军事电子信息处理中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求，然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况，力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。     

卫星及其诱饵的表面瞬态温度场

文中给出了计算空间目标和诱饵表面温度场的方法,比较了目标和诱饵表面温度特性的差异,指出了这些差异对点目标自动识别的重要意义。     

点目标自动识别

本文概述了远距离目标即点目标自动识别的技术方法,评述了与之有关的一些问题,并就其发展趋势提出了一些看法。     

空中预警机

本文说明什么是空中预警机,它在战争中的作用,以及E-2C 空中预警机的特点。详细叙述了E-3A 的六个航空电子设备分系统和空中预警机的发展趋势。     

基于模糊综合的红外目标融合识别

为了提高在复杂背景和强干扰条件下目标识别的可靠性,提出了一种基于模糊综合的目标融合识别算法,并采用双色红外成像系统所获得的红外图像数据进行了实验仿真。实验结果表明该算法在较大程度上提高了目标识别的可信度。     

基于Matlab神经网络的水下目标识别

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了目标像素灰度分布特征提取方法,并针对水下光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.对图像矩阵通过奇异值分解得到了目标有效维特征向量,分类器设计采用了Matlab环境下的BP神经网络,识别结果是令人满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性.     

一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法

通过对自动目标识别系统研究与分析,将DSmT引入到飞机序列图像识别中,构建基本置信指派及分类规则,提出了一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法,在分析权值选择特点的基础上,根据特征信息的置信指派组合有效权值,并且给出了基于加权DSmT融合规则的序列图像目标识别的流程,仿真结果表明,该方法提高了序列图像目标识别的准确性.     

基于双层随机森林的空袭目标识别

空袭目标识别是防空作战指挥决策的关键环节,针对空袭目标特征繁杂容易造成模型拟合和识别精度不高这一问题,为提高空袭目标的识别能力,提出了一种基于双层随机森林的空袭目标识别算法。该算法在第一层随机森林通过计算基尼指数变化量对特征进行重要性评估和优选,然后在第二层随机森林进行数据降维和目标识别,相较传统随机森林能够提高目标识别的准确率和稳定性。将该算法与传统随机森林、支持向量机和PNN神经网络进行对比分析,仿真结果表明该算法能够在保证识别准确率的基础上同时具有较高的识别速度和识别稳定性。     

基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法

针对传统意图识别算法在现代化空中对抗中识别飞机行动意图结果存在冲突,甚至无法识别目标意图的问题,提出了一种基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法;建立意图识别与代价敏感多类别三支决策相结合的数学模型,在每一个识别阶段计算出误分类代价损失值最小的那一种意图分类,得到唯一的识别结果,避免冲突结果的产生,同时,引入误分类代价第二最小损失的分类结果作为延迟域的备选选项,弥补多类别三支决策延迟域缺失的这一状况。最后通过仿真实验,验证了设计算法的有效性。