基于深度学习的交通袭击攻击方式智能识别

针对交通袭击事件特征自动学习提取、特征提取与模式识别融合问题,提出基于深度学习的交通袭击攻击方式智能识别方法;利用加噪自动编码深度神经网络从高维度、多样化的交通袭击事件统计大数据中自动学习提取出各类攻击方式特征,并利用微调将特征学习与模式识别融为一体,最终实现交通袭击攻击方式的智能识别;采用全球恐怖主义数据库的数据对该...     

全局仿射变换条件下图像不变量提取新方法

从仿射几何理论出发,提出了一种全局仿射变换条件下图像特征不变量构造的新方法.利用仿射区域划分获取一组扩展质心集合作为图像特征点集;求解特征点集的凸包,根据扩展质心的性质将凸包顶点均匀组合成若干特征区域;利用仿射几何性质构造了有效的仿射不变量.实验对该方法进行了全面的比较分析,以验证所构造的不变量更具稳定性和高时效性.     

雷达空间目标识别仿真系统设计

设计了基于雷达观测的空间目标识别仿真系统,分析了主要功能组成、仿真系统技术关键,介绍了ISAR成像技术及雷达空间目标RCS预估系统的组成和方法,仿真实践证明,该系统具有一定的实用价值。     

一种无人机辐射源调制样式识别算法

针对小型无人机威胁低空领域且在复杂电磁环境下难识别的问题,提出了 一种基于卷积神经网络的信号识别算法.首先,分析了无人机应用背景下直接序列扩频信号的特性,并采用短时傅里叶变换获取信号时频特征;然后,利用提出的能量阈值降噪法降低时频特征中噪声成分;最后,设计了卷积神经网络用于分类识别.仿真结果表明,该算法在信噪比为-6 ...     

航母编队反潜目标识别和威胁评估仿真

采用贝叶斯网络模型对目标识别、威胁评估是一种有效的定量分析方法。这里首次将贝叶斯网络模型运用到航母编队作战决策中识别水下目标和评估威胁等级。结合部队实际情况分别构建目标识别和威胁评估贝叶斯网络模型;基于部队实践数据、院校专家和查阅资料构建符合实际情况的条件概率表;最后通过仿真实验对水下目标进行识别和评估威胁等级,对比部队相关数据验证了贝叶斯网络对航母编队目标识别和威胁评估的有效性,能够为航母编队指挥员反潜作战提供一定的辅助决策。     

高空域噪声影响下的目标检测识别方法研究

在采用喷射式制冷体制的红外线列探测器扫描成像系统中,探测器焦面温度是时变的,使现有的非均匀性校正方法无法抑制空域噪声,难以进行目标检测识别.根据扫描成像特点,提出一种在高空域噪声存在的背景中进行目标检测识别的解决方案,利用多通道并行处理、决策级融合方法,避开空域噪声的影响,实现了目标的检测识别.     

基于蚁群算法的舰艇编队多目标识别模型

现代海战中,舰艇编队面临的威胁目标复杂多样,正确识别目标是做出准确的军事决策的前提。基于蚁群算法的并行最优化特点,引入近邻函数,将目标识别问题转化为最优化聚类问题,提出了一种新的多目标识别算法。实验结果表明此方法是有效的,具有一定的军事现实意义。     

基于WSID网络的装备管理系统设计与实现

针对野外驻训或战场上的装备管理不便问题,文中设计并实现了一种基于WSID(Wireless SensorIDentification)网络的装备管理系统,该系统利用融合了RFID技术的无线传感器网络,在任何时间任何地点快速部署多个传感器节点,迅速地建立起装备临时管理系统,灵活、便捷和有效。实验结果表明,该系统能够通过WSID网络对出入库配备ID标签的装备实行有效的管理。