精确定位与识别——威胁告警与定位技术的革命

精确定位与识别技术解决了现行雷达告警接收机的一些不足,它是一项革命性的技术进步,它为飞行员提供更彻底的更新换代产品以保证底成本发射器定位能力和准确的态势获知能力,满足战斗需求。     

基于灰色关联的目标识别模型

在分析研究空中目标特征指标的基础上,提出并建立了基于灰色关联的目标识别模型。通过实例说明,利用该方法进行目标识别简单、有效。     

基于证据理论的多传感器目标识别

为了解决证据理论在具体应用中存在的问题,对Dempster组合规则思想进行了具体的分析,讨论了该组合规则存在的问题及现行的一些改进措施;针对空中目标识别问题,提出了综合运用各种改进思想的融合方法,并给出了识别过程的流程图。     

基于证据理论的多源信息目标识别

目标识别系统中多源传感器信息高度冲突时,利用DS规则直接融合得出的结果不合理,针对该问题,提出了期望证据融合算法。多个证据融合时,根据两证据间的矛盾信息大小确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量归一化后得到各证据的权重系数,进而求出期望证据,并用DS规则迭代融合。通过数字仿真对多种方法进行了比较分析,表明期望证据法在传感器信息高度冲突时依然可以得到较为理想的融合结果。     

潜艇对水面舰艇编队攻击意图推理研究

为量化编队的对潜攻击意图,首先从潜艇能够获取的信息中提取攻击意图检测值;其次采取基于目标信息要素聚类的编队群体识别,将潜艇探测到的所有目标按照编队分群;最后采取基于可变权多目标决策的编队攻击意图推理将编队攻击意图的明显程度量化为编队攻击意图系数。研究使得编队对潜攻击意图表征成为可能,为威胁判断后续工作打下基础。     

BP神经网络在无源雷达目标识别中的应用

目标识别技术是无源雷达的关键技术之一.针对无源雷达目标识别的特点,在分析空中目标类型和目标表征的基础上,建立了基于BP神经网络的目标识别模型,并对设计该模型涉及的基本问题进行了详细分析,最后运用该模型对给定特征的空中目标的进行了实验.实验结果表明,该模型提高了目标识别的稳定性和准确性,是有效可行的.     

基于波形骨架的信号细微特征识别

从渡形这一原始信号特征来分析信号细微特征,研究建立一种渡形骨架提取的信号细微特征识别模型,强调利用主曲线来提取渡形的原始骨架,采用分形进行骨架比对,借此识别不同信号源发出的信号.依据信号源细微特征产生机理,设计仿真实验,验证波形骨架提取的信号细微特征识别模型可靠有效.     

小波变换在说话人识别中的应用研究

利用小波的多分辨特性提取说话人的语音特征参数,以及在预处理过程中运用小波分解去除噪声的基本原理和方法,分析了小波变换在说话人识别过程中不同阶段的应用。总结了小波变换对提高说话人识别系统的识别率具有重要的意义,并且提出了小波变化在说话人识别中运用所存在的问题和难点。     

激光成像雷达自动目标识别技术综述

现代战争复杂战场环境对精确制导武器的性能提出了越来越高的要求,激光成像雷达逐渐成为一种很有发展潜力的新型制导方式.介绍了激光成像雷达自动目标识别技术的研究现状,分析了激光成像雷达自动目标识别存在的问题,对激光成像雷达自动目标识别的技术途径进行了详细的综述.     

基于星载干涉仪测向的辐射源定位综合算法

针对卫星多次观测定位点的估计问题,提出一种不依赖于先验知识的定位点综合算法.该算法首先分析了星载干涉仪测向体制的定位精度,并基于此提出利用定位误差协方差矩阵对定位点进行加权综合的方法.仿真实验表明本文方法可以提高定位精度.