用于指挥控制的语音实时识别系统探讨

信息科学的发展对指挥控制的技术提出更高的要求,语音识别将是车载、机载、舰载综合电子设备中一项不可缺少的内容。但海、陆、空等指挥控制环境中高噪声的存在及其导致的话者语音变化,为语音识别系统的可靠应用带来了困难,要解决这个问题,就必须研制具有抗噪声能力的语音识别系统。本文基于语音识别的基本原理,通过对噪声特性及其对语音识别影响的分析,从提高系统的鲁棒性入手,探讨了抗噪声语音实时识别系统     

双通道短时互谱法的潜艇目标尺度识别

阐述了双通道短时互谱法的基本理论,分析了目标方位走向,提出了利用体目标回波的空间方位分布信息识别水下目标尺度的方法。最后采用潜艇目标亮点模型,通过计算机仿真给出了目标方位走向拟合示意图,给出了在不同攻击阵位的条件下,鱼雷对潜艇目标进行尺度识别的估计值和估计方差并进行了相应的分析,确定了最有利于目标识别的攻击弦角。     

基于小波分析对网络协议指纹识别的研究

小波分析是当前信号、信息获取与处理领域(尤其是故障诊断分析与检测技术)中一个十分活跃且迅速发展的新领域,是当今国际研究热点,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。基于小波分析对网络协议进行指纹识别研究,利用小波变换把原始信号分解成多频段的信号,对信号进行塔式分解,通过计算处理每一层取得所有的有关Wi信息,提取指纹特征信息,并提出了检测方法和指纹识别系统的体系结构,对解决当今日益突出的网络安全问题进行有益尝试。     

基于熵的空中目标识别模型及应用

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。研究根据不同类型的目标产生不同的辐射和不同的雷达回波信号对目标进行识别。提出利用熵理论来处理目标识别问题,采用层次分析法与熵权的组合来确定指标的权重。仿真实例表明,基于熵的识别是一种运算简单,结果可靠的目标识别算法。     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。     

多传感器目标识别和火力分配群决策算法

针对多传感器目标识别的群决策问题,考虑到多目标威胁程度评价指标属性的模糊性,首先将多传感器目标评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,充分利用三角模糊数性质构建群决策函数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于加权矩阵排序的三角模糊数多传感器目标识别的群决策算法,实现对多传感器目标的威胁程度的综合评估.最后,通过多传感器目标评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性.同时实验发现该算法对于多属性、多评价者的群体决策具有优势,且不易受外界参数变化的影响.     

基于NFxPEM算法的调制气流声源的非线性补偿

针对调制气流声源存在较强的谐波畸变,将声源系统等效为Hammerstein非线性模型,利用该模型下的预失真技术对声源进行非线性补偿研究。根据辨识的Hammerstein模型中静态非线性部分带有直流分量的特点,给出了考虑直流分量补偿的预失真算法,并用数值仿真验证了算法的准确性和直流分量补偿的必要性。在非线性补偿实验中,根据单频信号辨识得到Hammerstein模型参数,采用NFxPEM算法求得对应的预失真Wiener模型参数和预失真波形。实验结果表明, 与直接发射相比,补偿发射后声波的功率谱中谐波能量有所下降,而基频能量有小幅度的上升,说明了研究思路的正确性。     

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。     

基于语言评价与模糊数的群体意见共识方法

针对具有自然语言评价信息的群决策问题,给出了一种基于语言评价信息与梯形模糊数的群体意见共识方法.该方法先通过无量纲化处理、语言评价信息转换为梯形模糊数、对梯形模糊数进行集结等步骤,形成群体对方案的综合评价值(梯形模糊数);然后对群体意见进行共识分析和评价;最后对共识结果进行方案排序.通过对实例进行分析,表明该方法能得到切合实际的决策效果.     

基于D-S推理的灰关联通信电台识别研究

为了解决通信电台识别问题,在灰关联识别的过程中,引入D-S证据理论,通过对信号的积累和对信任度的重新分配,对识别结果进行了有效的融合,提高了辐射源的正确识别率。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。