基于DSm理论的雷达目标综合识别算法

针对数字多功能雷达的目标识别问题,提出了基于DSm理论的综合识别算法。将不同类型的识别结果置于统一的辨识框架中,并利用经典DSm组合规则进行信息组合,采用冲突按比例重分配规则重新分配组合结果,应用基于广义基本信任分配的决策规则进行判决。仿真结果表明,该方法避免了层次化识别结构带来的信息损失,识别结果中含有更丰富的目标信息。     

一种实时路况下的车牌照识别系统

该系统采用高清工业相机,以千兆以太网作为数据传输通道,克服了传统传输方式速度较慢,抗干扰能力差的缺点。在识别方面,提出了自适应模板宽度算法,有效克服了光照对车牌定位的影响。该算法还采用投影分割法精确分割车牌字符,对汉字采用Gabor算子提取特征,然后利用SVM进行识别,有效解决了汉字识别问题。     

基于支持向量机的多分类军事目标识别应用

针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别.结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点.用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率.所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景.     

红外成像型空空导弹目标自动识别技术

针对红外导弹和红外诱饵弹的对抗,构建了红外导引头图像探测器的透视投影几何模型.基于模型证明了飞机和目标在不同距离和相对飞行速度下,成像序列中相邻两帧图像间飞机目标的相似性,并且提出了适合导弹的目标快速识别算法,该算法是基于当前帧图像与前一帧图像的目标特征匹配的.最后以实测的飞机及诱饵红外图像数据对文中提出的算法进行了仿真,仿真结果表明了算法对目标识别是可行和有效的,并且能够满足较高实时性的要求.     

C~3I系统中战场视频镜头检测与关键帧提取

在C3I系统中,通过大量的战场视频进行态势信息提取以及目标识别一个重要环节就是镜头检测和关键帧提取。针对战场视频中有较多的光照条件改变,以及战场视频处理算法要简单快速等特点,给出了一种基于颜色直方图差的镜头检测和关键帧的提取方法。基本思想是同一镜头内的帧在颜色特征上没有显著变化,当连续帧的颜色直方图差超过阈值时则认为镜头出现了转换,对于同一镜头内的候选关键帧,计算之间的距离并与阈值进行比较来确定是否为关键帧。在VC++6.0的环境下,经过编程实现验证,该方法有效可行。     

一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。     

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

基于通用黑板模型的IMSE网络中心节点识别

运用通用黑板理论和D-S证据理论探索IMSE网络中心节点识别问题。构建了基于通用黑板框架的IMSE网络中心节点识别模型,讨论了该模型体系的体系结构和实现方法,对该模型的工作流程进行了详细论述。给出了一种基于D-S证据理论的高效识别规则。该系统中专家系统直接给出了基本概率赋值,减少了计算繁琐程度,从而可大大减轻目标识别系统的压力。最后通过仿真结果具体分析了模型的工作情况。     

基于混合建模方法的三维彩色树木快速模拟算法

在对多种模型进行研究的基础上，提出了一种快速模拟三维彩色树木的高效算法。该算法不仅合理简化了树木的几何拓扑结构和生长规律特性，而且引入了特性良好、计算简单、参数易于控制的随机函数。因此生成树木的种类较多、图形逼真、速度很快，在普通微机上达到了实时的模拟效果。     

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。