基于时间融合的雷达辐射源自动识别方法

雷达辐射源识别是雷达对抗信号处理中关键环节,也是电子目标识别的重要前提.介绍了Dempster组合规则和加权M-距离法、灰关联分析法等时间融合的雷达辐射源自动识别方法,提出了基于证据理论的单传感器时间融合算法,研究了单传感器在不同时间测量周期的证据综合过程,并给出仿真试验结果.随着噪声的增大,传感器单次时间融合的正确识别率下降很快,而采用基于D-S证据理论的单传感器时间融合方法却有较高的正确识别率,该算法大大降低了错误识别率.因此提出的算法是可行的.     

雷达天线扫描方式的自动识别方法

为了对雷达天线扫描方式进行自动识别,改进开发了天线扫描方式模拟器,并分别研究了电子扫描和机械扫描的特征提取和识别方法。基于最大主瓣脉冲序列的特征参数实现电子扫描和机械扫描的区分,然后基于单个天线扫描周期脉冲序列的特征参数实现8种机械扫描方式的自动识别。仿真结果表明,本文方法能够区分一维电扫、二维电扫和机械扫描,并且采用支持向量机决策树对机械扫描方式的识别正确率高于决策树方法。     

军事物流自动识别应用体系集成研究

在分析美军军事物流自动识别应用集成现状的基础上,构建了军事物流系统中自动识别技术应用涉及的多个宏观方面基本逻辑的关系模型,提出了军事物流自动识别体系集成顶层设计的主要内容,分析了自动识别应用中军民融合模式及检测与评估问题。提出的集成思路,对我军军事物流自动识别应用体系综合集成具有一定的借鉴作用。     

基于最小割集的计算机辅助安全性分析系统

论述了所设计的计算机辅助故障树安全分析系统的功能及程序结构与设计原理.分析系统由编辑生成、分析计算、诊断输出和数据库四个模块组成,使得故障树的生成与分析非常直观而简便,只需用鼠标在屏幕上绘制出故障树图,系统就能自动识别并进行定性与定量分析.最后,以具体实例的形式给出了某导弹在发射筒中自毁故障树的定性和定量分析的结果.     

K—L变换在有效特征提取中的应用

在机械故障智能诊断过程中,提取反映机器状态的有效特征参量时要花费大量的时间和精力,而且这种依靠人的经验来提取特征参量的方法有一定的盲目性。为了解决如何尽可能快而有效地寻找一组特征参量,使诊断对象不同状态之间的可分性为最佳的问题,采用了K—L变换特征提取方法,研制出相应的软件,并已将该方法应用在大庆油田抽油机减速箱智能故障诊断系统中。     

一种智能型航空影像目标自动识别方法

本文提出了一个智能型航空影像目标自动识别方法。该方法借鉴了人类视觉系统的自动调焦功能和知觉组织过程 ,运用小波理论的多分辨率影像结构和领域专家的知识 ,辅助以人工智能的手段 ,实现了航空影像中目标的自动识别。根据上述算法 ,本文还给出了一个航空影像中目标自动识别系统AITARS。     

弹药保障信息自动识别系统研究

阐述了在弹药管理中应用自动识别技术的必要性和可行性。通过周密的需求分析及论证 ,确定了弹药保障信息条码自动识别系统的总体方案。介绍了二维条码生成系统和应用系统的开发设计过程。经试用后 ,得出该系统可有效解决弹药供应、管理中手工录入登记易出错、效率低的弊端 ,从而实现弹药信息自动识别录入和准确监控。     

雷达信号调制类型自动识别的一种新方法

雷达辐射源信号调制类型的自动识别是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波变换法提取信号脉内特征的基本原理,提出一种基于小波变换法提取的脉内特征自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在满足一定的信噪比条件下,新方法能准确识别给定信号的调制类型.     

低信噪比下雷达信号调制类型的自动识别

低信噪比下识别雷达辐射源信号的调制类型是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波去噪和小波变换法的基本原理,提出一种在低信噪比下基于小波变换法自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在较低信噪比条件下,该方法能准确识别给定信号的调制类型.     

装备维修保障全资可视化总体结构研究

阐述了全资可视化的基本思想以及我军实现装备维修保障全资可视化的意义 ,以需求分析为基础 ,给出了由系统管理、数据服务、中间处理、客户应用为组成的装备维修保障全资可视化总体结构 ,并对其中的关键技术进行了讨论和分析