基于混沌特征的高分辨雷达目标识别

根据高分辨导弹制导雷达的基本工作原则和舰船目标的散射特性,利用现有雷达回波的仿真技术,在合理的战术想定下,计算了三类典型舰船的雷达回波.在此基础上,研究了利用雷达回波功率谱的方法来识别目标类型的有效性,并基于混沌理论提出了一种比功率谱方法更加有效的新的识别方法,从而为进一步利用混沌理论来开发雷达目标识别技术奠定了初步的理论基础.     

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。     

中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

多制式调制模块的原理与设计

分析了多制式调制的原理 ,提出并实现了一种基于PCI总线的多制式调制模块的设计方案。它采用正交调制与数字上变频方法 ,可以生成多种中频调制信号。它的另一个特点是将基带处理单元用PCI总线隔离开来 ,可以结合通用计算机或商用DSP处理模块 ,构成一结构灵活而又具有实时处理能力的多制式调制系统。     

一种遥测信号的模式识别算法研究

如何进行遥测信号的提取是遥测信号数据处理的重要环节,针对典型脉冲码元,提出了特征提取和软件模板的建立及算法的实现.     

基于HMM的机动目标识别

利用弹载高重频脉冲多普勒体制雷达所能获得的目标运动特征(加速度、加速度的变化率),将目标的机动性能与隐Markov模型(HMM)有机地相结合,提出了一种基于隐Markov模型(HMM)的动目标跟踪识别方案,并分析了其在不同条件下的有限识别能力。     

基于反向验证的RSC码编码参数盲识别

针对Turbo码编码中应用的RSC编码器盲识别问题,提出一种反向验证的方法,对其参数进行识别分析。通过对RSC编码器参数进行遍历估计,重新输入码字序列,将得到的码字序列与原来的输出序列进行对比,找出最优的参数组合,完成对RSC编码参数的识别。仿真实验表明,该方法能够有效完成对RSC编码器的参数识别,特别在误码率为0.3时,依然能够达到识别效果,具有较好的容错性能。     

面向战术环境的语音指挥技术研究

与数据指挥相比,语音指挥在战术环境中优势明显。但因战术条件下地理环境复杂、电磁环境恶劣、通信信道速率低等原因影响了其指挥效能的发挥。通过对语音指挥现状分析,提出面向战术环境特别是窄信道条件下语音指挥的总体设想,并给出提升战术环境下语音指挥能力的关键技术及解决措施。最后通过试验验证了技术可行性。     

基于谱分析的卫星通信调制识别算法

通过分析典型卫星通信信号功率谱、平方谱、四次方谱以及包络平方谱特性,针对卫星通信随参信道造成信号噪声谱均值与方差随频率变化这一问题,采用最小二乘法对信号谱图进行预处理,定义偏离比作为单频分量检测值,在无任何先验知识条件下提取一组鲁棒性强的特征参数,实现信号自动调制识别。实验证明,改进后的算法复杂度较低、过程简单易实现,所提取参数对数字信号的调制指数与滚降系数不敏感,具有较好的可分性与稳健性,并同样适用于随参信道的信号调制识别,具有一定的实用意义。