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数据融合与敌我识别综述 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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基于剩余穿深理论,依据聚能射流对钢靶板侵彻毁伤作用机理,推导出2种等效模型,并结合数值模拟建立了聚能射流侵彻下某舰船装甲钢与603钢靶板的等效关系。结果表明:当舰船钢厚度较小时,舰船钢与603装甲钢的等效厚度比约为1;当舰船钢厚度较大时,两者等效厚度比约为1.13。由此等效关系可给出用于战斗部考核性穿靶试验中相应均质靶板的确定厚度,从而为用603装甲钢靶代替该舰船钢进行聚能射流威力考核试验提供依据,达到了简化、经济、方便、有效的目的。 相似文献
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为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力. 相似文献