弹型识别判据2的研究

介绍了在识别中子弹爆炸与小型原子弹爆炸的过程中,对弹型识别判据2——“基于探测距离R和早期核辐射中γ辐射周围吸收剂D*（10）的弹型识别方法”的研究．     

神秘的生物武器装备

在引发21世纪武器装备革命性变化的高新技术中,迅速兴起的生物技术,发展势头正猛。生物技术包括遗传工程、细胞工程和发酵工程等。有识之士认为,现代化生物武器是一支重要的威慑力量,在未来战场上,比原子弹更可怕。     

数据融合与敌我识别综述

敌我识别 (IFF)是自动目标识别 (ATR)技术的重要应用之一。高科技条件下现代战场中的目标侦察与敌我识别问题 ,一直是国际雷达领域和信息处理技术的主攻方向。为适应未来数字化战场的作战需求 ,具有敌我识别能力的系统 ,已成为 2 1世纪战场数字化系统的基本功能单元之一。扼要介绍了目标识别的有效途径、可提高敌我识别系统效能的数据融合技术及IFF现状与发展趋势。     

指纹识别技术在可视化后勤仓库管理中的应用探讨

身份识别和网络安全越来越被人们广泛重视。指纹识别技术是应用在身份识别和网络安全中最具代表性和应用前景的一种技术。随着可视化后勤系统的建设,指纹识别技术将成为我军未来后勤仓库安全管理的关键技术之一。在分析指纹识别技术及其性能的基础上,结合后勤仓库安全管理的特点,提出了指纹识别在后勤仓库管理局域网和广域网上的具体实现方案,并介绍了指纹识别技术在可视后勤中的具体应用方法。     

雷达情报特征的Bayes识别方法

根据雷达情报目标判性应用背景,对Bayes方法在该领域的应用进行了研究,初步建立了基于雷达情报特征的统计模型,并在算法的收敛速度和稳健性等方面与D-S证据理论进行了比较。仿真结果表明,Bayes方法对先验信息的精确程度要求并不十分严格,能较好地解决雷达情报综合问题。     

频频误伤谁之过

在伊拉克战争中,美英联军凭借其强大的军事实力迅速取得了胜利。然而,在这场辉煌胜利的背后,一些联军官兵却因为误伤成为冤魂。频频误伤谁之过? 2003年3月7日的英国《简氏防务周刊》报道,为了防止在战争中误伤友军,美军加大了防误伤设备的研制与装备步伐。报道称,美军为其部署在海湾地区的作战部队装备了最新型“防误伤战术通信系统”,并宣称这种数字化的“21世纪旅级部队作战指挥系统”能随时跟踪战场上的情况,精确分辨敌军和友军,保证美军和盟军能共     

不变矩理论及其在目标识别中的应用

几何形状的识别在计算机视觉中具有十分重要的意义,一般几何形状可以分为区域和边界两种。不变矩特征在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变。介绍了利用图像的不变矩向量进行目标形状识别的方法,并比较了Hu提出的基于区域的不变矩和Chen提出的基于边界的不变矩的性能和计算速度。     

基于Wigner-Ville时频幅值曲率的结构位置损伤识别

为探索既有明确物理意义又有良好实用性的结构损伤识别方法,利用Wigner-Ville时频分布（WVD）对结构自由振动响应进行解析,建立了WVD时频幅值与结构模态参数的函数关系,提出利用测点WVD时频幅值曲率来识别损伤。该方法物理意义明确,初始激励易于实施,且不需要模态参数识别,提高了损伤识别精度。算例分析结果表明,所提出的方法能较好地识别出结构单个或多个损伤位置,且数据易于获得,处理简便。     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

基于不变矩和神经网络的目标识别方法

针对寻的导引头成像制导中实时采集图像由于存在几何失真及像质模糊而导致目标识别精度差的问题,提出了一种基于不变矩和神经网络的目标识别方法.该方法采用一种改进的不变矩算法提取目标图像的不变矩特征量来训练BP神经网络,实现目标图像的识别和分类.仿真结果表明该不变矩特征库训练的神经网络分类器具有较高的识别精度,是一种比较实用的目标识别方法.