基于贝叶斯网络的空中目标意图识别方法

针对空中目标意图识别问题,对防空作战中的战场事件进行了分类定义,根据事件之间的关联关系,提出了基于贝叶斯网络的空中目标意图识别方法,在此基础上,给出了网络模型的构建和推理方法,最后以一个示例说明了方法的有效性。     

一种基于重要性权重的证据合成方法及其应用

针对Dempster方法在合成高度冲突证据时结果与直观结论相悖的问题,提出了一种改进的基于重要性权重的证据合成方法,并将其应用到海上目标的识别。首先,根据证据之间的相似性程度判断证据间是否存在冲突,对于有冲突的情形,由基于P距离的权重分配模型得到各证据的重要性权值;然后,对BPA函数进行修正,采用Dempster规则修正后的BPA函数进行合成;最后,利用雷达和舰船的对应关系,将侦察雷达探测到的目标雷达信号载频、脉宽、重频转化为雷达参数的概率分配,并运用改进的证据合成方法进行了目标识别。仿真计算结果证明:该方法能有效处理冲突证据组合,克服了一票否决问题,减小了识别结果的不确定性,并保留了Dempster方法处理非冲突证据组合的良好特性。     

无线射频识别技术在军事物流中的应用

无线射频识别技术是一种非接触的信息自动识别技术,已被外军引入军事物流领域,保障成效显著。我军应用无线射频识别技术已具备了相应的基础条件,但也面临着缺乏发展规划、技术创新、标准制定、安全防范等问题。从目前情况看,解决这些问题,主要应做好科学确定发展战略、加强技术研发、制定自主技术标准和完善安全措施等工作。     

基于图像欧式距离的KPCA SAR图像目标识别算法

针对传统KPCA方法识别SAR图像时需首先对图像进行拉直处理问题进行研究,借助于图像欧式距离,提出了一种基于图像欧式距离的核函数构建方法,给出了3种基于图像欧式距离的核函数,并将其应用SAR图像识别中.以实测MSTAR数据为例,给出了识别结果和仿真分析,结果证明了该算法能够有效克服传统KPCA方法的局限性,是一种可行的方法.     

基于关联离散度的目标类型识别方法

针对空中作战空中目标识别问题,在分析影响目标类别因素的基础上,提出了一种基于关联离散度的空中目标灰色识别方法。该方法采用灰色理论,通过应用定义的关联离散度作为识别测度,因而在无需对现役雷达作太多技术改进的情况下,就可以提高低分辨雷达对空中目标粗略分类的自动判别能力。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。     

基于RCS序列的空间目标分类识别方法

结合三轴稳定卫星、自旋稳定卫星、翻滚目标和空间碎片的运动特征,依据强散射中心理论分别建立这四类空间目标的电磁散射模型,通过计算机仿真得到其RCS序列仿真值.针对这四类空间目标的RCS序列特点,提出了一种三轴稳定卫星与空间碎片的判别方法和利用RCS的周期性对空间目标分类识别算法,计算机仿真实验验证了算法的有效性.     

桅杆模型中纤绳初张力识别

桅杆有限元模型一般用实测平衡张力作为纤绳的初张力,研究表明这种做法对桅杆振动特性的影响不可忽略,有必要对有限元模型中纤绳初张力进行识别。针对实测数据可能少于、恰好或多于能确定纤绳初张力所需数目等3种情况,分别给出了纤绳初张力的识别方法,并结合算例对方法进行了验证,结果表明其方法执行效率高,提高了桅杆有限元分析的准确性。     

基于深度学习的枪声联合识别定位

针对现有枪声识别与定位任务中,识别与定位需分别进行,造成计算耗时、系统冗余、开发流程复杂等问题,提出使用一个Two Stage CRNN深度学习网络模型处理枪声识别与定位任务。首先,对采集到的枪声信号进行对数梅尔变换并计算广义相变互相关谱作为网络模型输入;其次,第一阶段通过CRNN网络对枪声信号进行识别;最后,第二阶段通过引入掩码实现判断是否将CRNN网络权重共享实现定位。相关实验表明,此方法能有效解决传统方法中识别与定位任务分别实现、系统冗余、开发流程复杂的问题,在实现联合识别定位中具有一定的应用价值。     

挠性胶管动态特性参数的辨识

建立了挠性胶管的物理模型 .以此为基础提出了用系统辨识的方法识别其动态特性参数 ,并推导出相应的计算公式