一种新的基于DSmT的合成公式

DSmT是一种有用的不确定推理方法,能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题.由于其在组合规则方面存在不足,影响了DSmT的应用.提出了一种新的合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对支持证据冲突的概率进行重新分配.仿真分析表明,新的合成公式提高了目标识别的准确性,对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果.     

基于卷积神经网络的雷达辐射源识别

随着电磁环境越来越复杂多变,给电子对抗带来了很大的挑战,基于传统的脉冲描述字和信号识别方法已不能满足战场要求.针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题,将基于相控阵雷达辐射源的细微特征,主要是包络特征和相噪特征,对其进行分析建模,并结合卷积神经网络提出了 一种基于雷达中频数据和一维卷积神经网络的雷达辐射源个体识别方法,训...     

多DSP并行的神经网络集成目标识别法

针对分布式信息融合结构、异质传感器条件下的目标识别问题,提出了基于多DSP并行结构的神经网络集成目标识别方法.给出了生成神经网络集成的具体方法,并构造了一个实际的空中目标识别硬件系统.结果表明,系统的目标识别性能明显优于单个神经网络的目标识别性能,且识别目标的速度很快.     

油管油压信号的载荷识别

在高速柴油发动机喷油系统性能检测中,一般以燃油压力信号作为喷油系统性能检测参量。通过对油压波形进行分析来判断喷油系统的工作状况,阐述了采用载荷识别技术识别油压信号的频谱特性,进而得到其时域波形的理论与方法,并在模拟试验中获得了识别结果。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

Fisher线性分类器在两类化学爆炸声源识别中的应用

对两类问题地面化学爆炸声源实时识别,按Ｆｉｓｈｅｒ准则设计线性分类器,采用理论训练、部分实验修正的方法建立判别函数系数,证明具有较强的分类能力。此外,它结构简单,计算,判别速度快,成本低,占用机时少。     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%～18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

小口径舰炮武器系统作战效能评估模型研究

通过对小口径舰炮武器系统的分析,建立小口径舰炮武器系统作战效能评估指标体系,得到基于"串/并联"模型框架的作战效能评估A.D.C扩展模型E=A.D.C.S.通过某型小口径舰炮武器系统的实例计算验证了模型的正确性,并得出分析结论.     

空降兵装备发展仿真实验研究

开展空降兵装备发展仿真实验研究,是促进空降兵装备快速发展的有效途径。提出了空降兵装备发展实验研究体系结构,在此基础上,重点对仿真实验研究的技术框架和模型体系的柔性设计进行了分析与研究,并对发展需求论证环境和作战运用研究环境的部署与运行方式进行了阐述,旨在为空降兵装备发展仿真实验研究的顶层设计及具体实现提供参考。