方法。     

基于贝叶斯网络的特征分类器

本文讨论了贝叶斯网络的基本概念,推理算法和参数设置问题,研究了贝叶斯网络作为特征分类器的特点,以及在多传感器目标识别中的应用。