基于改进Faster R-CNN的舰船目标三维识别算法

针对二维图像无法深度表征目标、远海舰船目标表征困难等问题,提出基于更快卷积神经网络和区域组合识别模型相结合的三维舰船目标识别框架。重建舰船三维模型,在原始的区域生成网络上利用级联的方法改进了生成滑动窗口的方法,同时提出实际标注与区域建议联合识别模型,采用非极大值抑制的方法对容错框进行去除。实验结果表明所改进的算法在舰船目标三维识别的精确率和召回率上均有较大优势。     

基于分形维数的数字调制信号识别

在复杂的电磁环境下,如何快速准确地对低信噪比下的常见通信信号进行较全面的识别是一个亟待解决的问题。在对信号分形维数仿真讨论的基础上,提出了一种新的通信信号识别方法。首先,对接收到的信号进行预处理,然后提取其盒维数和信息维数,将两者作为识别的特征参数,最后基于支持向量机实现未知信号的识别。由仿真结果分析可知:预处理后的信号序列的盒维数和信息维数分离度高且受噪声和信号参数的影响小,识别结果较好。在信噪比为5 dB时,不同调制类型信号间的识别准确率最低为87%。     

手指静脉结构的B样条描述方法

针对现有手指静脉结构描述方法无法充分描述手指静脉结构中具有显著性和稳健性的线结构的问题,提出一种基于B样条的手指静脉结构描述方法。对于细化后的手指静脉纹路,采用线段扫描方式获取各静脉分支上目标点的坐标集合,用B样条曲线拟合各条静脉分支,求取各B样条曲线的控制点坐标,用其描述手指静脉的线结构。结果表明,采用本文方法描述手指静脉结构误差小、存储空间占用小,可以有效描述手指静脉线结构,并提高手指静脉的识别率。     

二维非参数最大散度差鉴别分析的SAR图像识别

为增强线性鉴别分析(LDA)在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析(2DNMSD)的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴别分析准则求取投影矢量。基于MSTAR计划录取的数据的仿真实验结果表明:即使方位角信息未知并且使用简单的最近邻分类器,该方法所提取特征在较低特征维数下的识别率也可以达到98%以上,表明了方法的有效性和正确性。     

基于ITS与多重分形的传动箱状态识别

实验采集的传动箱振动信号受噪声干扰严重,难以直接通过信号的多重分形特征参量来区分不同工况,为此,采用ITS降噪及微弱特征提取方法,计算了降噪后传动箱正常运转、润滑不良及基座松动3种状态下的多重分形谱参数,对特征提取后信号从局部到整体、从渐进态到最终态的微变化过程进行了定量描述,并由这些特征值的敏感性判断了系统状态类别。     

基于功率控制分组的RFID防碰撞算法改进

为了减少阅读器读取标签过程中的查询次数,降低标签发生碰撞的概率,提高系统效率,针对功率控制分组防碰撞算法不能根据标签数动态地进行组数划分,提出了一种改进算法。采用数学分析与二进制算法相结合的方法,找到最优组数,根据最优组数划分阅读器的读取区域,标签分布在划分的组中,阅读器依次读取不同组中的标签。通过划分组数,减少阅读器每次读取的标签数,从而降低标签碰撞的可能性。仿真结果表明,改进算法显著减少了碰撞次数,提高了系统效率。     

网络新词

正网络闲逛族指那些没有特定目标,只是出于好奇和探究心理在网络上闲逛的人。网络闲逛族被网络上现有的海量信息所吸引,无论白天黑夜,他们可以随时获取这些信息。中间朋友就是把两个或两个以上的朋友叫到一起玩的人。如果没有他、她,这些人是不会结伴出游的。有时人们通过这种"中间朋友"得以结识彼此。     

基于抽象隐马尔可夫模型的CGF路径规划识别

路径规划识别是一种以位置信息为输入的在线识别。为了使CGF能在仿真中识别对手的路径和终点目标,在分析路径规划层次的基础上引入了抽象隐马尔可夫模型的识别框架。针对标准模型在对手更改终点目标和自上而下规划时无法识别的问题,提出了一种顶层策略可变的抽象隐马尔可夫模型。为模型的顶层策略增加初始分布和策略终止变量,更改了策略终止变量间的依赖关系,使下层策略能被强制终止。给出了改进后DBN结构,并通过推导条件概率更新和RB变量抽样流程实现了模型的近似推理。仿真实验表明,改进模型能准确识别给定环境下的各类典型航迹,不仅在终点目标不变时能较好地维持标准模型的识别准确率,在提供足够的观测数据后还能很好地解决变目标识别问题。     

Mark XIIA IFF系统中频数字接收机设计与仿真

Mark XIIA IFF是一种由美军与北约盟军共同研制的为了提高战场态势感知能力的新型敌我识别系统。以其为研究对象,提出了Mark XIIA Mode 5系统中频数字应答接收机的框架结构,并利用Simulink软件设计了一种最佳的状态接收机仿真模型,对结果进行了分析,验证了方案的可行性,为具体方案的实现奠定了基础。     

基于相关性的OFDM盲识别与参数估计方法

针对非协作通信领域OFDM信号识别难的问题,提出一种基于信号循环前缀相关性的盲识别和时域参数估计算法。通过对OFDM信号循环自相关函数进行分析,在时域上求出延时自相关运算函数的波形,利用循环前缀的相关波峰的特性,以区别OFDM信号和单载波信号,实现对OFDM信号的盲识别。在此基础上,通过采用多个OFDM信号构造循环前缀相关性的累加函数所形成的波峰完成对符号和循环前缀长度等参数的估计。