神经网络在声纳目标识别中的研究进展

综述了神经网络在声纳信号预处理、目标特征提取及其自动分类方面的研究进展,简要分析了神经网络模型的特点和在应用中的局限性。并对该领域的发展趋势提出了自己的看法。     

基于BP 网络与D-S理论相结合的点目标状态下卫星及其伴飞诱饵的识别方法

本文提出的点目标状态下卫星及其伴飞锈饵的识别方法是基于ＢＰ网络与Ｄ－Ｓ理论相结合的信息融合方法。该方法采用目标的红外辐射特征,先用ＢＰ网络对目标进行粗分类,然后用Ｄ－Ｓ理论对ＢＰ网络的多次识别结果进行融合。仿真实验结果表明,Ｄ－Ｓ理论的最后输出比ＢＰ网络的输出识别率得到很大的改善,抗噪能力得到很大的提高     

一种基于改进的SEVQ 匹配算法的汉语全音节语音识别系统

本文全面介绍了一种采用改进的ＳＥＶＱ匹配算法的特定人汉语语音识别系统,具体描述了系统总体方案、系统参数的选取策略、各种识别预处理所用方法及语音模式匹配原理和方法。系统的实时识别率超过９３％     

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。     

基于模糊加权法的雷达辐射源识别

为有效解决雷达信号的不确定性问题,将模糊加权理论和不确定性推理应用于雷达辐射源识别,仿真试验表明方法是有效的。该方法不仅适应雷达特征参数连续变化的情况,而且计算简单、性能较好。     

雷达空间目标识别仿真系统设计

设计了基于雷达观测的空间目标识别仿真系统,分析了主要功能组成、仿真系统技术关键,介绍了ISAR成像技术及雷达空间目标RCS预估系统的组成和方法,仿真实践证明,该系统具有一定的实用价值。     

一种基于PRI变化规律的雷达辐射源识别方法

针对相控阵雷达中某些具有复杂PRI调制样式的工作模式难以准确识别的问题,提出一种通过提取PRI序列变化规律来进行辐射源识别的方法。该方法借鉴了脉冲样本图的模型以及生物信息学中基因序列比对的动态规划思想,较好地解决了某些复杂PRI调制样式不好描述,以及相控阵雷达中一个完整工作模式包含脉冲序列长度太短,以致很难通过统计的方法对其进行准确识别的问题。仿真结果表明该算法的有效性,而且在存在脉冲丢失和干扰脉冲的情况下具有稳健性。     

基于委托模式的多分辨率联合仿真

多分辨率联合仿真是实现多层次、多视角仿真的有效方法之一。现有多分辨率联合仿真模式存在一致性偏差和仿真剧情割裂问题,从而影响仿真的有效性。为此,提出基于委托模式的多分辨率联合仿真思路,该模式下能够较好地避免仿真剧情割裂问题,同时降低一致性问题的解决难度。通过实例验证,该方法较好地适用于大规模作战和局部作战行动的多分辨率联合仿真。     

基于粗糙集理论的飞行轨迹识别

针对飞行轨迹人工识别对专家经验依赖性强,识别准确率不稳定的问题,提出一种基于粗糙集理论的飞行轨迹识别方法。首先,对飞行轨迹进行特征提取,获取用于轨迹类别判定的条件属性和决策属性;其次,利用模糊自组织神经网络对飞行轨迹决策表离散化,采用启发式遗传约简算法对条件属性约简,消除了冗余属性对识别结果的影响;最后,利用实际飞参数据进行轨迹识别,结果证明该方法准确有效。     

基于进化规划的自适应高斯神经网络

自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类,但此网络使用BP算法,其误差能量函数是一个不规则的超曲面,容易陷入局部极小值.因此,提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法.该方法能够自动地确定网络的最优结构和联结权值,同时避免网络的局部优化.实验结果表明,将该方法用于被动声纳目标的分类识别,能够有效地克服局部最小问题,具有更好的识别率.