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.     

指挥引导模型的自动生成

介绍了传统指挥引导模型的建立方法,并分析了其不足;提取出战法属性并分析总结了战法的共同点;作为使用数据库技术进行引导解算的基础,引入了敌我相对态势表、飞行方式表、战法属性表的概念;结合实例,在传统指挥引导建模的基础上,给出了一种新的建模方法,提出了通用模型建立的初步思想,有利于指挥引导模型自动生成的实现.     

雷达辐射源识别的算法研究

针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。     

基于通用黑板模型的IMSE网络中心节点识别

运用通用黑板理论和D-S证据理论探索IMSE网络中心节点识别问题。构建了基于通用黑板框架的IMSE网络中心节点识别模型,讨论了该模型体系的体系结构和实现方法,对该模型的工作流程进行了详细论述。给出了一种基于D-S证据理论的高效识别规则。该系统中专家系统直接给出了基本概率赋值,减少了计算繁琐程度,从而可大大减轻目标识别系统的压力。最后通过仿真结果具体分析了模型的工作情况。     

总线技术在武器装备测试系统中的应用及发展

总线技术在装备测试系统中占重要地位。VXI总线因具有优良性能而成为自动测试系统的优秀平台。介绍了总线技术的发展概况,分析了装备测试的重要性,着重论述了VXI技术的应用,用事实说明VXI总线技术必将随着装备自动化测试系统的发展而发展。     

菜单窗口软件的自动生成

本文提出了一个菜单窗口自动生成系统,能自动把用户以MWSL语言编写的菜单窗口程序编译生成Turbo C语言的菜单窗口软件,满足用户对多菜单多窗口的要求,具有很强的通用性.     

军械保障指挥自动化系统效能评估指标体系研究

在对系统结构和功能进行详细分析的基础上,构建了某级军械指挥自动化系统效能评估指标体系模型,给出了各级指标的专家判断矩阵,对其一致性进行检验,得出了各评估指标的权重。     

数字调制信号的神经网络识别方法

提出数字调制信号的人工神经网络识别方法，从信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取五种特征参数，用于训练神经网络对数字调制信号的识别。采用神经网络，不仅可提高识别的智能化，而且能提高正确识别率。     

蚁群算法在智能LED路灯控制中的应用

针对基于电力线载波通信(PLC,Power Line Communication)技术的LED路灯监控系统,基于蚁群算法(ACA,Ant Colony Algorithm)开发了一种适用于低压配电网的LED路灯组网寻址算法,并在目标函数、信息素更新规则、状态转移规则和搜索等方面做了优化改进。建立了路灯自动路由模型,并给出自动路由协议框架。通过该模型,可动态识别低压配电网信道质量,并根据信道质量变化,动态维护电力线载波通信网络路由,保证通信网络有效性。最后,通过信道仿真模型和现场试验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于灰关联分析和粗糙集的通信电台识别方法

通信侦察过程积累了大量电台通信记录,对这些数据进行分析、推理,可以识别电台的数量、装载平台等,为了提高识别正确率,提出了基于灰关联分析和粗糙集的通信电台识别方法。首先,依据粗糙集理论将信息表划分等价类,得到电台航迹;再根据灰关联分析计算雷达航迹和电台航迹的灰关联度,最后按照最大灰关联度原则进行通信电台关联。实验结果表明该方法适用范围更广,在多个平台的运动轨迹交叉且在交叉时刻各有电台通联、同一平台上的多个电台在不同时间通联这两种情况下,均能较好地对电台进行关联。