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。     

电子战飞机远距支援干扰阵位配置建模与仿真

针对电子战飞机远距支援干扰新体制雷达阵位配置问题进行研究。首先是对电子战飞机干扰效能量化分析,从俯仰和方位两个方面对干扰覆盖范围进行建模仿真。基于干扰统一方程,建立干扰阵位配置优化模型,包括阵位配置区域和阵位配置高度模型,并给出了干扰阵位配置参数的具体计算方法。最后,通过仿真实例验证模型的有效性,结果表明该模型对于电子战飞机阵位配置有一定的指导意义。     

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。     

数字图像复数不变矩构造及稳定性分析

为系统性地给出数字图像不变矩一般性构造方法及对不变矩稳定性进行分析,通过采用复数矩作为描述数字图像识别特征量的方法,研究了复数不变矩所具有不变性的约束条件及其与几何不变矩间的关系,推导出了复数不变矩构造定理,并以在工程应用中的低阶复数不变矩为例对复数不变矩的稳定性进行了分析。研究结果表明:采用复数不变矩构造数字图像特征量具有很好普适性和稳定性,对于图像目标识别特征的描述有较好的效果。     

主动学习与自学习的中文命名实体识别

命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。     

基于SDP松弛的干扰资源优化分配技术研究

提出一种基于semidefinite programming(简称SDP)松弛的干扰资源优化分配算法。在问题优化过程中首先对模型中非凸的约束条件进行松弛,变为凸约束,将原来的数学模型转化成SDP求解形式,利用内点算法对松弛后的模型求解。该算法利用解析的手段使得干扰资源优化分配问题中的NP难问题在多项式时间内得以解决,并且有较高的可靠性。仿真结果验证了算法的有效性。     

全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。     

基于语音频谱包络抽取的MFCC算法

MFCC可以更加准确地表示语音低频处的频谱包络,在语音转换中是一种很好的频谱包络表示方法;提出一种新的有效的求解MFCC的算法,先对频谱通过谐波抽取得到阶梯谱包络,再对阶梯谱包络进行Mel尺度变换,最后通过余弦变换求得MFCC参数。该方法实现简单,运算结果准确。     

对高重频PD雷达的舍脉冲干扰

高重频PD雷达是为解决测速模糊而在机载雷达中广泛采用的一种PD雷达工作模式,从PD雷达的特性来讲,由于带宽比较窄使得噪声干扰能量利用效率不是很高。采用DRFM精确获取雷达信号实施干扰是当前干扰的发展方向,但是对占空比接近50%的高重频PD雷达,采用对低重频PD及中重频PD可行的距离拖引,速度拖引等一系列在雷达信号脉冲串间隔内产生复杂调制的干扰方法是不合适的。主要针对高重频PD雷达重频高、占空比大的特点,提出了一种舍脉冲干扰方法,对DRFM截获的雷达信号进行快速部分转发,间隔一定脉冲数舍弃一个脉冲,改变原雷达信号的脉冲重复周期,使得在频域上产生多个速度欺骗性干扰信号,并通过仿真验证了干扰的有效性。     

星载多发多收SAR成像和抗欺骗干扰研究

星载多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)可以解决方位向高分辨率和大测绘带的矛盾;同时,混沌二相编码(CBPC)信号具有类似随机信号的特点以及良好的自相关和互相关特性;两者都具有良好的应用前景。将CBPC波形应用到MIMO-SAR系统中,在实现高分辨大测绘带成像的基础上可进一步降低雷达信号被敌方分析截获的概率,提高雷达系统的抗干扰性能。仿真实验验证了此方法在抗数字储频式欺骗干扰中的有效性。