反舰导弹电视制导ATR方法研究——多目标几何识别

本文运用图象处理与图象识别技术,结合应用光学的方法,研究了舰船目标图象识别的有关问题,并提出了一个可用于反舰导弹电视制导的自动目标识别（ATR）系统的方案设想。实验室模拟结果表明本方案具有实现的可行性     

防空作战单元的航迹管理和目标识别

本文以防空导弹作战单元指控系统的航迹管理和目标识别为应用背景,着重介绍单目标和编队目标航迹管理的可行性及存在的间题,并阐述一种改进的目标识别算法.     

超动态变化的压力测量

本文介绍了采用MS-1215A/D板与IBM兼容机等组成的压力信号采集处理系统。该系统能对模拟压水堆大破口失水事故时超动态变化的压力进行高速采集,并能及时进行数据处理;根据需要还可打印有关参数和图表。此外,本文还介绍了为确保输入计算机的信号可信而采取的有效措施。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

微带及渐变微带中瞬态信号传输特性的小波变换分析

本文利用小波变换对瞬态信号在微带及渐变微带线中的传输特性进行了分析,与传统的傅立叶变换分析相比,小波分析具有速度快、能够分析局部传输特性的优点。文中给出了高斯信号和矩形脉冲信号在微带中及矩形脉冲信号在渐变微带中的传输波形,所得结果对研究超高速与超宽带瞬态信号的传输及电路设计有一定的参考价值。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

一种信号检测模糊技术及其应用

本文基于模糊理论,建立一种信号检测的模糊模型,并实际运用于连续波多普勒测速雷达目标速度的提取,取得了满意的结果     

ATR算法原理分析

随着现代微处理器和大规模集成电路、集成光路的发展,自动目标识别（ATR）算法技术在现代防御系统领域中具有越来越重要的作用。文章归纳了目标表示方法,着重对ATR算法──一统计模式识别算法、模板相关算法、基于模型的算法、人工神经网络算法,进行了概述和综合理论分析,并得出了一些有用的结论,为ATR系统学科的发展和应用奠定基础。     

光学区复杂目标RCS高频计算及软件集成技术进展

RCS的计算是隐形设计技术的关键问题,也是获取雷达散射特征信号的有效手段。本文主要就复杂目标的散射场的物理结构和复杂目标的精确建模两个方面进行了综述。另外文中还综述了复杂目标RCS预估软件进展,得到如下的发展趋势:复杂目标电磁散射计算与计算机图形学精确建模相结合,完成从模型设计到电气特性的分析,最终实现利用科学计算可视化技术实现电磁系统的三维仿真。     

自组织特征映射神经网络用于非特定人语音识别

本文就Kohonen自组织特征映射神经网络模型采用其基本学习算法直接用于孤立字非特定人的语音识别时所存在的不足进行了改进。大量的实验结果表明,改进后的方法对得到良好的映射圈和提高识别率具有积极的作用。