基于剪枝加权k-NN算法的雷达电磁行为识别

为了更好地实施电子干扰和欺骗,针对目标雷达电磁行为识别问题,提出了一种新的算法。首先,给出了雷达电磁行为的形式化表述,并在此基础上将各项属性参数进行预处理;然后,通过改进的k-最近邻分类算法(k-nearest-neighbor classifier,k-NN)对数据进行处理,从而对未知的雷达电磁行为进行识别。实验结果表明:改进的算法引入剪枝加权策略可加强其分类识别能力,在分类准确率和时间效率上较原算法有一定的改善,对于雷达电磁行为的识别是有效可行的。     

无源雷达智能目标识别

现代战争给无源雷达目标识别提出更高要求。针对传统数据库匹配识别方法存在的识别率低和容错性差等缺陷,提出采用智能算法进行无源雷达目标识别,构建了无源雷达智能目标识别总体框架,并设计了支持向量机方法、神经网路方法和证据理论方法的算法运用框架。提出无源雷达智能目标识别的几个关键问题,为改进和提高无源雷达目标识别技术手段提供理论基础。     

舰载雷达低空作战性能评估

根据美军用的ADC模型,结合低空目标的特点,提出对舰载雷达低空作战性能的评估方法,把性能评估的重点放在探测能力、定位能力、抗干扰能力和识别能力这四个能力因子上,并给出确定方法.所作研究可为定量分析舰载雷达对低空目标作战性能提供依据.     

基于数学形态学的机场跑道自动识别方法

如何自动、正确且快速地从遥感或航拍图片中检测战略目标,是导弹能否准确击中目标的关键,在军事领域具有重要意义.针对机场跑道目标的各种特性,提出一种基于数学形态学形态滤波和形态重构的机场跑道自动识别算法.实验结果表明,该方法识别机场跑道的效果良好.     

一种基于Hough变换的线型群体队型识别方法

作战群体的队型是作战群体的重要属性之一,它往往反映了群体中各成员之间的协作关系,直接体现着该群体近期的作战意图、身份及威胁等态势信息。为了给指挥人员的态势评估及军事指挥提供更多深层次的战场信息,从而为其决策提供更好的支持,重点研究了作战群体线型队型的识别问题。利用Hough变换的点线对偶特性,给出了线型队型的模板建模方法,提出了基于参数点聚类的线型队型特征提取方法,进而给出了基于模板匹配的线型队型识别方法。仿真实验表明,该方法是行之有效的。