一种基于VPRSM的辐射源模糊识别方法

为解决辐射源识别的问题,研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述,得到该概念的充分条件,并依据知识间的依赖性作为所要考虑的因素来获取特征权值,同时结合模糊集理论,提出一种基于变精度粗集特征加权的辐射源模糊识别方法。最后将此识别方法模型应用于雷达辐射源用途识别,仿真实验及其结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于改进灰关联理论的目标类型识别模型研究

主要针对防空作战中对空袭目标类型识别需求,建立了一个基于变异系数法进行赋权的离散灰关联识别模型.该模型首先充分利用未知目标特征参数的变异程度,客观地对各指标进行赋权;其次对灰关联法进行改进,从置信距离出发用离散关联度更准确地描述两序列数据之间的关联程度,从而为目标识别提供更加可靠的辅助决策.实例分析表明,该模型方法简单,识别率高,具有很高的应用价值.     

Commonization：一种构词法的命名

英语构词是英语词汇扩大的重要方式之一,是语言学尤其是词汇学的重要研究对象。但是,构词法的名称和种类还不够统一,有的名称也不够科学。本文将就英语词汇的发展、目前英语词汇学著作中的构词法、wordsfrom proper nouns（来自专有名词的词语）这一不科学的构词法名称进行论述,并按照英语构词法规律,造出com-monization（专有名词普通化）这一词语,作为这种构词法的名称,并征求语言学界人士的意见。     

正确识别和对待大学生士兵五种“心理落差”

随着中国特色军事变革的深入推进,大学生士兵群体应运而生。这一群体的出现,给多彩的军营生活注入了新的生机和活力,也必将对从根本上优化兵员队伍素质结构、加快军队现代化建设步伐产生积极影响。当前,新一批大学生士兵已经应征人伍,开始了全新的新兵生活。结合“大学生士兵如何更好地适应军营生活”这一调研课题,笔者通过听取介绍、新兵座谈、问卷调查、查阅档案等方式,对这一群体进行了认真审视。     

OODA-L模式下的智能无人集群作战仿真建模框架

介绍了智能无人集群作战的相关概念,为反映智能无人仿真实体的自主能力和适应能力,提出将学习过程显性化的观察-判断-决策-行动-学习(Observe, Orient, Decide, Act and Learning, OODA-L)模式,并进一步扩展为适用于集群协同的Co-OODA-L模式。在智能无人仿真实体的总体描述上,采用马尔可夫决策过程进行数学抽象处理,提出智能无人Agent的三域分层结构。为体现智能无人集群作战的自主协同、分布式等特点,提出了利用人工神经网络将可变数量的智能无人Agent融合为同构或异构集群进行协同作战建模的体系结构。     

基于CRNN的汽车发动机声纹个体识别方法

为提高声纹个体识别率,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和深度循环神经网络(RNN)的声纹个体识别方案CRNN,用于发动机声纹个体识别.该方法通过优化CRNN网络参数,挖掘声谱图"纹路"特征和时序特征,解决现有方法不能充分利用声音信号特征的问题.基于实采汽车发动机声音信号的仿真结果表明,相对于传统方法,改进CRNN能获得更高识别率,达到了98.75％.     

基于双谱切片小波包的雷达体制识别技术

根据机械扫描雷达、一维相控阵雷达和二维相控阵雷达扫描方式的差异,通过对3种体制雷达进行双谱分析、切片化处理以及小波包分解,提出了双谱切片小波包的概念,并根据此特征用支持向量机对不同体制的雷达进行识别.仿真结果表明:该方法在噪声占比为0～20％时,可分性好,并且在噪声占比增大时,通过该特征仍能对不同体制的雷达进行有效识别.     

多无人机协作侦察中的车辆再识别

在多无人机协作侦察中,匹配识别不同无人机侦察发现的装甲车辆,属于车辆再识别任务。近年来,车辆再识别技术在智能交通领域得到了快速发展,但是该技术尚未在军事领域得到充分的关注和应用。本文围绕该技术的发展和军事应用展开研究,一方面,从数据集、特征表示、注意力学习、度量学习、属性学习等方面对民用车辆再识别技术进展进行综述,分析总结了现有技术的优点和劣势,提出了有待深入探索的研究方向;另一方面,以多无人机协作侦察任务为背景,探讨分析了车辆再识别在其中的作战运用方式,并针对战场上存在的计算资源有限、环境复杂多变等因素导致车辆再识别性能下降问题,提出了可能的解决思路。本文研究可为车辆再识别技术在多无人机协作侦察中的应用提供前瞻性参考。     

基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术在战场目标识别中的应用

近年来,多传感器信息融合技术已经在许多领域得到了广泛的应用,该技术也可以用于战场目标识别.在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念和方法之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理.仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法.     

基于方位起伏方差的目标识别方法

根据潜艇目标亮点模型的方位起伏,提出了一种基于目标方位起伏方差的目标识别方法.给出了具体的实现方案和相应的仿真结果.仿真结果表明,按照该方案设计的目标识别系统,只要根据试验修正判决门限的设定,就可以使鱼雷准确地识别真假目标.