基于二维小波变换的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,最后应用径向基函数(RBF)神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。     

滚动轴承含噪声谐波信号的欠确定盲源分离方法研究

目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量大于或等于信号源数目这样一个基本假设。算法主要针对传感器数量m小于源信号数量n(欠确定)情况下旋转机械含噪声谐波信号的盲源分离问题展开研究。它在输入信号频域稀疏性假设和源信号之间线性混合假设的前提下,提出了一种势函数聚类的源数目估计方法,并对通道衰减和延时进行了计算。实验信号仿真结果证明了该方法的可行性和可靠性。     

行政法治下的火灾调查工作——也谈火灾事故责任认定的行政可诉性

火灾事故责任认定是否可诉的问题一直是行政司法实践争论的焦点之一。本文认为是否为具体行政行为不应成为火灾事故责任认定行为可诉与否的概括性标准 ,火灾事故责任认定仍应纳入行政诉讼的监督之下。     

改善海空背景下红外弱点目标识别性能的理论方法探讨

针对舰载红外警戒系统的实际需要,对改善海空背景下红外弱点目标识别性能的方法进行了探讨.在对舰载红外警戒系统中弱点目标识别的技术难点及点目标场景图像模型进行分析的基础上,提出了改善海空背景下红外弱点目标识别性能的3种方法.     

雷达信号调制类型自动识别的一种新方法

雷达辐射源信号调制类型的自动识别是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波变换法提取信号脉内特征的基本原理,提出一种基于小波变换法提取的脉内特征自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在满足一定的信噪比条件下,新方法能准确识别给定信号的调制类型.     

环境水平不变的水声环境参数盲估计与实验验证

为秘密、隐蔽地获取非常时期或非合作海区的水声环境参数,提出了水声环境参数盲估计的概念,分析和研究了水声环境参数盲估计理论,并对其中的目标函数进行了详细探讨,同时利用SWelIEx-96海试的部分数据对基于水平不变的水声环境参数盲估计方法进行了实验验证.实验结果表明,基于环境水平不变的水声环境参数盲估计技术是可行和有效的.     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.     

PD体制地面情报雷达相关问题研究

中脉冲重复频率的PD体制对于杂波的抑制能力较强,一般应用于机载雷达.目前,地面对空情报雷达为更有效地检测低空目标以及小目标,也采用了PD体制.在分析了杂波重叠和PRF组限制的基础上,对比了M/N准则、检测概率以及盲区图,讨论了采用3/7准则的优越性,该结论对于PD体制雷达的研制和改装有实际的应用价值.     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。     

信源数动态变化的一种稳健超定盲分离算法

针对大多数现有盲分离算法都假定信源数已知,分析了信源数未知且动态变化时的超定盲分离(接收天线数多于信源数)算法,通过奇异值分解在线估计信源个数,并修正自适应神经网络的维数。文章在经典Cichocki-Unbenauen算法中加入动量项,设置可变步长,使分离性能得到较大的改进,同时避免训练陷入局部最小。与文献[1]新提出的ANA算法相比,仿真结果证明本文算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。