针对舰船目标高分辨距离像的特征选择方法

为了提高基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别率,首先通过目标区域提取来解决HRRP的幅度敏感性和平移敏感性的问题;然后根据传统的特征提取方法,提取出15个较好的特征进行多特征综合识别;最后在基于Fisher准则的特征选择方法上进行改进,提出了一种基于特征互补性的特征选择方法,选择一个最优特征子集。通过仿真实验验证了提出的特征选择方法,同时选择出一个最佳分类器。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

基于XML的装备作战需求建模数据抽取

武器装备作战需求建模数据是作战需求分析的基础。针对当前武器装备作战需求建模缺乏对建模数据有效管理的现状,提出了基于XML的作战需求建模数据抽取方法。充分利用XSLT在解决文档转换问题上的优势,使其与XPath相结合生成抽取规则,生成结构良好的建模数据文档。     

全脉冲幅度信息的分析与特征提取

全脉冲数据在电子情报分析和电子侦察信号处理中具有十分重要的意义.为了辅助雷达信号分选和识别,挖掘除频率和方位以外的脉冲信息,对全脉冲数据中幅度信息的相关变化特征进行了分析与提取.将统计分析与脉幅的教学模型相结合,分析了脉冲幅度随天线扫描的起伏规律,并提取了脉冲幅度对脉冲宽度测量值的制约特征.实验结果验证了该方法提取雷达信号特征的可行性和有效性,为信号分选提供了新的思路.     

仿射不变轮廓矩及其稳定性分析

针对区域矩需要计算全图像素的统计分布、计算量大的问题,构造了基于目标形状的仿射不变轮廓矩。首先采用PDE方法推导得到了6个仿射不变矩的数学模型,然后将积分区间变为目标区域的边界,计算得到基于目标形状的仿射不变轮廓矩,最后通过三类舰船不同姿态下的图像进行了实验验证并对其稳定性进行了分析。研究结果表明:仿射不变轮廓矩具有较好的稳健性及区分度,可将其作为不变特征用于舰船目标识别。     

基于二值细化指纹图像细节点提取算法的研究

指纹细节点的提取对于指纹识别系统的性能至关重要,文中在二值细化指纹图像的细节点提取算法基础上,对细节点提取范围进行了算法改进,用C++语言实现了一种限制提取范围的算法和一种去除伪细节点的算法。实验表明,改进算法提取细节点的速度和精度都有了明显改进,相对原始的未加限制和去除伪细节点的算法,文中算法耗时减少了约2/3,细节点有效性提升了约3/4。     

海面空-空无线信道特征

针对海上远距通信场景,基于无人机之间的无线通信链路,对接收功率进行实际测量。在大尺度路径损耗方面,采用对数距离线性模型进行拟合,分析海上远距空-空无线信道特征,获取路径损耗指数,并采用射线跟踪方法进行仿真验证,通过仿真所得信道冲激响应在多径时延和功率方面分析产生接收功率快速变化的原因。分析结果表明,近岸的多径反射会造成接收功率的波动,并且会造成路径损耗的升高。利用三种分布函数对测量数据进行分布拟合,分析海面和近岸两种通信条件下空-空无线信道的小尺度分布特征。测量分析结果表明,小尺度特征受陆地反射影响明显,在距离陆地较远的海面呈现高斯分布特征,而在近陆地处未呈现典型分布特征。     

一种鱼雷辐射噪声的线谱估计方法

基于鱼雷辐射噪声的物理特性和线谱特征,探讨了一种鱼雷目标特征提取方法。该方法结合经典谱与现代谱估计,提取水下目标辐射噪声线谱特征。通过两次估计采集数据的功率谱,得到估计算法功率谱图,然后分析功率谱图,先确定线谱存在的大致区域,再估计精确线谱。进行仿真研究,得到了较好的效果,证明该方法对低频段的线谱特征提取有很好的实用性。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题，提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系，将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数，构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分，结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构，通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法，满足实时性和准确性要求，所提方法具有良好的应用价值。