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高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。 相似文献
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针对目前网络上未知二进制协议种类繁多、不便于管理的问题,提出一种基于一维CNN的二进制协议分类方法,利用聚类得到协议数据的标签进行训练,直接将经过一类分类的二进制协议报文作为一维卷积神经网络的输入,训练分类模型,构建了一个二进制协议分类器,能够自动学习原始输入与预期输出之间的非线性关系,实现协议的自动分类功能。这是首次将一类分类与CNN网络应用于二进制协议分类领域。并且针对最大频度池化和一维卷积网络作了对比试验,验证了改进的有效性。经过实验验证对协议的识别率达到了98%以上,分类时间优于聚类方法。 相似文献
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本文将电流模式技术用于神经网络模式识别,以全电流模式胜者为王(WTA)和计算模式间匹配度(MS)为子网,进行了基于Hamming网的二值模式最优的敢小误差模式分类器设计实现。计算机仿真与理论结果吻合,所得电路结构简单、功耗低,具有潜在地应用前景。 相似文献
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本文提出了用二阶神经网络进行文本无关的说话人识别的方案,同时采用多共用一张大网的做法,并针对说话人识别的特点分析了方案中语音预处理和特征提取的问题。最后对方案进行了计算机模拟实现,取得了满意的识别效果。 相似文献