基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型

对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。     

基于改进CNN的红外目标识别方法研究

自动目标识别是红外成像精确制导武器系统的关键技术,针对传统红外目标识别算法在复杂环境作战中存在目标特征建模复杂、识别率低等问题,提出一种基于改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法。结合红外目标特性,调整ZFNet的卷积层和池化层数量,加入空间变换网络以提高对数据变换的鲁棒性;对Dropout层的丢弃率变化进行可视化分析并确定选取原则,以提高红外目标的识别率。通过试验结果与传统方法相比,该方法具有较高的识别率,能够为红外成像导引头目标识别算法设计提供参考。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。     

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

面向道路交通场景的车辆违规占道实时检测

为了提高道路管理的智能化,面向交通场景搭建了车辆违规占道自动检测系统,对违规占道的车辆进行检测并自动识别其车牌.首先,以Yolov3目标检测器为基础,针对交通场景下的车辆检测,对检测器的主干网络进行改进,使得Yolov3更加适应现实的应用场景;然后,在检测到违规车辆后,基于卷积神经网络,对其进行车牌识别;最后,为了应对...     

一种基于压缩感知的OFDM调制识别方法

卫星通信信号频带宽、传输数据量大的特性,为解决其处理困难的问题,提出一种基于压缩感知的OFDM信号调制识别方法,对OFDM信号进行稀疏变换后,在非重构的条件下直接对欠采样测量值进行处理,根据OFDM信号在高阶累积量上的性质进行调制识别。推算了几种单载频调制信号的欠采样后的高阶累积量理论值;分析了OFDM信号的渐进高斯性,通过这一性质可以将OFDM信号与其他单载频调制信号区分,做到OFDM信号的调制识别;仿真实验结果表明,该方法可以在欠采样的情况下以较高概率完成对OFDM信号进行调制识别,并且有较好的抗噪性。