激光成像雷达自动目标识别技术综述

现代战争复杂战场环境对精确制导武器的性能提出了越来越高的要求,激光成像雷达逐渐成为一种很有发展潜力的新型制导方式.介绍了激光成像雷达自动目标识别技术的研究现状,分析了激光成像雷达自动目标识别存在的问题,对激光成像雷达自动目标识别的技术途径进行了详细的综述.     

基于波形骨架的信号细微特征识别

从渡形这一原始信号特征来分析信号细微特征,研究建立一种渡形骨架提取的信号细微特征识别模型,强调利用主曲线来提取渡形的原始骨架,采用分形进行骨架比对,借此识别不同信号源发出的信号.依据信号源细微特征产生机理,设计仿真实验,验证波形骨架提取的信号细微特征识别模型可靠有效.     

一种无人机辐射源调制样式识别算法

针对小型无人机威胁低空领域且在复杂电磁环境下难识别的问题,提出了 一种基于卷积神经网络的信号识别算法.首先,分析了无人机应用背景下直接序列扩频信号的特性,并采用短时傅里叶变换获取信号时频特征;然后,利用提出的能量阈值降噪法降低时频特征中噪声成分;最后,设计了卷积神经网络用于分类识别.仿真结果表明,该算法在信噪比为-6 ...     

基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分.贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯分类器及其扩展方法进行了分析比较.实验结果表明,与基于概率近似准则的方法相比,基于分类准确率提高准则的扩展树生成方法具有更为优秀的分类性能.     

基于扩张观测器的三维有限时间收敛导引律

为了保证视线角速率在弹目碰撞前收敛到零附近的较小邻域内从而达到准平行接近的状态,本文基于自抗扰控制的不确定性估计补偿思想,应用反演控制方法设计了一种考虑导弹自动驾驶仪二阶动态特性和目标机动的三维有限时间收敛导引律。根据有限时间收敛控制理论,严格证明了系统的有限时间收敛特性;为抑制量测噪声,将传统跟踪微分器进行改进并应用于扩张状态观测器与反演控制的设计中。仿真结果表明:在自动驾驶仪响应延迟情况下,所设计的导引律能够导引导弹在有限时间内精确地拦截高速机动目标;改进的跟踪微分器精度高、响应快;基于改进跟踪微分器的扩张观测器估计效果理想。     

基于层次方法和PCA特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞多分类,可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法实验后,选取支持向量机（SVM）作为基分类器,先用一对一策略（one- versus -one）训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。又考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能同时,每层分类前先采用主成分分析（PCA）法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次PCA法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基因短序列模式分析及其在5'剪接位点识别中的应用

短序列模式分析是基因序列分析的一个重要组成部分,在进行生物信号识别的时候,一般都会利用到短序列模式的信息。通常短序列模式的数目很多,如果每个都应用到生物信号识别中,会产生大量的参数,而且无法体现信号的主要特征。为了找出在识别信号位点中起关键作用的短序列模式,以信息增益作为评价依据,按照逐步选择的策略,将模式进行排队。根据排队结果,选取信息增益突出的短序列模式作为识别生物信号的关键依据,这样可以用较少的模式得到较好的结果。结合选取的短序列模式,用最大熵模型作为信号序列真实分布的估计,从而对给定序列进行识别。最后将这个方法用于5’剪接位点的识别,得到了满意的结果。     

基于双驱动模型的目标机动行为识别方法

针对目标样本数据和行为知识匮乏、不平衡对空中目标飞行机动识别带来的难题,提出了一种基于数据与知识双驱动的智能化识别方法。采用集成学习的思想将数据驱动的深度学习模型和知识驱动的推理模型融合,既可以弥补推理模型在复杂环境下表现不佳的不足,又可以增加深度学习的可解释性和鲁棒性。利用仿真对比实验验证所提方法的有效性,结果表明：所提算法对目标机动行为识别能力优于仅基于知识驱动或仅基于数据驱动的单驱动系统,准确率达到90.1%。此方法大幅提升了对复杂环境的适应能力和识别准确率,对目标机动行为识别有重要工程应用价值。     

基于卷积神经网络的多功能雷达行为辨识研究

针对多功能雷达行为状态复杂多变、难以识别的问题,提出了一种基于卷积神经网络的雷达行为辨识方法.建立多功能雷达行为辨识模型,对数据进行预处理,构建多功能雷达信号样本集.通过变化点检测算法对原始雷达信号脉冲序列进行分割,补齐有缺失的特征参数,构造完整的可用于训练的信号加参数数组样本.并针对处理后的雷达行为数据集的特点设计卷...     

汉语语音识别中的一种音节分割方法

汉语语音识别研究中,识别单元的选取是很重要的。随着大词汇量连续语音识别研究的发展,越来越多汉语语音识别研究中选取次音节单位作为识别单元。结合汉语发音声学特性,提出了音节的重叠音素分割策略,并利用小波方法实现了音节的分割,实验证明该方法分割准确可靠。