声纹鉴别及其应用

声纹是人说话声音的频谱图 ,由于人的个性 ,决定了不同人声纹的差异性 ,因此 ,声纹识别或声纹鉴定能够确定说话人的身份。声纹鉴别在很多领域有着广泛的应用价值和前景 ,这里 ,简单介绍声纹和声纹鉴定与识别的概念及其应用的历史与现状 ,探讨声纹鉴别的方法原理和步骤 ,讨论声纹鉴别在个人身份证明、刑事侦察、军事、通信、防伪等领域的应用 ,展望声纹鉴别的应用前景。     

有源照射箔条对相控阵雷达复合干扰效应分析

箔条在与有源干扰结合使用时会比使用单一手段更有效。应用箔条可能会强迫雷达采用MTI或多普勒处理,这样可使雷达无法使用脉间频率捷变,而且箔条扩展到无模糊距离以外会使雷达无法使用脉冲重复频率参差,这两种因素为对相控阵雷达复合干扰开辟了道路。比较了复合干扰与有源和箔条分别干扰相控阵雷达后的压制比,仿真结果表明:复合干扰效果比箔条干扰效果在随距离的变化过程中至少在3倍以上。与有源干扰相比,在30 km之内复合干扰比有源干扰具有明显的优势。这为实战条件下提高飞机生存率,具有较强参考价值。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

雷达目标回波信号的混沌、多重分形分析与识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理，从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理，为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种飞机目标回波信号的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数分布情况，并计算了其多重分形维数，然后在此基础上，进行了目标识别的实验，获得了较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征；为了降低人体行为特征维数，利用信息瓶颈算法进行词表压缩；利用生成模型，结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法，解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验，结果表明该方法具有更高的识别精度。     

对雷达的全极化欺骗干扰技术研究

分析了3种针对单极化假目标的鉴别算法，针对单极化干扰的缺陷，提出并分析了一种干扰极化测量雷达的新技术——全极化干扰，介绍了全极化干扰技术的工作原理，并详细分析了全极化干扰机关键部件的设计。     

基于RCS序列的助推段弹道导弹识别

在弹道导弹的助推段,通过低分辨率雷达得到RCS序列作为识别的重要信息。由于运动特性和电磁散射特性的差异,弹道导弹在助推段的RCS序列与其他目标相比具有可识别性,但需要对其RCS序列进行处理。基于目标识别技术,详细阐述能从RCS序列中提取出的特征参数,并通过直方图、N点截图等方法给出了直观的反映。最后,将弹道导弹助推段特征与飞机、燃料舱等典型目标进行对比,得到可以作为识别参量的特征参数,并通过类内类间距离验证了有效性。     

集成平台空域辅助阵列共址干扰抑制技术

针对同时存在恶意干扰与非法窃听的通信环境,提出一种协作干扰(cooperative jamming, CJ)掩护的保密通信架构,收发信机之间采用跳频技术躲避恶意干扰,并采用协作干扰技术阻塞非法窃听。但该架构的通信带宽较大,会在收发频率振荡器中引起显著的同相和正交(in-phase and quadrature, IQ)通道失衡。鉴于此,对收发IQ通道失衡引起的信号失真进行数学建模,给出接收机处信干噪比的数学表达式,并给出干扰抑制比的闭合表达式。仿真结果表明,收发IQ通道失衡引起的信号失真的功率远大于热噪声功率。随着收发IQ通道失衡加剧,所提架构的信干噪比和干扰抑制比性能均会急剧下降,当幅度和相位失衡分别达到0.95和π/50时,信干噪比和干扰抑制比均损失了47 dB。     

一种基于模糊理论和神经网络的水雷状态识别方法

介绍了一种基于模糊集合和神经网络的水雷状态识别方法 .该方法根据实际情况 ,将模糊集合和径向基函数神经网络结合起来 ,用于水雷状态的识别 .仿真结果表明 ,这种识别方法性能稳定 ,且有很高的识别精度 .