基于半监督谱聚类的通信网台识别方法

针对通信网台识别准确率较低的问题,提出了一种基于半监督谱聚类的通信网台识别方法。通过密度峰值的方法构造决策图,得到通信网的数目;在谱聚类算法的基础上,利用侦察方掌握的先验知识,通过成对约束信息更新谱聚类算法的相似度矩阵,提升聚类算法性能,得到最终的网台识别结果。实验结果表明,该方法可以有效地利用知识库中已有的成对约束信息,较好地完成通信网台识别。     

一种迷彩伪装效果评价指标权重分配算法

迷彩伪装效果评价的多指标权重分配多为平均分配或专家评判,难以客观、科学地评价伪装效果。提出了基于模糊聚类方法、结合信息熵和统计特征的多指标权重分配算法。该算法通过模糊聚类得到样本的分类结果,应用信息熵和统计理论计算各指标的权重分配。对以结构、纹理、颜色、二阶矩特征等为指标的迷彩伪装样本进行了权重分配实验,分析比较了专家评判法、熵权法和该算法确定的权重之间的差异,并通过实验验证了算法的有效性和科学性。     

有限体积法在滑动电接触问题中的应用

为了对滑动电接触问题中枢轨接触面的物理现象进行深入分析,建立了二维导轨式电磁发射装置的数值计算模型。采用有限体积法的全隐格式对电磁扩散方程进行离散,得到了考虑速度趋肤效应时的磁感应强度及电流密度分布云图,并将计算结果与现有文献中采用有限差分法得到的结果进行对比。结果表明:两种方法所得到的磁感应强度与电流密度的分布趋势及数值基本一致,验证了所编写的有限体积法程序的正确性。     

基于决策图的轨迹运动趋势提取

在军事应用中,为了提取群体目标的整体运动趋势,提出了一种基于决策图的轨迹聚类来提取轨迹运动趋势的方法。该方法不需要预设参数,且聚类中心的个数既可以通过决策图人工确定,又可以通过数值检测策略自动确定,由此减轻了算法对领域知识的依赖,增强了算法的适用性。仿真实验表明:该方法能正确确定轨迹聚类簇,且对轨迹噪声有一定的抑制作用。     

多站多目标雷达数据融合

多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。     

基于双星编队SAR的差分干涉研究

结合系统特点,分析了利用双星编队SAP,进行差分干涉测量的特殊性和优越性,对双星编队SAR的立体基线进行分解,得到了差分干涉的有效基线分量,建立了双星编队SAR的差分干涉模型,并利用冗余图像采用数据融合的方法提高了测量精度,用地形形变量检测的仿真实验验证了模型和方法的正确性和有效性.     

车载UWB SAR干扰自适应抑制新方法

在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求.     

一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法

调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。     

增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

基于模糊聚类分析在炮兵战场目标打击排序中的应用

炮兵战场上经侦察得到的目标情况往往比较复杂,利用模糊聚类分析法确定目标区域内各种目标的先后打击次序,建立模糊相似关系矩阵,最后在给定阈值的基础上计算出目标的优先打击次序,为战场指挥员提供比较合理的火力分配,从而最大限度地发挥炮兵火力效能。