应用局部约束二维稀疏表示识别SAR图像目标

在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。     

基于直线基元角方向对几何关系直方图的目标识别方法

针对以往"角方向对几何"同类技术[6～8]提出了新的基于直线基元的几何不变特征关系,并使用该关系针对目标线集建立特征关系多维直方图,作为目标的几何不变特征,通过多维直方图匹配进行目标识别。实验证明该模式关系对于较规则的形体,其检测精度优于以往方法,可用于基于内容与结构的图像分析与目标识别系统中。     

雷达目标高分辨距离像的特征提取及识别方法

本文首先应用ＴＬＳ－ＥＳＰＲＩＴ算法提取光学区高分辨雷达目标散射中心位置信息,并提出了“基于散射中心位置的相关匹配”目标识别算法,而后,证明了该算法相关匹配系数与所选择的基底无关以及算法的稳定性问题。最后,给出了五种飞机缩比模型的实验结果。     

采用 Bayes 数据融合方法进行目标和诱饵的识别

本文以目标和诱饵的识别为背景,详细叙述了采用基于Ｂａｙｅｓ数据融合方法的基本原理、融合模型和识别结果。从识别结果可以看出,这种方法可以达到较高的识别率,是识别目标和诱饵的有效方法。     

基于稀疏表示的数字调制模式识别

通过分析稀疏表示在模式识别应用的基础上,提出了一种基于稀疏表示的特征提取方法。该方法首先引入主成分分析对新的样本进行降维,然后利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过范数最优化求解测试样本的稀疏系数,根据稀疏系数的分布提取特征值。最后利用支持向量机分类器进行信号的分类识别。并在求解最小范数优化问题中,提出一种通用的解决方案,利用粒子群算法确定最优惩罚系数。新方法提取的特征值经计算机仿真研究证明,该算法具有较好的有效性和一定的工程应用性。     

一种新的重频调制类型自动化识别方法

针对雷达重频调制类型模式识别中存在的问题,提出了一种可以自动化识别PRI调制类型的算法,易于工程化实现。该算法通过对脉冲序列提取特征向量完成调制类型的识别,并给出特征参数的描述。实验仿真和实际应用均表明该方法正确识别率高,可有效地识别PRI调制类型并输出特征参数。     

基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别

针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。     

电子对抗装备维修备件混合分类决策模型

针对电子对抗装备保障中维修备件分类问题,利用评估理论研究成果,提出将层次分析法(AHP)和模糊综合评判相结合的混合模型,为备件分类提供决策支持。首先,分析电抗装备备件分类的影响因素,提出其分类指标体系的设计原则,并建立指标体系层次结构模型;其次,通过德尔菲法和AHP计算得到每个指标因素的权重,为综合评判提供权重依据,进而建立多级模糊综合评判模型对受多因素影响的维修备件进行总体评价得到其综合得分;最后依据得分情况对待分类备件进行类ABC分类。该模型为电子对抗装备维修备件分类决策提供了科学有效的理论依据。     

陕西某预备役团 分类施训成效显著

近日来,陕西某预备役团以强军目标为牵引,掀起新一轮军事训练热潮。训练中,他们结合部队实际情况,因连而异,因课而异,分层次,分类别,分任务施训,打牢了遂行应急救援任务的基础课目训练,     

论单个军人队列动作的分类施训

单个军人队列动作是最基本的军事技能。依据《队列条令》,结合武警部队任务特点,从单个军人队列动作的运用实际出发,组训时分类施训,对提高武警部队的队列训练质量,必将起到巨大地推进作用。