中国首划防空识别区

2013年11月23日,中华人民共和国国防部发表声明,宣布根据《中华人民共和国国防法》《中华人民共和国民用航空法》和《中华人民共和国飞行基本规则》划设东海防空识别区。     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

云模型和特征辐射源信息的平台目标识别

平台目标识别一般分为两个步骤,首先是对平台上辐射源的识别,然后通过辐射源和平台的关联进行平台识别.在辐射源识别阶段提出利用云模型描述和处理参数存在区间模糊和观测具有噪声的数据,较好地解决了对于带有复杂调制信号的辐射源识别问题.在平台识别阶段,就辐射源和平台关联的各种结果给出了新的计算样本和模板间匹配度的方法,并且提出利用平台的特征辐射源信息对平台识别结果进行进一步的筛选,以提高识别率.最后用仿真验证了该方法的有效性.     

目标识别中的传感器管理方法

基于假设检验的方法,研究了目标识别中的传感器管理方法。分别以用于假设检验问题中的最大后验概率、最小代价函数和最大正确检测概率为目标函数,给出了用于目标识别问题的多传感器管理方法,并针对目标识别问题的特点,对其进行了相应的改进。通过对一定场景的仿真,比较了三种不同方法的识别正确率和平均采样次数,分析了各种方法的特点。     

一种有效的常规雷达目标识别方法

基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 ,同时具有较好的推广能力     

战场目标声/震侦察与识别

介绍了一个采用被动侦察体制的多传感器侦察系统。在研究了地面战场典型目标的噪声场和地震动场产生机理的基础上 ,对战场目标噪声信号和地震动信号进行功率谱估计 ,分析了各种目标的线谱特性。设计了拓扑结构合适的 BP神经网络分类器 ,可以有效地分类识别战场典型目标     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

噪声环境下的汉语语音识别技术

本文讨论了噪声环境下的汉语语音识别技术,从语音识别的一般方法出发,主要介绍了系统原理和用DSP构建实现的方法。     

基于贝叶斯网络的特征分类器

本文讨论了贝叶斯网络的基本概念,推理算法和参数设置问题,研究了贝叶斯网络作为特征分类器的特点,以及在多传感器目标识别中的应用。     

地面侦察传感器的功能模拟研究

本文介绍了TRS-97地面侦察传感器的基本组成与工作原理,从基于作战模拟的需要出发,建立了其简化的系统功能模拟模型,为战场目标信息获取在计算机作战模拟中的合理描述提供了一种思路。