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。     

影响水下距离选通激光图像光学相关识别的若干因素

针对水下距离选通激光图像光学相关识别技术的应用,研究了引起图像畸变从而导致光学相关识别相关峰输出效率降低的若干因素,并通过实验的方法采集了不同系统参数设置下的激光成像图片,然后采用相位匹配的方法对图片进行相关性分析,同时应用PCE、Disc等指标联合评价输出的相关峰质量,从而衡量各因素所引起的成像畸变对光学相关识别性能的影响程度.MATLAB软件仿真结果证明:激光单脉冲能量、ICCD增益、成像距离等因素变化均会引起图像相位特征畸变,导致相关识别鉴别率降低.该结果可为建立水下距离选通成像系统控制模型和设计匹配滤波器提供参考.     

一种基于流形与特征融合的说话人识别方法

MFCC参数是说话人识别常用的特征参数,但单独使用MFCC参数,系统性能难以进一步提高。文章提出了一种MFCC和语谱图特征相融合的说话人识别方法。针对语谱图特征空间维数高、数据量大的问题,采用流形学习中的LLE算法对语谱图信息进行压缩,并根据样本点每一维所代表的不同特性信息改进了LLE算法。以SRMC汉语语音数据库为测试语音,与传统PCA算法以及单独使用MFCC参数进行对比实验,在识别人数为100人时,识别率分别提高了2.5%和3%,验证了所提方法的有效性。     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

基于物联网的武器装备管理系统

提出一种基于物联网技术的武器装备管理系统的建设方案。将各种信息传感设备如射频识别(RFID)、视频监控、温湿度传感器等种种装置与单位内部局域网结合起来形成一个综合性的装备信息管理网络,系统软件采用Oracle作为数据库管理工具,结构上采用浏览器/服务器(Browser/Server)模式,系统对提高武器装备管理的效率和水平具有重要的意义。     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

武器弹药库安全防范有新保险

近年来,四川省宜宾军分区注重人防与技防结合,提升武器装备安全管理水平,实现了民兵武器管理连续45年安全无事故,被总部表彰为民兵武器管理先进单位。今年4月,该军分区投资50余万元,安装了指纹加面部识别的生物识别门禁管控系统。该系统只有在监控中心机房授权许可的情况下,3名管理人员在20秒内输入正确的指纹和     

基于属性散射中心的SAR图像重构及在目标识别中的应用

提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系.并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像.在此基础上,设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别.利用MSTAR数据集在多种条件下进行了目标识别实验,验证了所研究方法的有效性.     

基于奇异谱修正香农熵的雷达信号识别方法

针对当前雷达辐射源识别在低信噪比下识别率准确率不高,信号处理过程中难以很好保留有用信息的问题,提出了一种基于奇异谱修正香农熵(Singular Spectrum Modified Shannon Entropy,SSSE)的雷达调制信号识别方法.通过符号化聚合近似和奇异谱分析对雷达信号进行处理,求出信号的分类特征SSSE,通过分类器将处理后的信号进行分类.仿真结果显示,该方法在低信噪比范围下,仍有较高总体识别率,并且优于符号化聚合近似和奇异谱分析法.     

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。