基于小波变换的舰船辐射噪声调制特征分析

舰船辐射噪声在不同频带上的调制是有差异,利用多子带技术可以得到不同频带上的调制谱.研究了多子带分析技术以及利用小波包分析获得不同频带上的调制谱技术,利用最小信息熵准则对小波包分解进行了优化.双比两种方法,得到了一些有益的结论.试验表明,多子带分析技术对识别工程应用有指导意义.     

海战场的规划识别研究

规划识别可分为锁眼型(keyhole)和意图型(intention),又可划分为个体的和群体的两种类型,对于敌舰艇编队的规划识别则属于意图型的和群体类型的.舰船及其编队指控系统在战场指挥决策过程中,根据多传感器信息融合系统提供的实时数据与信息进行态势评估,除了敌我识别、目标身份识别、威胁估计外,还涉及对敌舰及其编队的意图型、群体型的规划识别问题.初步探讨舰艇编队(即多自主体系统Multi-Agent System,MAS)规划识别特点、MAS规划识别规划结构框架和基于时态描述逻辑的动作推理的若干问题.     

基于层次分析法的化工企业火灾风险评估研究

化工企业火灾风险评估对于化工生产至关重要。针对化工行业的火灾风险,结合层次分析法和模糊识别模式的优点,提出了基于层次分析—模糊识别的综合评价方法,并通过实例评估证明了这种评价方法行之有效。     

地面战场多目标声探测识别系统的研究

讨论了声探测识别的原理,介绍了战场多目标声探测识别系统的构成及工作原理,对于系统构成的技术关键及解决途径进行了论述。     

外卡式传感器特征参数的提取与分析

基于试验所检测到的压力波形,通过分析燃油喷射过程,提取了压力波形的特征参数,着重给出了特征点识别的新算法,井用MATLAB开发了相应软件。最后,根据识别结果,分析了调整参数对特征参数的影响。     

武器系统综合效能模糊识别模型

武器系统的综合性能评价是一个半结构型多目标决策问题,引入指标相对隶属度概念,提出了一种新的指标权重确定方法,并综合模糊优选、模糊识别等理论建立了武器系统的多级模糊识别模型。示例对三型反舰导弹武器系统效能进行模糊识别,得到其性能相对客观的评估。     

漫谈美国军舰命名

美国拥有世界首屈一指的海军舰队,其在舰艇命名方面有自己的一套实施办法,似乎毫不在乎什么保密的问题,各个舰种总是按照从1开始排列舷号的原则进行排列,即使在战时也从不遮蔽或故意更改舷号,并在舷号方面也从不忌讳类似“13”这个西方人通常认为极不吉利的数字。每个舰种通常以一     

使用多分辨力神经网络的凹自动目标识别

本文介绍用多分辨力神经网络根据目标的凹(分等级的分辨力)图像探测和分类目标的方法。目标识别决策是以使能量函数最小化为基础的。在现行凹图像中可同时获得的几个分辨级上,把一个候选的斑点与目标模型库相比较,由此计算能量函数。为此,通过一个新的多层霍普菲尔德(Hopfield)神经网络,实现一个并发的(自上而下和自下而上)匹配过程。有关的能量函数不仅支持在相同分辨级的单元之间的交互作用,而且支持在不同分辨级的节点组之间的交互作用。这允许不同分辨级的特征互相证实或反驳,以便对潜在匹配的有效评定做出贡献。凝视控制,即再凹向所获得图像空间的更显著区域,由搜索与候选斑点无疑义的高分辨力的特征来实现。提供使用实际的二维(2—D)目标的试验以及它们的仿真凹图像。     

利用ISAR成像法进行架次识别

本文基于常规相参雷达体制,研究了利用ISAR成像法进行机群架次识别的问题,重点分析了对机群进行ISAR成像的特点,提出了适合机群成像的运动补偿方法,通过仿真实验验证了所提出的方法的有效性。     

军事电子信息处理中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求，然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况，力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。