自动目标识别技术的发展现状及其应用

自动目标识别是当今美国和欧洲各国许多武器、雷达和地面设备所具有的特点。自动目标识别技术旨在使目标的检测过程自动化, 是实现武器智能化的核心技术之一。经过多年的研究和发展, 该技术正在走出实验室投入实用     

红外目标自动识别分类及跟踪算法

提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换提取不同频带的多尺度空间能量和不变矩作为特征量,再用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值.     

水下目标信号的混沌检测研究

对基于混沌理论的水下目标信号的检测进行了研究。讨论了混沌背景下目标信号的检测方法与实现,提出了利用混沌模型进行局部预测的混沌检测新方法。通过对典型混沌系统的分析,验证了该方法的可行性。     

毫米波敏感器目标识别系统设计

文中设计了一种弹载毫米波敏感器目标识别系统，说明了系统的软硬件设计方法和步骤，给出了目标识别算法流程图，由于AT94K系列SoC的高速和内嵌的特点，实现了目标识别系统快速和可靠的要求。     

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。     

声自导鱼雷目标特征分类与识别

本文探讨了声自导鱼雷目标特征提取技术和目标分类与识别技术,给出了目标与干扰的分类方法;为提高鱼雷目标分类和识别的可信度,本文还提出了多信息综合利用的观点。     

AR谱结构特征提取及其对车辆目标的识别效果分析

针对车辆噪声识别问题,在对实测的４种车辆噪声进行预处理和ＡＲ谱估计的基础上,提取了谱重心,谱面积和卓越频率成分等几个特征量。实测的车辆噪声数据检验表明,基于ＡＲ谱结构提取的这几个特征具有良好的稳定性,且对车辆目标具有良好的识别效果,这对最终完成战场声目标模糊模式识别具有重要的参考价值。     

基于改进卷积神经网络的工频水下磁目标探测

针对工频水下磁目标信号特征提取难、目标数据样本少、识别精度低等问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与优化卷积神经网络(CNN)相结合的水下工频磁目标识别方法。该方法通过滑动时间窗将信号由一维时序空间映射到二维灰度值图像,将实测水下磁异常信号利用DCGAN进行数据增强,之后构建卷积神经网络并引入DY-ReLU动态激活函数对CNN网络结构进行优化,以达到对目标信号的分类识别的目的。实验结果表明,经由数据增强的网络模型识别率提高了10%;相较于其他常用的静态激活函数,优化的CNN识别率分别提高了4.5%、4%、3%和2.5%,识别精度达到92.5%。验证了该方法的有效性,为水下磁异常检测提供一种新思路。     

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。     

基于三阶相关量的目标图像不变性识别技术

重点在于应用基于三阶相关量的人工神经网络方法解决目标图像的平移,尺度变换,旋转不变性识别问题。该方法通过计算“零片”三阶相关量,对数级坐标变换和计算Ｆｏｕｒｉｅｒ变换幅度谱,得到ＴＳＲＩ特征,并作为模式分类器的输入信号;模式分类器采用单层感知机。理论分析和对３类飞机目标的实验结果表明,该法具有抗噪声,高识别率,处理速度快,结构２简单等特点是一种有效的ＴＳＲＩ识别方法。     

红外目标识别中的分形理论

以分形理论为基础,为红外目标识别建立了一种新的数学模型。将上目标功率谱曲线离散化成数据序列。结合数据处理的方法,提取出具有对具体目标基本不变的特征量－能量维,这是分形维的具体表现形式。实验表明这种数学模型是可行的,并且具有较高的识别能力的可靠性。     

数据融合技术在末敏弹目标识别中的应用

末敏弹探测结果直接影响到其毁伤装甲目标的能力，为了提高末敏弹对目标的识别能力，提高命中概率，该文采用基于模糊数学和D—S证据理论的多传感器数据融合技术，对毫米波／红外复合敏感体制末敏弹的目标识别问题进行了分析研究，有效地提高了末敏弹对目标的识别能力。     

采用DSP和小波变换的战场声目标快速识别系统

根据战场典型目标声信号的特性，提出运用小波理论和FOBW编码对其进行特征提取，用数字信号处理(DSP)作为系统核心处理器件，辅以必要的外围电路，实现声目标快速识别的方法。将此系统应用于战场典型目标的快速识别，取得了满意的识别效果。     

目标威胁判断的模糊模式识别模型

目标威胁判断是根据目标态势判断对我的威胁程度,是现代作战指挥决策系统的核心内容.本文就单舰对空防御中的空中目标威胁等级判断建立空中目标威判模糊模式识别模型,利用积累的典型目标态势案例用半监督模糊辨识迭代算法离线辨识模糊模式识别模型参数,用离线辨识好的模型参数实时在线辨识目标的威胁等级.最后通过示例说明了模糊模式识别方法判别目标威胁程度的有效性.     

航炮打地靶的自动报靶方法

本文介绍一种用于航炮打地靶的弹着点定位方法及实现自动报靶的途径。讨论的着重点为传感器布阵、弹着点定位的数学模型、地震波的传播介质及系统总体框图等方面。主要结果,经过实践验证,达到满意效果。     

基于多普勒信息的盲波束形成方法在声呐信号处理中的应用研究

本文针对水声环境和水声信号的特点，提出了一种可用于任意阵形的自适应神经网络盲波束形成方法。该方法在未知基阵响应向量的情况下，利用水声信号多普勒频率信息，估计波束形成的权矢量，采用神经网络的方法实现盲波束形成，从而避免了矩阵的求逆运算，不但减小了运算量而且易于用硬件实现。此外该算法具有收敛速度快、鲁棒性强、估计精度高等优点。通过拖曳阵和体积阵的仿真实验，验证了所提出方法的有效性和正确性。     

混凝土靶中炸测试方法研究

介绍了一种新型爆炸冲击波压力、速度、质点加速度测试方法，使用HC-1210数据采集系统实时采集冲击渡压力及质点加速度信号，得到混凝土靶中不同位置处压力及加速度随时间的变化曲线，结果表明该测试方法简单可靠，具有实用价值。     

基于高阶累积量的水声噪声检测与识别

本文基于高阶统计量理论研究了海洋环境噪声和船舶辐射噪声的高斯性,同时基于高阶累积量T2研究了非高斯背景下非高斯信号的一种检测方法,并用于海洋环境噪声下检测船舶辐射噪声的方法研究中.另外研究了三类船舶辐射噪声双谱中对角切片和非对角切片特征,并将其作为表征船舶辐射噪声的特征向量,经过一定的实船实验得到了较为满意的结果.