基于动态时间规整算法的车辆目标分类研究

将动态时间规整(Dynamic Time Warping)算法应用于地面车辆目标的分类识别中。基于微多普勒效应原理,建立了轮式车辆和履带式车辆雷达回波模型,对两种车辆目标微多普勒信号的差异性进行了分析,并结合实测数据,验证了理论分析的正确性。在杂波抑制及速度归一化处理的基础上,利用动态时间规整算法,将提取出的车辆目标的累积失真距离作为目标分类识别的依据,实现了轮式车辆和履带式车辆的自动分类。基于实测数据的实验结果表明,该方法在不同信噪比条件下都具有较好的分类性能。     

不确定推理在雷达识别中的应用

通过对雷达的识别,既然可以及时识别对我方威胁较大的目标以便采取相应措施,同时雷达识别的结果也可进一步作为目标识别的知识源,用于对目标身份的识别,以满足辅助决策的需要.提出了不确定推理在雷达识别中的详细方法,给出了在选择载频、脉冲重复频率和脉冲宽度三个特征参数构成雷达特征向量情况下的识别结果.该方法具有较高的应用价值.     

基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别

针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。     

基于多信息源的潜艇目标融合识别系统研究

介绍了目标属性融合中的三种融合结构,并对潜艇获得目标属性信息的多信息源进行分析总结,提出了在潜艇目标融合识别系统中,采用决策级融合结构进行目标融合识别的方法,并对潜艇决策级融合识别过程进行了简要的分析说明.     

面向战术环境的语音指挥技术研究

与数据指挥相比,语音指挥在战术环境中优势明显。但因战术条件下地理环境复杂、电磁环境恶劣、通信信道速率低等原因影响了其指挥效能的发挥。通过对语音指挥现状分析,提出面向战术环境特别是窄信道条件下语音指挥的总体设想,并给出提升战术环境下语音指挥能力的关键技术及解决措施。最后通过试验验证了技术可行性。     

一种鱼雷电磁引信目标信号特征识别的新方法

描述了表征信号奇异性的Lipchitz指数方法,分析了小波变换检测信号奇异值的原理,结合鱼雷电磁引信目标信号的包络信号在到来和结束时刻以及在最大值点存在奇异值的情况,提出了一种识别包络信号的幅度变化率和持续时间特征的新方法。在Matlab环境中对该方法进行了仿真分析,结果表明:相比传统的模拟电路的识别方法,该方法识别精度高。     

基于规则库的陆军作战指挥活动仿真建模

为了更好地满足联合作战方案实验论证对陆军作战行动的要求,提出了一种基于规则库的陆军作战指挥活动仿真模型构建方法。这种模型将作战行动中的各种指挥行为和行动行为规则化入库,以行为规则调用的方式组织构建,该方法只要对实体（指挥实体、执行实体）和规则库进行组织和维护,就可以构建出能够满足各种作战样式下作战方案实验论证的陆军作战指挥活动仿真模型,避免了依托人工智能、神经网络等理论进行模型构建带来的不确定因素。     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.