水面舰队目标的探测与识别技术研究

介绍了水面舰艇编队的反导防御措施、TBM的技术特点、突防与打击措施等,分析了利用TBM打击敌水面舰艇编队目标的可行性,并进一步对TBM打击水面舰队涉及到的若干技术问题,如舰艇编队目标与环境的电磁散射特性、自动目标识别技术以及电子干扰对抗技术等进行了探讨和研究.     

基于图元识别的OCR文本图像倾斜矫正快速算法

提出了一种基于文本图元识别以跟踪字符中心线的高精度矫正OCR图像倾斜的快速算法,该算法思想虽然简单,却具有高效和高精度的特点,同时还具有高可靠性和良好的抗噪特征.实验表明,该方法完全满足实时应用的需要.     

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性.     

面向C4ISR系统的风险识别技术研究

分析了C4ISR系统的基本结构及其风险特性,针对目前C4ISR系统风险识别方法局限性大的问题,提出利用层次全息图技术分别从不同视角来透视风险来源,并根据C4ISR系统特性,将不同视角交错分析,观察所有可能的风险因子交互影响的关系. 该方法能够完整地发现系统开发中的风险检查点.     

基于加权D-S证据理论的辐射源目标识别

在目标识别中D-S证据理论应用较为广泛,该理论要求各传感器的重要程度相同,与作战使用相矛盾.就此提出了基于加权D-S证据理论的时空域目标识别方法,突出了不同传感器在目标识别中的地位和作用,使目标识别结果更接近作战实际.     

基于粗集理论证据加权的电子目标识别法

在对电子目标进行识别时,往往采取多传感器融合的D2S证据理论进行处理,但是由于传统的D2S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,基于此将粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真实验及其结果表明该方法对电子目标识别是有效的,尤其在传感器受到干扰时,具有较强的现实意义。     

多源目标识别中冲突证据的融合策略研究

随着防空反导作战环境的日益复杂,快速准确地进行真假目标识别显得尤为重要。针对多源目标决策级识别中冲突证据融合问题,在综合分析现有改进证据理论方法的基础上,引入新的冲突度量系数,提出了一种通过在融合流程中增加智能判断环节,以冲突系数为判断依据,对具有不同冲突系数证据选择不同组合规则进行证据组合的融合方法,并给出了策略的流程图。最后进行了实例验证,结果表明新策略能对不同未知信度和不同识别框架冲突证据进行快速有效的融合。     

一种RS码快速盲识别方法

为了获取数字通信中未知线路的纠错编码信息,提出了一种RS码快速盲识别方法.通过对RS码的二进制表示进行码根求解的方法来检测未知线路的RS码长、本原多项式阶数以及可能的本原多项式;进而遍历得到的本原多项式对RS序列进行伽罗华域的傅里叶变换(GFFT),通过连零位置和个数最终确定未知线路的真实本原多项式和生成多项式.实验验...     

基于属性散射中心的SAR图像重构及在目标识别中的应用

提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系.并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像.在此基础上,设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别.利用MSTAR数据集在多种条件下进行了目标识别实验,验证了所研究方法的有效性.     

基于奇异谱修正香农熵的雷达信号识别方法

针对当前雷达辐射源识别在低信噪比下识别率准确率不高,信号处理过程中难以很好保留有用信息的问题,提出了一种基于奇异谱修正香农熵(Singular Spectrum Modified Shannon Entropy,SSSE)的雷达调制信号识别方法.通过符号化聚合近似和奇异谱分析对雷达信号进行处理,求出信号的分类特征SSSE,通过分类器将处理后的信号进行分类.仿真结果显示,该方法在低信噪比范围下,仍有较高总体识别率,并且优于符号化聚合近似和奇异谱分析法.