改进高阶神经网络(MHONN)与目标图象TSRI识别系统的设计

具有平移、比例和旋转不变性的模式识别是经常遇到的一个三阶问题。近年来的研究表明：把模式的不变性构建于三阶高阶神经网络中是实现ＴＳＲＩ模式识别的有效途径。但对于一幅Ｎ＊Ｎ的图象，三阶ＮＯＮＮ为存贮连接权所需的存贮容量正比于Ｎ＾６，这一要求限制了ＨＯＮＮ在大尺寸图象中的应用。     

SGI TFP──最高浮点性能的RISC微处理器

ＳＧＩＴＦＰ──最高浮点性能的ＲＩＳＣ微处理器ＳＧＩ今年年初发布的ＴＦＰ微处理器在全球第一个实现了６４位流式超标量。它取得了原来只有象Ｃｒａｖ这样巨型机才具有的超级计算性能。ＴＦＰ把高性能的浮点处理能力与大容量快速访问、高容性量的高速缓冲后贮器结合起...     

基于分数阶傅里叶变换的SAR运动目标检测与成像

基于分数阶傅里叶变换（ＦＲＦＴ）的ｃｈｉｒｐ基分解特性及分数阶傅里叶变换与时频分布的关系,提出了基于ＦＲＦＴ的ＳＡＲ运动目标检测和成像的新方法,并给出了处理方案和计算机仿真结果。与传统的ＷＶＤ－ＨＴ方法相比,作为线性变换的ＦＲＦＴ方法不需考虑多目标时的交叉项问题,从而省去了ＷＶＤ－ＨＴ方法中ＷＶＤ值从直角坐标到极坐标的转换和二维搜索的Ｈｏｕｇｈ变换,简化了处理,降低了计算复杂度。     

基于模糊超球面SVM的雷达高分辨距离像识别

高分辨距离像(HRRP)分类是对雷达复杂目标分类的一种重要方法.标准的一对一超球面SVM多值分类方法需要训练k(k-1)个子分类器,计算量大、训练时间长,并且存在决策盲区,不适宜用来进行HRRP目标识别.为了减少分类器数量,提高训练速度,文中根据超球面的几何特征引入了一种“倒数对称”的一维隶属度,构造了模糊超球面SVM分类器,该方法仅需训练k(k-1)/2个子分类器,既提高了训练速度又解决了决策盲区,HRRP实测数据识别实验表明了该方法的有效性.     

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。     

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。     

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。     

基于时频面霍夫变换的谐波族检测算法

由声学方法进行直升机等目标的探测时,以往算法大多没有充分利用其谐波性质。针对此问题,提出了基于时频面霍夫变换的谐波族检测方法。使用谐波小波变换方法求得含噪声谐波族信号的时频分布,并进行Hough变换;基于频率分集融合处理技术将各阶谱线在变换域的强度综合,作为对目标的检测量。仿真计算结果表明,该方法能准确检测出谐波族信号基频及其变化率,并在信噪比较低时依然提供幅度较高的检测量,具有较好的应用前景。     

基于抛物线随机Hough变换的机载脉冲多普勒雷达机动弱目标检测前跟踪方法

为解决机载脉冲多普勒（PD）雷达对机动弱目标进行检测与跟踪的问题,构造了一种基于抛物线随机Hough变换（RPHT）的检测前跟踪（TBD）算法。该算法通过模糊区间对目标的模糊量测进行距离多假设扩展,从而提取量测中的时空相关信息。利用RPHT方法将目标扩展量测转换到参数空间,并在参数空间对目标的机动航迹进行积累。在算法实现过程中,通过方位变换的方式对传统的RPHT方法进行了改进,以降低算法计算复杂度。该方法将机动弱目标解距离模糊问题转换为TBD框架下基于RPHT的航迹检测问题,避免了微弱目标的低信噪比造成的航迹漏检。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于特征组合的舰船目标粗识别方法研究

针对单一特征量无法准确识别目标的缺点,文中利用特征组合方式进行目标粗识别.首先,利用基于图相似性分割方法提取目标的二值图像;然后,计算目标仿射不变矩并利用分类器进行聚类分析;最后,通过最小外接矩形法提取目标几何参数,并依据图像分辨率计算出实际目标参数,且与舰船目标配属库进行比对,实现目标粗识别.实验结果表明,该方法鲁棒性强,易于实现,通过实测数据可以识别出舰船目标类别.     

非合作式目标识别技术概述

非合作式目标识别包括雷达、电子支援措施及光传感器的目标识别技术.雷达目标识别含利用跟踪信息、极化信息及通过JEM、距离像和ISAR进行识别.电子支援措施目标识别包括利用基本电波参数、脉冲波形特征和通过对己方电子支援措施电波的接收分析进行识别.光传感器目标识别则是在取得目标的反射特性和辐射特性(光谱)后提取其特征进行识别.     

人机交互语音识别发展及军事应用分析

针对人机交互语音识别技术军事应用的现状,介绍语音识别技术的发展历史,并对其军事应用进行分析。将关键词识别技术应用于军事场景中,介绍目前主流的几种关键词识别模型,并对其在军事领域的应用进行展望。结果表明,该分析能为语音人机交互技术应用于军事装备提供参考。     

基于知识的飞机目标灰度图象部位识别方法研究

在分析大量成像引信目标图象的基础上，建立了飞机图象知识库，提出一种由上而下的知识驱动型图象识别算法；建立由粗到细分层推进的识别原则，利用图象关键点和灰度分布特征设立各部位的识别规则。实验证明，算法便捷有效。     

水下目标自动识别的核心技术

综述了国内外水下目标自动识别领域的研究现状和实现的核心技术途径，分析了在该领域的研究热点和发展趋势。     

采用灰度直方图的孔型识别和二值化阈值自动匹配

通孔和盲孔图像差异大,可根据图像计算出各灰度值的概率分布,通过灰度直方图完成孔型识别和二值化阈值匹配.由像素点概率分布计算各灰度值概率,作出反映灰度值像素点在图像中所占比例的孔型像素灰度直方图.突出通孔和盲孔灰度值集中部分的百分比,得到孔的直方图.二值化阈值匹配,通孔按灰度直方图算出的两峰间最佳阈值得到,而盲孔用大津法求解.     

基于高阶神经网络的目标不变性识别系统

针对大尺寸目标图象的不变性识别提出了一种综合目标识别系统。该系统用形心到外轮廓的距离序列表示目标形状，将二维的目标图象识别问题传化为一维波形曲线的识别问题。对于这种波形曲线的识别，采用具有平移不变性的高阶神经网络（ＨＯＮＮ）方法，成功地解决了目标旋转变化后导致的边心距序列循环移位的问题，克服了传统匹配识别方法寻找匹配起始点的困难；同时使得ＨＯＮＮ由三阶降为二阶，极大地降低了对存贮容量的要求，仿真结果表明该系统对大尺寸目标图象的平移、旋转和比例不变性（ＴＲＳＩ）识别是切实可行的。     

一种基于单片机的声目标识别系统设计

在现有声探测技术的基础上，设计了基于PIC单片机的声目标识别系统，结合对直升机，坦克的目标识别，确定了系统的参数，最后对系统进行实验验证，证明了系统的实用性。     

航天器工况和故障的模糊模式识别

本文针对航天器飞行状态的工况识别和故障诊断问题,提出了征兆向量和模糊征兆向量的概念,在此基础上给出了一种航天器工况和故障的模糊模式识别的方法,并对三种故障进行了诊断和验证.     

导引头图像信息分析及在引信中的应用

首先介绍了红外型空空导弹制导系统的工作原理、基本数学模型和制导系统的功能。对成像导引头的几个典型阶段所获得的图像的特征进行了较为客观的分析。给出了几种国外第四代成像导引头的主要性能参数。其次介绍了引爆系统的工作原理、近场交会模型和引爆系统的功能。最后介绍了一次性局部 (非完整 )图像的自动识别、自适应定向炸点控制(智能引爆 )和抗干扰等实现的可行性