数据融合与敌我识别综述

敌我识别 (IFF)是自动目标识别 (ATR)技术的重要应用之一。高科技条件下现代战场中的目标侦察与敌我识别问题 ,一直是国际雷达领域和信息处理技术的主攻方向。为适应未来数字化战场的作战需求 ,具有敌我识别能力的系统 ,已成为 2 1世纪战场数字化系统的基本功能单元之一。扼要介绍了目标识别的有效途径、可提高敌我识别系统效能的数据融合技术及IFF现状与发展趋势。     

英语教学中的师生非语言交际行为

介绍了非语言交际行为的定义、分类及作用,重点分析了英语教学中师生非语言交际行为及手段,对比点评了师生非语言交际行为的文化差异,认为:作为语言交际行为的补充,非语言交际行为在语言教学中发挥着不可低估的作用.     

火炮射击声信号AR模型特征研究

针对现代炮兵战场上的目标识别问题,阐述了火炮射击声信号数据—发射波、弹道波和爆炸波的特征,介绍了火炮射击声信号AR模型谱估计的方法和步骤,利用MATLAB信号处理工具箱具体实现了三种不同类型火炮发射波的AR模型谱估计,并对一批样本成功进行了分类识别实验,探讨了火炮射击声信号AR模型特征在现代战场火炮目标识别中的意义和应用价值。     

基于高阶累积量与神经网络的干扰识别算法

研究了一种基于高阶累积量和神经网络的干扰识别算法。该方法把卫星通信中常见的各种干扰信号的归一化高阶累积量作为分类特征参数,应用神经网络对特征参数进行分类训练,将接收干扰信号的归一化高阶累积量输入已训练的神经网络进行干扰类型的识别。试验结果表明:该算法在低干信比的情况下具有较高的识别准确率。     

鱼雷目标识别技术实验研究

本文分析了雷达目标识别的方法和技术,结合水声环境和目标的特点,提出了一种用于水下目标识别的特征抽取算法,并以ＴＭＳ３２０Ｃ２５为核心研制了相应的实验样机,在水池中进行了实验,结果表明该方法和系统是可行的。     

引信发火控制系统环境识别研究

本文通过对影响武器系统终端效能各因素的分析,提出了利用弹道信息对引信炸点实施自适应控制与弹道识别的基本原理及弹道特征量的确定准则,并给出了三种不同的弹道特征量。     

一种联机手写汉字识别方法

本文给出了一种基于动态汉字基元获取笔段有序序列的联机手写汉字识别方法。该方法对汉字书写笔顺无任何限制,对手写汉字变形有很好的适应能力。经测试,基于本方法研制的联机手写汉字识别系统的识别率为９７．１％．     

基于多分辨分析的雷达目标识别方法

针对宽带高距离分辨率雷达的工作体制,提出了一种基于多分辨分析和信息综合的目标识别算法。目标特征由小波变换在相邻分辨率上的能量之比的对数构成。利用多分辨分析,将目标特征分解为反映目标结构概貌的低通特征和刻画目标结构细节的高通特征。利用辐射基函数神经网络分别对目标的低通特征和高通特征进行识别判决,然后将基于目标的低通特征和高通特征的判决信息进行综合,得到最终的识别结果     

基于神经网络的语音识别系统

本文研究神经网络的多层感知器模型在语音识别中的应用。为达到实时识别的效果,笔者设计了TMS32010数字信号处理板,它与PC/XT机构成主-从系统,由PC/XT机管理数据,TMS32010进行高速运算,实验中,考察了神经网络对数字语音的识别能力,识别率达到95％以上,结果表明,用神经网络进行语音识别是一种很有前途的方法。     

GAL神经网络训练算法的改进

对一种新型的神经网络——GAL(Grow and Learn)神经网络给出一种改进训练算法,与未改进的网络在训练时间、识别时间及识别准确率等方面进行比较,证明该网络结构简单、隐层节点易调整、运算量小,且识别准确率并未降低。