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。     

第三代夜视装备——红外热像仪

红外热像仪是获取景物热图像并转变成可见光图像的仪器。利用它获取景物的热图像来搜索和跟踪目标,具有隐蔽性好、不易受干扰、获取的信息丰富、分辨能力强等许多优点。因此,热像仪在军事上得到广泛应用。陆军可将它用于夜间侦察瞄准、火炮及导弹火控系统、靶场跟踪测量系统。海军可将它用于舰载火控、夜间导航及防空报警系统。空军可将它用于飞机夜间导航、侦察及机载火控系统。星载热成像系统可用于侦察地面、海上目标和对导弹预警等。     

弹载星敏感器动态测角的分析

分析了弹载星敏感器在动态条件下的测角精度。明确了弹载星敏感器成像模型及其安装方式,并在系统设计所要求的动态条件下,定性定量分析了前向飞行和姿态变化所引入的像移量和测角误差。结果表明,前行飞行不会带来像移,姿态变化会带来像移。因而需要补偿姿态变化所引入的像移量,从而提高弹载星敏感器在动态条件下的测角精度。     

像增强器三维噪声测试技术

以微光像增强器为实验研究对象,分析了微光像增强器的噪声来源,提出了微光像增强器噪声特性的三维测试分析技术,建立了同时考虑时间域和空间域噪声的微光像增强器噪声测试理论模型,并用三维曲线描绘出空间域和时间域噪声的分布情况。     

激光成像雷达自动目标识别技术综述

现代战争复杂战场环境对精确制导武器的性能提出了越来越高的要求,激光成像雷达逐渐成为一种很有发展潜力的新型制导方式.介绍了激光成像雷达自动目标识别技术的研究现状,分析了激光成像雷达自动目标识别存在的问题,对激光成像雷达自动目标识别的技术途径进行了详细的综述.     

基于统计特性的舰船一维距离像方位角分帧方法

舰船目标一维距离像的方位敏感性是利用一维距离像开展雷达目标识别的难点问题。针对该问题,首先根据舰船目标一维成像的机理和特点,分析并验证了舰船目标一维距离像复高斯分布的统计特性;然后,在此基础上利用K-S假设检验对距离像方位角进行自适应分帧,使得每帧的距离像数据符合同一复高斯分布,而帧帧之间的数据符合不同分布;最后,针对分帧后距离像数据的统计分布,利用Bayes分类器进行5类舰船目标识别实验。实验结果表明:自适应分帧算法不仅提高了舰船目标的识别率,还能显著降低识别运算量和存储量。