相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

基于半监督谱聚类的通信网台识别方法

针对通信网台识别准确率较低的问题,提出了一种基于半监督谱聚类的通信网台识别方法。通过密度峰值的方法构造决策图,得到通信网的数目;在谱聚类算法的基础上,利用侦察方掌握的先验知识,通过成对约束信息更新谱聚类算法的相似度矩阵,提升聚类算法性能,得到最终的网台识别结果。实验结果表明,该方法可以有效地利用知识库中已有的成对约束信息,较好地完成通信网台识别。     

多粒度直觉模糊三支决策及在目标识别中应用

针对直觉模糊三支决策模型在反映问题时存在不完全性以及统计特性单一的缺陷,将粒计算中多粒度空间描述问题的思想与直觉模糊三支决策模型的思想相结合,提出了多粒度直觉模糊三支决策模型。因不同粒空间呈现统计特性不同,给出具有一般性的乐观和悲观多粒度直觉模糊三支决策模型的定义。根据正域及负域不变的原则定义了多粒度直觉模糊三支决策模型的属性约简。基于Bayes最小风险理论对多粒度直觉模糊三支决策模型中的参数进行确定。将乐观多粒度直觉模糊三支决策模型应用于弹道导弹目标识别问题中。     

基于Hu矩的无人直升机着舰标志识别方法

针对无人直升机自主着舰中准确识别着舰标志的需要,提出了一种基于Hu矩的无人直升机着舰标志分块匹配识别方法。分析了无人直升机自主着舰中的着舰标志识别问题,给出了基于分块匹配的着舰标志识别处理流程;在此基础上,实现了对视觉图像在不同场景下的预处理;最后,在不同场景下对所提方法的有效性与可行性进行了实验验证,结果表明,应用该方法能够较好地实现对着舰标志的识别,具有一定的军事应用价值。     

基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的雷达辐射源信号识别算法

针对目前基于模糊函数提取的几何学特征,在低信噪比时表征能力弱,导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的识别方法.选取合适的EEMD参数,对时域信号进行降噪,提取模糊函数矩阵奇异值向量,求解其交叉熵作为特征,实现雷达辐射源信号识别.仿真实验表明,信噪比大于-5 dB时,所提方法对于BPS...     

基于改进编辑距离的军事领域实体链接

为将指挥员需求语句中的实体指称准确链接到知识图谱中的标准化实体节点上,提出了基于改进编辑距离的军事领域实体链接方法。通过对实体指称的非标准形式进行归纳总结,建立索引,并以BM25模型为基础,提出了融合考虑多方面相似性度量特征的改进编辑距离算法,对待链接实体进行综合排序,从而实现了实体链接。实验结果表明,该军事领域实体链接方法有效提高了实体链接时的匹配准确率。     

分布式BGP协议体系结构

随着Internet规模的扩展和连接密度的增加,作为域间路由标准的BGP协议面临严峻挑战。集群路由器的出现,其分布式的计算资源、存储资源以及体系结构上的高度可扩展,有利于解决BGP协议面临的这些问题。在分析BGP协议体系结构无法适应集群路由器分布式特点的基础上,通过对BGP协议功能的解耦合,提出一种新的、分布式的BGP协议体系结构。与传统方式相比,分布式BGP体系结构能够充分利用集群路由器的分布式的计算资源和存储资源,在协议可靠性、管理维护成本、协议多维可扩展性和简化BGP网络设计等方面具有极大优势。     

基于高斯数据增广的小样本数据无人机编队类型抗扰识别

近年来,随着无人机的应用越来越广泛,对无人机编队类型进行准确识别具有重要意义。基于此,对小样本数据下无人机编队类型识别问题进行了研究。首先,对目前常用的各种无人机编队类型识别方法进行了介绍,针对小样本数据无人机编队类型抗扰识别面临的主要问题进行了分析;其次,对所提方法涉及的理论背景进行了研究;然后,对所提无人机编队类型抗扰识别算法进行了详细阐述;最后以带有噪声的菱形无人机编队的位置坐标作为输入数据,使用所提方法进行仿真实验,仿真实验结果表明,以参数均方误差作为队形识别的准确度指标,所提方法可将均方误差由45.1降低至0.46,显著提高了无人机机群特征聚类的精度与鲁棒性,证明了所提方法在小样本数据无人机编队类型抗扰识别问题上的有效性。     

基于深度时频特征学习的雷达辐射源识别

针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法。基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理;设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力;利用高信噪比条件下8种辐射源信号样本对网络进行训练调优,低信噪比样本测试验证算法和网络的有效性。仿真结果表明,该方式在-8 dB信噪比条件下能达到98.31%的整体平均识别率,具备较强的鲁棒性。     

径向特征下的改进三角形星图识别算法

三角形星图识别可靠性与可操作性较强,目前仍在广泛使用,但是三角形星图识别算法存在冗余匹配和误识别。通过星点的几何分布构建星点的径向特征量,依据径向特征量对星图进行初始识别,将拍摄星点的识别结果限定在数颗导航星上。在初始识别的基础上,运用三角形星图识别算法再次进行识别,使三角形星图识别更具针对性,同时提高识别的正确性。实验结果表明,采用基于径向特征的改进三角形识别算法,星图识别的准确性和针对性都得到了提高。