一种体目标的识别方法及试验研究

研究了利用目标方位张角特征进行目标尺度识别的方法，并对模拟体目标的试验技术进行了初步探讨，试验结果表明，该方法是可行的。     

一种反潜声自导鱼雷目标尺度识别方法研究

针对鱼雷尺度识别能力的需求以及潜艇目标的回波特性，结合基于有效尺度的方位走向和相位起伏谱宽度尺度识别方法的不同特点。提出一种依据舷角变化选择目标尺度识别的方法。将该方法应用于某型鱼雷全弹道仿真系统，验证了其有效性和可行性。     

基于方位定向识别目标尺度的仿真与特性分析

探讨了基于方位走向进行目标尺度识别的机理，通过仿真验证了这种目标识别方法的有效性，分析了该方法的优点和不足，提出了该方法对鱼雷跟踪弹道的要求。     

声自导鱼雷进行尺度目标识别的试验方法研究

声自导鱼雷目标识别试验时一般采用线列阵模拟目标,因此有必要进行声自导鱼雷尺度目标识别的试验方法研究。基于鱼雷目标识别原理,本文重点讨论了用线列阵靶模拟目标时,尺度靶声学参数的确定,给出了用固定尺度靶及拖曳线列阵靶模拟目标试验的典型航行弹道,试验表明,采用线列阵模拟目标进行自导鱼雷尺度目标识别,试验方法可行,效果良好。     

基于方位走向识别目标尺度的仿真与特性分析

探讨了基于方位走向进行目标尺度识别的机理,通过仿真验证了这种目标识别方法的有效性,分析了该方法的优点和不足,提出了该方法对鱼雷跟踪弹道的要求。     

INS／Vision组合导航中地标识别算法研究

以陆用车辆的惯性导航地标修正为背景，研究地标的图像识别算法。针对地标在摄像机中的成像存在旋转变换和尺度变换，首先利用INS输出的姿态数据，解决旋转变换问题，并提出2种解决尺度变化的方法——基于连续边缘特征值和基于尺度变化无关性的特征值。最后根据地标识别过程中出现误判率的问题，提出相应的解决方案，实验结果表明该算法较好地解决了实际问题，满足了修正惯导系统的需求。     

基于小波特征尺度熵-隐半马尔可夫模型的设备退化状态识别方法及应用

机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态，正确识别设备当前所处的退化状态，对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。提出了一种基于小波特征尺度熵一隐半马尔可夫模型(HSMM)的设备退化状态识别新方法。通过小波变换提取小波特征尺度熵，然后构造信号的小波特征尺度熵向量，并以此作为HSMM的输入进行训练，建立基于HSMM的机械设备运行状态分类器，从而实现设备退化状态的识别。并且以滚动轴承为例，对正常和几种故障程度不同的滚动体运行状态进行了识别，实验结果表明该方法能有效的识别设备的退化状态。     

基于目标空间尺度特征末程识别潜艇和诱饵的方法研究

阐述了互谱定向技术与能量积分定距技术的基本原理，提出了结合这2种技术精确提取末程目标空间尺度回波特征信息的方法。在此基础上，深入分析了悬浮式诱饵、拖曳式诱饵和潜艇的空间尺度特征，并采用获取的鱼雷攻击点源靶、水平尺度靶和空间尺度靶的试验数据进行了仿真验证，结果表明，精确提取目标空间尺度回波特征信息是可以在末程有效对抗声诱饵并识别潜艇的。     

基于KPCA-HSMM设备退化状态识别方法的研究

为消除多通道观测信息冗余，压缩高维故障特征，提出了基于核主元分析( KPCA)多通道特征信息融合的隐半马尔可夫模型( HSMM)设备退化状态识别的新方法。首先，对采集的单通道振动信号进行小波相关滤波处理，构造单通道振动信号的小波相关特征尺度熵向量；然后，利用KPCA方法对多通道的小波相关特征尺度熵向量进行冗余消除和特征融合，得到多通道的融合小波相关特征尺度熵向量；并以此融合特征向量作为HSMM的输入进行训练，建立基于HSMM的设备运行状态分类器，从而卖现设备退化状态的识别。实验结果表明，该方法能有效的识别设备的退化状态，从而为多通道特征信息融合设备退化状态识别开辟新的途径。     

声引信目标识别技术的研究

对地雷声引信目标识别技术进行了研究。提出利用小波变换后声信号在不同尺度的能量值作为目标的特征矢量，并采用均方加权距离分类器来识别坦克和直升机。检验结果表明，该方法提取的特征稳定，并且，该技术具有高的识别率。     

一种尺度目标模拟器的模拟逼真度分析

从潜艇回波特性研究一般性结论和鱼雷常用目标识别方法入手,以一种单收多发尺度目标模拟器为例,分析了尺度目标模拟器的工程模型及工程实现中的关键参数,仿真结果表明,该模拟器在多亮点结构回波的多普勒频移模拟、时延模拟和目标强度模拟等方面都存在一定的不足,还有较大的提升空间,该研究为尺度目标模拟技术的进一步优化提供了参考。     

光电跟踪系统的激光回波率下界估计

为了优化目标测定仪中的激光回波率指标,将激光回波视为不完全量测序列,并将回波率下界描述成一个非线性矩阵不等式(NMI)的最优解,利用摄动线性化方法给出了NMI的求解算法.通过对匀速直线航路、匀速圆周航路和俯冲航路3种场景中的激光回波率进行仿真求解.结果表明,当激光回波率大于下界时,统计意义下的估计误差协方差对任意初值均...     

基于匹配傅立叶变换的超高速运动目标检测

超高速运动目标是现代雷达目标检测中遇到的新情况。建立了超高速运动目标的回波模型,分析了其对目标检测中脉冲多普勒处理的影响,并提出了基于匹配傅立叶变换的脉冲多普勒处理方法。针对回波模型的特点,提出了一种计算量较小、物理含义清晰、搜索范围针对性强的超高速运动目标检测的实现算法,并对理论分析进行了仿真验证。     

基于修正亮点模型的水下体目标建模技术

主动声纳照射水下复杂目标时,目标各部分将互相落到彼此沿声线照射方向上的投影区内,出现相互遮挡现象,导致预报模型失真。针对这一问题,基于光学照射投影原理,引入了遮挡系数的概念。通过对各部件间遮挡系数的推导,提出了一种简单易行的遮挡问题解决方法,对原有潜艇亮点模型进行了修正。仿真结果表明,修正亮点模型能够更加真实的反映潜艇回波情况,试验数据也验证了模型的有效性。     

基于亮区-亮点模型的水下近场目标回波建模方法

考虑工作在近场区的水中兵器声探测系统目标特性建模的需求,提出了一种基于亮区-亮点模型的水下近场目标回波建模方法。本方法首先对目标物进行面元划分,使得每一个面元相对于换能器均工作在远场区,之后通过换能器的指向性确定目标物属于亮区的面元,最后应用亮点法对于每个面元的回波进行预测并叠加,最终获得水下近场目标物的回波信息。本文通过对椭球目标物进行建模,且模拟了其在侧弦90°入射和侧弦30°入射2种情况的回波,并与真实情况下回波信号进行对比,结果显示,采用该方法所建的模型在近场情况下可有效模拟回波的幅值、时延和脉宽等信息,并对于回波波形具有一定的模拟精度。     

海上目标雷达回波图像识别系统

针对海上目标雷达自动识别存在方法单一技术受限、识别率不高,难以满足作战应用要求等问题,提出人工判别技术与先进的人工智能技术相结合的方法。通过剖析雷达回波显像特征,提炼人工判别海上目标的知识和经验,综合基于知识的模式识别技术、图像处理技术、自动分类识别技术,构建海上目标雷达回波图像自动识别系统。结果表明,该方法能较大幅度地提高海上雷达目标识别率和作战效率。     

基于自适应模糊神经网络抗箔条干扰技术的研究

为了提高舰载雷达抗箔条干扰的性能,提出了一种基于自适应模糊神经网络的抗箔条干扰方法。利用自适应模糊神经网络的非线性映射和学习能力,在舰载雷达目标回波信号受到箔条回波的强干扰下,对雷达目标进行识别,从而得到目标信号。仿真结果表明,该方法能有效地抑制箔条回波信号,且效果较好。     

一种高分辨雷达目标识别方法的研究

探讨了高分辨率雷达视频回波特征提取及识别方法。鉴于时域视频回波波形特征变化较快，不适合作为目标特征进行识别。回波频域的波形（频谱）相差不大，为了提高谱的分辨率，本文提出对回波信号作Ｃｈｉｒｐ－ｚ变换，以提高谱的分辨率。理论分析与实验结果均表明以回波信号的Ｃｈｉｒｐ－ｚ变换作为目标特征优越性。以ＢＰ网络作为分类器，对两类目标进行了识别，仿真结果说明了此方法的有效性。     

基于方位走向的潜艇亮点分布特征提取与仿真

针对传统的潜艇目标回波亮点特征提取方法,只计算有限个峰值点处的方位值来分析目标亮点特征,存在鲁棒性较差的不足,本文基于目标回波与背景干扰相比幅值较大,子回波所体现的方位/距离信息相近等特征,同时结合双通道短时互谱法,提出了一种基于方位走向的潜艇目标回波亮点特征提取方法.首先,采用双通道短时互谱法提取目标回波方位走向特征.然后,通过采用能量判决和利用子回波方位/距离信息,对子回波序列进行分类,从而得到潜艇目标回波亮点的空间分布特征.经仿真验证,该方法与传统方法相比具有更好的鲁棒性.本文的研究结果可为分析潜艇目标声学特性与水声对抗提供参考.     

水下目标回波亮点高分辨方位估计与仿真

水下目标回波亮点识别技术是现代声纳系统与水声对抗的一个极为重要的组成部分。基于单源方位精估的短脉冲切割方法,对于发射信号为长脉冲以及正横中轴方位下的目标回波亮点方位估计效果较差。因此研究基于多源的水下目标回波亮点高分辨方位估计方法具有重要的应用价值。本文重点研究了水下目标回波亮点高分辨方位估计方法,首先采用基于共轭倒序阵盖氏圆准则的方法对目标回波进行解相干和亮点数估计,然后在此基础上进行目标回波空间谱估计以获得目标亮点的方位。在具体仿真过程中,采用板块元散射方法仿真目标回波,并在此基础上进行高分辨方位估计,取得了较好的仿真效果。结果表明,本文的研究对于正横中轴方位的潜艇目标识别具有一定的应用价值。