基于HHT的人员脚步信号识别算法

针对地面环境监控中的人员脚步信号识别问题,提出一种基于希尔伯特-黄变换的识别算法。利用经验模态分解方法将探测得到的震动信号分解成若干个固有模态函数分量,找出各分量在频谱上的奇异点,通过对这些奇异点的希尔伯特谱进行判定,实现对人员脚步信号的识别。实验结果证明,该算法具有较高的正确识别率。     

基于震动信号的神经网络目标识别

随着传感器技术的发展和信息融合技术的应用,信息的获取和处理进入一个全新的时期。在利用地面传感器获取目标地震信号特征的基础上,借助神经网络理论,解决基于地震动信号的典型目标的模式识别问题。并设计了一种带偏差单元的回归网络用于目标识别,通过实验仿真证明了带偏差单元的回归网络在模式识别中的优越性。     

基于高阶累积量的数字调制信号识别

利用接收信号的高阶累积量为特征参数,实现了对多种常用数字调制信号(2ASK/BPSK,4ASK,QPSK,8PSK,2FSK,4FSK)的分类识别.由于信号六阶以上累积量的计算过于复杂,在选取特征参数方面主要利用信号的二、四阶累积量.8PSK与MFSK信号的二、四、六阶累积量的值均相同,直接计算无法区别.针对这一问题,首先对8PSK和MFSK信号求微分再利用四阶累积量来进行识别.实验证明,所提取的特征能够有效抑制高斯白噪声的影响,并且计算简单,便于实现.当信噪比为8 dB时,识别率基本达到100%.与已有算法的比较,结果证明了该算法的优越性.     

震动信号识别传感器系统设计

设计了一种具有信号识别功能的震动传感器,用于监测地面运动引起的信号,实现安防区域24h无人监控.系统利用处理器实现信号识别算法,通过无线芯片将识别结果发送给数据控制系统中心,实现传感器信号识别和信息传输功能.实验测试结果表明:该系统能够在3s内有效地对25m距离内的人和车辆信号进行识别,正确识别率达96％;在10s内对100 m距离内的轮式车和履带式车识别,正确识别率达90％.     

基于高阶累积量的MSK信号脉冲始末点检测

在对MSK信号高阶累积量特性分析研究的基础上,提出了一种利用滑动求取信号四阶累积量实现MSK信号脉冲始末点估计的算法.计算机仿真结果表明当信噪比大于7 dB时,该算法能够获得较好的估计性能.     

多径信道下MPSK信号调制识别算法的研究

针对室内以及山区多径环境下MPSK信号的调制识别,提出一种基于高阶累积量的识别算法。该算法利用高阶累积量良好的抗噪性能,实现了多径信道下的有效识别。理论分析及仿真结果表明,采用本文所提出的识别算法,在中等信噪比条件的,对多径信道的MPSK信号的整体识别率在90%以上,能满足实际应用的需要。     

瑞利衰落信道下基于USRP的实测信号识别算法

非协作通信环境中,针对平坦瑞利衰落信道下多进制正交幅度调制信号(Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM)的调制识别进行了研究。首先阐述和分析了平坦瑞利衰落信道下基于高阶累积量进行调制识别的原理,然后利用各阶累积量比值的方法构造出3个单特征参数和1个联合特征参数,最终实现了4QAM、16QAM、32QAM和64QAM信号的识别,并分析不同条件下算法的识别性能。通过LabVIEW+USRP软硬件结合的方式,在实际信道环境条件下对文中算法进行验证。实验结果表明,当信噪比为10 dB时,信号平均识别率接近90%,故具有一定的实用价值。     

MPSK信号调制方式识别研究

文章介绍了一种新的MPSK信号识别方法，该方法基于信号星座图旋转和同相分量的四阶累积量，通过傅立叶级数展开提取了一组特征向量送入神经网络分类器进行分类识别。仿真结果表明该方法识别正确率高、信噪比要求低。     

基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法

无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存在入侵行为。理论分析和仿真实验表明,该方法能有效的检测入侵行为,并且具有低能耗、计算量小的特点,适用于计算能力有限、能量紧缺的无线传感器网络入侵检测。     

基于高阶累积量和谱分析的数字调制信号识别

提出了一种基于高阶累积量和谱分析识别多种数字调制信号的算法。首先根据各调制信号四阶和八阶累积量的不同,定义一个特征参数实现信号的类间识别;其次根据不同调制信号二次方谱与四次方谱的不同,提取出相应的特征参数,从而实现信号的类内识别。仿真实验结果表明,该方法在较低信噪比条件下可以对2/4/8PSK、2/4/8FSK信号实现识别,且识别率较高,具有很强的实用性。     

基于小波包和局域判别基的脚步信号提取方法

着重研究在复杂的城市背景噪声环境下,对入侵人员脚步信号的提取与检测.通过对脚步信号及城市背景噪声的频谱特征分析,提出一种基于震动信号的人员脚步信号提取方法,该方法通过小波包分解(WPD)结合局域判别基(LDB)划分信号特征频带,有效地分离了城市中的过往车辆对入侵人员脚步信号的干扰并做出准确提取,仿真与实验结果证明,与常用的脚步识别算法相比,该算法鲁棒性,普适性及抗干扰性更好,符合实际工程应用需求.     

仿人机器人足迹规划建模及算法实现

足迹规划是仿人机器人运动规划领域的一个新思想.本文建立了仿人机器人足迹规划的模型,并通过构建启发式成本函数,利用A*算法予以实现.针对复杂多障碍物环境,特别提出了基于可变落地足迹数量的复合足迹转换模型的方法.仿真实验证明了规划模型和算法的有效性和完备性,规划效果达到仿人机器人在线运动规划的要求.同时,数值实验也证明了在复杂多障碍物环境下复合足迹转换模型的必要性和优越性.     

通信中数字调制信号自动识别算法

将信号的高阶累积量作为信号的特征参数具有很好的抗噪声性能.然而,不同调制信号提取的高阶累积量参数可能相同,造成不能完全识别.针对这种情况,引进了分形理论.提出了将信号的高阶累积量和分形维数结合共同作为识别的特征参数.这种方法不仅很好的避免了高斯噪声对调制识别产生的影响,并且解决了单一的将高阶累积量作为识别的特征参数中存...     

一种基于条件随机场的人名识别方法

本文提出了一种基于统计的中文人名识别方法，此方法使用最大概率分词模型对源句子进行粗切分，将粗切分信息融入到条件随机场模型中进行模型的训练。运用此方法分别对来自同一源语料的测试集和非同源语料的测试集进行了测试，F-值分别达到了91．3％和90．6％，证明了此方法的有效性。     

一种基于高阶累积量的运动目标检测新方法

文章提出一种基于高阶累积量的序列图象运动目标检测方法。该方法对传统方法进行改进,引入高阶累积量作为运动目标边界的判据,能有效抑制高斯噪声影响,较好地检测出运动目标的边界。大量实验验证了文中方法的有效性和实用性。     

航拍图像的无线传感网节点识别与定位算法

为提高节点定位精度并减少能量耗费,提出一种基于航拍图像处理的节点识别与定位算法.该算法主要思想是将基于深度学习模型的图像识别技术应用到节点识别与定位中.首先通过一个携带GPS的航拍器在节点部署区域自主采集节点图像,利用图像识别技术精确识别定位航拍器所拍摄节点,然后利用贝叶斯平均模型为已识别节点匹配节点编号.最后,将被定位节点升级为锚节点,结合经典定位算法确定未被拍摄的节点位置.通过大量的仿真证明了该算法的有效性.此外,利用25 Micaz节点和一个航拍器进行了实验,实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性、扩展性及定位精度,与传统定位算法相比定位精度提高约10%~30%.     

基于DCGAN的雷达辐射源信号个体识别算法

雷达辐射源个体识别技术通过提取雷达细微特征判定载体身份属性,是电子对抗领域的热点研究方向之一。通过深度学习识别雷达辐射源指纹是当前的主流方法,然而训练网络需要大量的数据样本,当数据样本不足时,容易造成识别准确率不高等突出问题。基于此,提出了一种基于深度卷积对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN）的雷达辐射源信号个体识别算法,首先采用双谱切片对信号进行特征提取,然后构建了基于DCGAN的识别网络,最后通过实采数据验证了算法的有效性。实验结果表明,在样本缺失较为严重的条件下,所提出的算法能实现小样本条件下的雷达辐射源识别,识别准确率达到90%,完全满足日常需求。     

基于感知评价的三维信号识别的一种在线算法

目前,各种传感器广泛应用于各种智能系统中,但对这些传感器信号的识别大多以传统的模式识别方法来完成,而这些方法一般都需要训练样本集进行学习或者需要一些先验知识。本文提出了一种新的基于感知评价的方法。该方法通过对加速传感器的三维信号进行提取、分割和识别来完成动作的识别。在信号识别阶段,我们把曲线转为一种加权图结构,我们称之为简单线形图。通过这个结构,构造了线性简单图之间相似性的一个评价函数,并用来对两个图结构进行相似性评价,最终完成动作的识别。该方法使用了三维信号的空间拓扑结构信息和极小样本,而不依赖于先验知识和大量训练样本。而且该方法是一个在线算法,能够满足很多应用的实时性要求。最后,给出了该方法的实验结果。     

基于深度信息的快速身份识别方法

采用传统视频信号进行身份识别时,易受遮挡、复杂背景等因素干扰的问题,本文提出一种利用 Kinect深度信息进行身份快速鉴别的方法。首先利用微软Kinect设备获取人体俯视图（深度图像）,然后根据深度信息提取以下特征：（1）身高,（2）肩宽,（3）深度直方图,根据人体生理结构的差异达到判别人身份的目的。实验结果表明,该方法计算简单,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。