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。     

水面舰艇综合防御潜射鱼雷理论分析

对潜射鱼雷的综合防御技术是目前水面舰艇在鱼雷防御领域的研究前沿问题。首先,按照防御行动实施规模将鱼雷防御技术划分为单一防御、综合防御和协同防御3个方面。其次,从防御对象的多样性和防御手段的多样性论述了综合防御技术研究的基本特点;最后,从工程设计方面的相干性和作战运用方面的相干性探讨了综合防御技术研究的影响因素。研究结果能够为水面舰艇对潜射鱼雷的综合防御行动提供重要的理论支撑和技术保障。     

某型半主动式末制导炮弹捕获域研究

针对某型末制导炮弹捕获域确定方法的不足,提出考虑捕获锁定时间消耗以及目标机动等因素的捕获域确定方法,建立了相应的数学模型。依据模型对弹道倾角、攻角、视场角、目标速度等主要因素变化对于捕获域相关参数如边界、纵向长度、横向宽度、捕获面积等的影响进行了仿真,仿真结果表明为提高末制导炮弹的捕获能力,须考虑各种因素的相互影响。对于如何提高末制导炮弹的捕获目标能力以及定性研究末导段捕获能力进行了有益的探索。     

一种高分辨率SAR图像水上桥梁目标识别新方法

首先采用灰度均值和方差二维特征模糊分割SAR图像,其次基于8邻域链码跟踪边界法剔除植被、阴影等虚警,然后通过水体轮廓搜索潜在桥梁ROI点并进行直线拟合、线段连接和线段延拓,消除河心洲、船只和条纹干扰等影响确定疑似桥梁ROI,最后采用双参CFAR检测法分割桥梁ROI,根据目标主轴方向和周长等特征消除桥梁ROI内的虚假目标,识别和定位桥梁。实验表明,该算法能够准确识别水上桥梁目标,对条纹干扰的桥梁和灰度梯度较弱的桥梁同样有效。     

机载RWR/ESM中改进最近邻算法的分频段辐射源识别

当前战场环境复杂,机载RWR/ESM要求对辐射源快速识别。由于机载RWR/ESM设备计算能力有限,传统识别中采用的线性匹配算法耗时长,已经不适应当前战场环境。结合RWR设备的分频段体制提出分频段划分雷达样本库,库内采用频率优先最近邻算法以降低计算时间。仿真对比了改进最近邻分频段方法与线性匹配方法的计算时间,结果表明了该方法的有效性。     

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。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

基于视频图像的目标识别与跟踪算法

研究了基于视频图像的目标识别与跟踪算法。主要应用了Hog特征和支持向量机(SVM)分类器设计完成对目标的侦察识别。当侦察到目标时,采用高斯模型对目标和背景建模,结合卡尔曼滤波预测估计方法和均值漂移(mean-shift)理论,实现目标跟踪和定位功能。最后通过缩微环境中的案例演示,验证了所提算法的可行性。     

区域防入侵中振动目标威胁评估研究

在分析地振动目标信号特征的基础上,提出了振动目标的威胁属性参数;建立了目标威胁隶属度函数和威胁等级判决模型;运用层次分析法确定了各目标威胁参数的权值,构建了振动目标的威胁评估函数,并通过实例验证了评估结果的合理性和实用性。     

基于多分辨率分析的雷达辐射源融合识别算法

结合信号融合识别的应用需求与多分辨率分析的特点,提出了一种基于多分辨率分析的雷达信号融合识别算法。该算法对获取的信号先进行小波变换后直接对信号进行融合识别。仿真实验表明:该方法在减少数据量的同时能够降低信息的损失,提高信息利用率,较好地保证信息的完整性,可有效提高信号识别性能。