雷达辐射源识别的算法研究

针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。     

基于被动雷达和红外传感器的数据融合

提出基于被动雷达和红外传感器组成的复合探测系统,利用D-S证据理论提高目标识别率,借助神经网络改善目标跟踪算法的性能,同时保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单,尤其是减少了数字计算上的复杂性。仿真结果表明了应用新算法的复合探测系统的有效性。     

基于LDA算法的一维距离像特征提取

在线性分辨分析(LDA)基础上,通过遗传算法寻找Fisher准则下最优的线性映射中心和相应的最优映射,使不同模式在特征空间内具有最大的可分离性,并将该算法用于雷达目标一维距离像特征提取与识别中。实验表明,和原算法相比,新算法在特征提取性能和目标正确识别率上有较大提高,说明了算法的有效性。     

基于极化分解的目标识别方法研究

在全极化、高距离分辨力雷达体制背景下，研究了光学区雷达目标极化特性。利用极化分解将复杂目标分解为三个简单目标， 并提取描述三目标关系的特征参数对四类军用飞机目标进行了识别实验研究， 获得了良好的目标分类识别效果。     

一个基于LB/IHMM的高性能汉语连接数字语音识别系统

本文使用一种ＩＨＭＭ的简化训练算法，讨论了一个基于ＬｅｖｅｌＢｕｉｌｄｉｎｇ搜索算法，参考模式基于ＩＨＭＭ模型的高性能的汉语连接数字语音识别系统。文中详细描述了系统的特征提取、ＩＨＭＭ模型、训练过程和识别过程，以及系统用于特定人、多说话人和不认人语音识别的实验，并且对实验结果进行了分析和讨论。     

在TMS320C6201上实现时延神经网络目标识别算法

本文介绍了一种基于TMS32 0C6 2x的软件设计方法 ,在TMS32 0C6 2xEVM板上实现了宽带毫米波雷达目标时延神经网络识别算法 ,通过程序验证 ,取得了比较好的处理效果。     

基于高分辨距离象的雷达目标识别特征分析

高分辨距离象是高频区雷达目标识别的最基本的依据。文中对高分辨距离象用于目标识别的两个方面的特征进行了分析 ,提出了相关角度的概念。该概念反映了距离象与目标整体之间的相似性 ,是基于距离象目标识别的又一个重要特征 ;分析了距离象相位信息的重要性 ,指出了利用距离象相位信息进行目标识别的方法和途径。     

前馈网络在状态识别中的应用

介绍了前馈网络的结构,BP算法以及算法的推导过程,并对算法做了一些改进.然后将该算法应用于抽油机减速箱的状态识别,给出了识别结果.实验表明,基于BP算法的前馈网络在识别的精度和自学习方面都优于传统方法.     

语音识别技术在射击指挥模拟训练中的应用

介绍了分队射击指挥模拟训练系统的概念,分析了模拟训练中语音通信机制.将语音识别系统引入模拟训练系统中,并就应用中存在的问题进行了探讨,提出了解决方法.     

指挥自动化智能语音接口的设计与实现

根据 LPC 理论实现了一个实时、单人、小词汇集的语音识别系统,用作为指挥自动化的智能语音接口。本文详细叙述了这个语音识别系统的设计原理,对语音识别中常用的几个算法作了改进。指出了经典 DTW 算法对端点精度过于敏感的缺点,并提出了改进的 SDTW 算法,即滑动(Sliding)DTW 算法,使得认识率有了提高;修改了 LPC 中杜宾算法和取消了 DTW 中显式的弯折函数,减少了它们所需的空间,提高了计算效率;在主机方面,设计实现了“透明语音键盘”,使得话筒与普通键盘等效,方便了用户。本系统词汇量在200个以内,平均响应时间1S,平均识别率95％左右,已在本院的小型指挥自动化网上通过运行。