一种基于模糊理论和神经网络的水雷状态识别方法

介绍了一种基于模糊集合和神经网络的水雷状态识别方法 .该方法根据实际情况 ,将模糊集合和径向基函数神经网络结合起来 ,用于水雷状态的识别 .仿真结果表明 ,这种识别方法性能稳定 ,且有很高的识别精度 .     

脉冲激光测距机测程指标的自动快速检测

分析了目前验收脉冲激光测距机测程指标所采用的方法——“消光法”存在的不足,并在“消光法”的基础上,通过采用计算机技术、准激光技术和延时模拟空间距离的方法,实现了测程指标自动、快速和不解体检测     

双谱特征在水下目标自动识别中的应用

非高斯信号处理是信号处理的一个新领域。以舰船辐射噪声为主的噪声具有很强的非高斯性和非线性性。由此可利用信号双谱,提取舰船辐射噪声信号的非高斯成份。实验结果表明,高阶谱在声纳目标识别方面具有很大的发展潜力     

工业站电气集中设备微机监测系统的设计与实现

给出了工业火车站电气集中设备微机监测系统的设计方案,对系统设计中的抗干扰和系统的功能扩展等问题做了较详尽的研究。     

国外铣削刀具磨损量自动检测方法综述

综述了国外现有的铣削刀具磨损量自动检测方法,对比分析了各方法的优缺点及应用范围,并对其在我国军品生产中的应用前景进行了初步分析。     

存在自干扰码时的短周期伪码截获技术

针对伪码截获这一无线电侦察和导航战中的难题,从模式识别的角度研究存在自干扰码时的伪码截获问题。通过对干扰码的载波频率、相位等参数的估计和补偿,将自干扰码下的伪码截获问题转换为模式识别问题。结合伪码的周期性,采用二进制积累的方法大大降低了判决前所要求的信噪比,使得对扩频信号直接解调以截获伪码成为可能,改变了过去依靠大口径天线提高信噪比的方法。     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.     

自行火炮自动瞄准精度数据分析

通过自动瞄准精度的定义和测试方法简介,针对某自行火炮火控系统在自动瞄准精度测试中出现测量数据误差较大的现象,分析数据误差的原因,计算各种因素造成误差的大小,得出对自动瞄准精度影响最大的是车体姿态倾斜传感器误差、炮耳轴倾斜传感器的误差和炮耳轴与炮身轴线的不垂直度.鉴于此,自行火炮提出用火控软件的方法和工艺控制,减少自动瞄准误差和射击诸元装定误差,提高射击精度.     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。