确定冲击载荷识别频段方法探讨

冲击载荷识别中,识别频段的确定直接影响识别精度,根据目前确定信号频段的4种方法,通过分析比较,提出了依实际情况,经载荷频段预估、试识别、平滑处理,而后用载荷频谱函数下降20db确定载荷频段的方法,并通过实例,进一步说明了该方法的可行性。     

基于本征极化的飞机目标识别

提出了变质极化散射矩阵对称性的最小Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数准则修正方法,并在此基础上利用本征极化理论提取了雷达目标的极化特征,对五种飞机目标进行了识别实验研究,取得了良好的目标分类或识别效果。     

中近距离爆炸与地震的识别

建立了一种识别中近离爆炸与地震的方法,采用Ｆｉｓｈｅｒ线性差别和多层前馈神经网络２种模式识别方法对河北地区和山西地区２的类事件进行了识别,实验证明：Ａｐ／Ａｓ,Ｔｓ具有较好的分类能力,Ｍｌ／Ｍｄ的分类能力一般;实验还表明,鉴别量的分类能力不仅与传播有关,还与采用的模式识别方法有关。     

基于结构自整定前馈网络的雷达目标识别研究

概述了基于雷达成像的目标类型识别技术。阐述了多层前向网络的分类特性,提出一种网络结构自整定算法来训练网络,并构造分类器,对基于转台成像实验的雷达目标类型识别问题进行了仿真研究。研究结果表明,经结构自整定算法训练后的前馈网络对成像雷达目标具有较好的推广识别能力,识别率达到９０％。     

基于一维平均距离像矩特征的飞机目标识别

本文分析了利用一维距离像进行目标识别的问题。通过对目标相邻的一维距离像进行幅度平方平均处理,得到比较稳定的平均距离像。然后将目标的平均距离像看作二值图像,提取它的矩特征用于分类识别。对三类飞机目标进行分类识别的结果表明该方法是可行的。     

基于瞬时转速多特征融合的内燃机各缸工作状态识别

为分析内燃机瞬时转速波动过程与各缸工作相位的对应关系,进而识别各缸工作状态,提出了基于硬件计数原理的内燃机瞬时转速精确测试方法,在某自行火炮发动机上测取了发动机正常工作、燃烧不良和失火工况下的瞬时转速信号。对信号进行频谱分析,并利用分频带滤波方法分离出电调信号和各缸做功冲击信号,进而提出5个特征参数并计算各特征参数的相对偏差和偏差极性,最后根据不同特征参数的相对偏差幅值和偏差极性分布规律判别各缸工作状态并定位状态异常缸。     

面向结构洞的指挥控制网络关键节点识别方法

针对目前指挥控制网络关键节点识别方法利用局部信息识别精度低、利用全局信息识别复杂度高的问题,提出了一种面向结构洞的指挥控制网络关键节点识别方法,该方法综合考虑了指挥控制网络结构特征和全局拓扑信息,引入了层级流介数的概念用以计算网络的约束系数。实验分析表明,该方法提高了关键节点识别精度,降低了算法复杂度,更加适用于指挥控制网络关键节点识别的需要。     

基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法

针对合成孔径雷达目标识别问题,提出一种基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该方法利用小波多尺度分析构造过完备稀疏字典,将训练样本图像在小波解析域中进行小波多层分解,充分利用小波多尺度分析突出图像局部特征的特点,并和过完备稀疏表示有效结合组成级联字典。通过求解测试样本相应的稀疏系数矢量并根据系数矢量中对应训练样本类别的重构误差判定目标类型。实验结果表明,该方法在识别前无需对SAR图像进行预处理,具有良好的识别效果。     

基于概率分布的硬件木马检测特征选择方法

针对基于旁路信号分析的硬件木马检测中存在的高维以及信号冗余度高等问题,寻求一种特征选择方法在降维、降低冗余度方面的可行性,通过考虑样本概率的分布情况,提出了一种以散度和Bhattacharyya距离作为可分性判据的特征选择方法。首先分析了旁路信号的特征选择问题,然后阐述了基于散度和Bhattacharyya距离的可分性判据,最后在FPGA中植入硬件木马,采用K-L方法进行实验,通过对样本特征选择前后的检测效果发现,这种特征选择方法不仅有助于分辨"金片"与含木马的待测芯片间旁路信号的统计差异,而且与分类错误率建立联系,更好地实现了硬件木马的检测。