基于AHP-PCR5的多传感器目标识别

目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。     

超级大本营军事论坛网友关于新一代2208隐身导弹快艇的讨论

大刀斩RB:转帖国防部网站9月13日的报道:"中国海军新一代隐身导弹快艇初具远程精确打击能力(图)",报道称,十年间,2208艇官兵创造了新型快艇首次定型试航、首次作战系统试验、首次最大自给力跨海区试训等9项纪录,摸索出了海上大风浪抛锚、夜间导弹攻击、夜间隐蔽作战以及节省燃油、节约用水等多种方法,使该型艇海上自给力在时间上延长了80%。     

临近空间前置反导目标综合识别

为了解决反导作战中目标的有效识别问题,提出利用临近空间红外探测系统配合地基雷达对弹道导弹目标进行综合识别的方案,给出了临近空间前置反导目标综合识别时序图并建立了反导作战目标综合识别模型,在此基础上,重点对空间弹道目标的光学强度序列与识别特征进行了研究,分析了弹头和诱饵的光学强度序列信号的周期性变化规律,最后提出根据弹头与诱饵对应点目标的等效温度的变化特性,提取特征参数对目标进行识别的方法。     

基于BP神经网络的空中目标识别方法

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.     

基于RFID的室内移动机器人定位研究

随着社会和技术的发展,室内无线定位问题越来越受到人们的重视。GPS定位系统应用于室内定位时精度不高。本文提出采用RFID技术进行室内定位的方法。其原理是：利用RSSI（接收信号强度）来估算标签和读写器的距离,再根据读到的四个标签的坐标,采用极大似然估计方法来计算出装备有RFID读写器的机器人的坐标位置。仿真结果表明,该定位方法误差小于1m,满足室内定位的需求。     

MIMO雷达弹头目标微动模型及微多普勒效应

弹头目标识别是弹道导弹防御系统中最为关键的技术之一。将多输入多输出(MIMO)雷达技术和微多普勒特征分析技术引入弹道中段目标识别,可有效克服弹头隐身技术和有源干扰技术等对识别带来的困难,提高识别精度。建立了MIMO雷达中弹头目标的微动模型,给出了弹头自旋、锥旋和进动引起的微多普勒效应的参数化表达,并通过对仿真回波数据进行时频分析验证了理论分析的正确性,为弹头目标的准确识别提供了新的理论依据。     

基于多极化多特征提取和SVM的目标识别方法

充分有效地利用全极化雷达目标高分辨一维距离像极化信息是雷达目标特征提取领域一个热点问题.提取全极化雷达目标高分辨一维距离像的极化特征、结合其能量聚集区长度以及中心距特征共同构成特征向量,采用支持向量机进行特征分类,从而提出了一种基于多极化多特征提取和支持向量机的目标识别方法.基于转台数据的实验结果表明,提出的基于多极化多特征提取和支持向量机的目标识别方法有助于获得较高的分类正确率.     

逆边界无网格法声源识别的理论与实验

针对逆向求解声源识别中的声辐射传输建模问题,采用无网格法将Kirchhoff- Helmholtz边界积分方程离散为受边界条件约束的有限维线性方程组,通过分块矩阵法对该约束方程组进行求解,得到了离散后声辐射传输模型的数值表达式.在此基础上,进一步研究了逆向求解声源识别问题的基本原理及其不适定性.为克服其不适定性,采用Tikhonov正则化和L曲线正则化参数选取方法,从而确立了有效的逆向求解方法.此外,还进行了扬声器阵列声源识别实验,实验结果验证了逆边界无网格声源识别理论和方法的可行性及可靠性.     

基于独立分量分析和神经网络的钢结构损伤识别方法

为了有效剔除钢结构振动信号中的噪声,提取用于损伤识别的特征量,采用独立分量分析方法分离统计独立信号,同时得到表征结构损伤状态的混合矩阵,然后将混合矩阵作为特征量输入至神经网络进行训练,最后将训练好的神经网络作为分类器进行结构损伤识别.在冲击载荷作用下,针对钢框架结构模型进行了不同损伤部位的振动实验,结果表明:基于独立分量分析和神经网络的损伤识别方法具有较高的识别率和可重复性,而且实现简单,在结构损伤识别领域具有较大的应用潜力.     

小波分析在钢框架损伤识别中的应用研究

针对小波包能量谱损伤识别方法对结构激励源的依赖性,引入虚拟脉冲响应函数增强了小波包能量谱对激励的鲁棒性。为验证该方法对钢框架结构损伤识别的可行性和有效性,进行了3榀3跨钢框架3种工况下的模型对比试验,采用小波包能量谱损伤识别方法分析了不同实验工况下频响数据,识别结果符合损伤情况,验证了该方法的有效性。