基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别

针对电子侦察中使用常规参数难以有效识别复杂体制雷达信号的问题,提出利用深度限制波尔兹曼机对辐射源识别的模型。模型由多个限制波尔兹曼机组成,通过逐层自底向上无监督学习获得初始参数,并用后向传播算法对整个模型进行有监督的参数微调,利用Softmax进行分类识别。通过仿真实验表明该模型能对辐射源进行有效的特征提取和分类识别,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。     

基于时序特征编码的目标战术意图识别算法?

对战场目标战术意图的快速、准确和自动识别，是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成，因而目标状态呈现动态、时序变化特征。本文针对目标意图识别问题的特点，提出一种基于栈式自编码器（ SAE）的智能识别模型，设计智能识别模型的基本框架，提出一种基于时序特征的输入信号编码方法及相应的模式解析机制，通过将目标状态在多个时刻的时序特征和战场环境、目标属性等信息统一编码为输入信号，将军事专家的知识经验封装为模式标签，模拟人的推理模式与认知经验，实现对目标战术意图的智能识别。最后通过实验，分析预训练过程和网络深度对算法性能的影响，并通过与多层感知机（MLP）和逻辑回归分类器（LRC）识别准确率的比较，验证所提SAE算法的有效性。     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题，提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架，对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究，并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例，可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

外辐射源雷达系统中直达波的对消及仿真研究

利用外辐射源(如调频广播、电视、GPS等的发射信号)的无源雷达探测技术一直是国内外研究的热点.在目标检测上,直达波信号的干扰不但对通道的动态范围提出了极高的要求,同时对微弱目标回波的检测构成了限制.文中利用二元阵的方法对直达波的干扰进行抑制,并对其对消性能进行了仿真分析和研究.     

次优最大似然调制识别算法及其性能分析

提出了一种降低计算复杂度的次优最大似然调制识别算法,该算法在一定的信噪比条件下,具有与最优分类算法相近的性能.通过分析,得到了次优算法达到较好性能所需的信噪比.并在两接收天线的情况下,研究了次优算法的识别性能,仿真表明次优算法在两接收天线时约有3dB的信噪比增益.     

预备役部队动员信息化建设研究

加强动员信息化建设足提高预备役部队快速动员能力的关键环节.就技术角度而言,当前推进预备役部队动员信息化建设,应从整合利用军地信息资源、开发系统软件入手,重点解决动员资源信息化管理、动员指挥辅助决策、征召信息快速传递、兵员报到电子身份识别等制约快速动员的关键性问题,实现动员资源管理数据化、可视化、精确化与动员指挥网络化,依靠信息科技使预备役部队动员需求与军分区系统动员保障有机对接.     

基于目标结构特征像的SVM目标识别方法

针对支持向量(SVM)对目标高分辨一维距离像(HRRP)识别率和稳定性不高的问题,研究将目标分解理论推广应用于对目标极化散射矩阵的分解,求得了目标结构特征像.在分析研究SVM的训练和测试方法的基础上,采用SVM通过结构特征像对两实验目标进行分类识别,结果表明,基于目标结构特征像的SVM目标识别方法能够提高目标正确识别率,且其稳定性较好.该方法是一种有效的目标识别方法.     

基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

一种鱼雷电磁引信目标信号特征识别的新方法

描述了表征信号奇异性的Lipchitz指数方法,分析了小波变换检测信号奇异值的原理,结合鱼雷电磁引信目标信号的包络信号在到来和结束时刻以及在最大值点存在奇异值的情况,提出了一种识别包络信号的幅度变化率和持续时间特征的新方法。在Matlab环境中对该方法进行了仿真分析,结果表明:相比传统的模拟电路的识别方法,该方法识别精度高。     

用BP网络根据判据1实现弹型识别

介绍了用BP网络的方法，对“弹型识别判据1”进行学习训练和仿真的研究。