矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

雷达目标高分辨距离像的特征提取及识别方法

本文首先应用ＴＬＳ－ＥＳＰＲＩＴ算法提取光学区高分辨雷达目标散射中心位置信息,并提出了“基于散射中心位置的相关匹配”目标识别算法,而后,证明了该算法相关匹配系数与所选择的基底无关以及算法的稳定性问题。最后,给出了五种飞机缩比模型的实验结果。     

雷达天线扫描方式的自动识别方法

为了对雷达天线扫描方式进行自动识别,改进开发了天线扫描方式模拟器,并分别研究了电子扫描和机械扫描的特征提取和识别方法。基于最大主瓣脉冲序列的特征参数实现电子扫描和机械扫描的区分,然后基于单个天线扫描周期脉冲序列的特征参数实现8种机械扫描方式的自动识别。仿真结果表明,本文方法能够区分一维电扫、二维电扫和机械扫描,并且采用支持向量机决策树对机械扫描方式的识别正确率高于决策树方法。     

基于B样条的手指静脉结构描述方法*

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,该方法首先采用线段扫描方式获取各静脉分支上目标点的坐标集合,然后采用B样条曲线拟合各条静脉分支,最后求取各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。     

基于粗集和最大熵的模式识别方法

用基于属性约简的粗集理论找出条件属性的最小属性集。对属性间为不确定因果关系的模式,计算在最大熵情况下发生的概率,通过比较概率来进行模式识别,实例分析和结论部分说明这种方法是有效的。     

基于多信息源的潜艇目标融合识别系统研究

介绍了目标属性融合中的三种融合结构,并对潜艇获得目标属性信息的多信息源进行分析总结,提出了在潜艇目标融合识别系统中,采用决策级融合结构进行目标融合识别的方法,并对潜艇决策级融合识别过程进行了简要的分析说明.     

基于拼接算法的炮膛疵病自动识别技术

针对当前采用目测识别方法进行炮膛疵病检测时存在的识别速度慢、精度低、人为影响因素大等缺点,提出了一种基于拼接算法的炮膛疵病检测方法。该方法采用Harris角点检测算法进行特征点提取,采用归一化互相关法进行特征点初匹配,采用马氏距离提纯算法消除误匹配,采用改进的8参数透视变换优化估计算法和基于边界保持的函数加权平滑融合算法进行炮膛图像融合,并选取图像面积、短长径之比为特征参数完成疵病的自动识别。实验结果表明：该算法对炮膛图像能较好地进行拼接,而且数值化的疵病识别方法相比传统目测识别方法也更加快速、准确,可为部队和相关工程人员进行身管检测提供有益参考。     

基于小波矩和支持向量机的装甲车辆识别研究

分析了应用小波矩特征进行地面复杂背景下装甲车辆识别的理论依据,实地采集了某型坦克和某型步兵战车的灰度图像,提取其小波矩特征,采用支持向量机进行分类识别,进行了性能测试实验。结果表明：归一化后的图像的小波矩特征具有良好的不变性;小波矩特征对噪声和局部遮挡有较强的适应性,识别率比较稳定;支持向量机方法具有良好的分类识别能力。     

装甲车辆驾驶动作模糊模式识别研究

针对装甲车辆驾驶技能等级评判系统中,如何将驾驶训练过程中采集的驾驶动作数据还原成实际驾驶操作动作的瓶颈问题,采用模糊模式识别的方法,实现了对无限长待识序列数据的识别,并通过对实车采集数据的分析,验证了识别的有效性和准确性。     

线导鱼雷的导引算法、方法和方案及使用性能

依据水下平台获取目标信息的特点和线导鱼雷的导引机制,阐述了线导鱼雷导引控制有关术语的概念、解决的问题及相互关系,指出改善线导鱼雷导引使用性能的根本环节在于对导引方案的优化。通过对“自动导引”方案存在问题的分析,提出优化线导鱼雷导引方案,必须突破依靠单一探测器和“全程跟踪”观念的束缚,充分利用来自各种渠道的目标信息和鱼雷的速度资源,发挥作战使用者的主导地位,才能提高其适应复杂作战环境的能力,进而发挥出武器装备应有的作战效能。