支持向量机的战场直升机目标分类识别

对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验.结果表明两种特征提取方法,都能很好地体现不同声目标之间的差异,SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能,目标识别率达到96%以上.     

敌我识别系统及其进展

从敌我识别系统的应用背景出发,综述了敌我识别系统的发展历程,分析了各种敌我识别系统的特点,比较了毫米波敌我识别系统和激光敌我识别系统的性能,指出了数据融合技术和微米/纳米技术对敌我识别技术发展的重要性.相关研究内容对敌我识别系统的论证、技术体制的选择有参考价值.     

基于卷积神经网络的雷达辐射源识别

随着电磁环境越来越复杂多变,给电子对抗带来了很大的挑战,基于传统的脉冲描述字和信号识别方法已不能满足战场要求.针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题,将基于相控阵雷达辐射源的细微特征,主要是包络特征和相噪特征,对其进行分析建模,并结合卷积神经网络提出了 一种基于雷达中频数据和一维卷积神经网络的雷达辐射源个体识别方法,训...     

基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

基于BP神经网络的空中目标识别

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

军用红外目标图像识别跟踪系统的现状与研究

红外目标图像识别跟踪系统在军事上具有重要而广泛的用途。针对其关键组成：红外探测器、信号处理、目标识别与跟踪,文章阐述了红外探测器（焦平面阵列）技术的发展现状,探讨了信号处理对系统作用距离的影响,综合分析了红外目标图像预处理、识别、跟踪算法,以及红外隐身目标探测与识别的技术途径,并进行了简要的硬件实现分析。     

相关分析在地面化学爆炸声源分类识别中的应用

在探讨地面化学爆炸声源识别方法的实践中,对比试验了基于相关分析的模板匹配法和特征相关法,表明特征相关法在分类识别能力,特征库建立及占用容量,经济投入和工作量等都优于模板匹配方法。     

四连杆机构连杆曲线的识别及机构反求

针对工程中查找四连杆机构连杆曲线图谱所存在的精度及效率问题,提出一种利用计算机图形学和数据库原理进行连杆曲线快速识别和查找的方法,此方法的核心是建立起曲线与机构的对应关系,用适当的数据结构表示它们,从而快速识别连杆曲线并建立相应的数据库,该方法还能迅速实现机构的反求。     

基于 Mellin 变换的利用双谱估计进行空中雷达目标识别

作者根据空中雷达目标快速机动的特点,提出了一种利用Ｍｅｌｌｉｎ变换及双谱估计提取目标特征量,应用最近邻（ＮＮ）法则进行综合判决的目标识别方法,并给出了计算机仿真实验结果。结果表明,该方法具有良好的抗噪声能力和较高的识别率。