飞机红外灰度图象分割自适应门限的确定

以红外成像探测得到的飞机图象为研究对象,将灰度直方图分析和飞机红外灰度图象固有的不变性特性信息结合起来,提出了一种自顶向下的灰度图象分割自适应门限的选取方法,利用求得的各级门限对飞机红外图象进行灰度分级,得到具有10级灰度的飞机灰度图象,为灰度图象识别系统提供数据输入。     

战术空地导弹激光引信目标识别方法研究

针对战术空地导弹激光引信复杂的目标背景，提出了一种利用激光测距识别目标的方法．给出了识别判据和识别区域。通过仿真计算．说明了该方法对战术空地导弹激光引信目标识别的理论和实践价值。     

鱼雷电磁引信的目标尺度识别方法研究

根据电磁引信目标信号的数学模型和雷目相遇时的运动方程 ,建立了其目标尺度识别的数学模型 ,并给出了模型参数的确定方法。在此基础上进行了目标宽度识别的计算机仿真。     

一种基于形态点特征的目标识别方法

脉冲激光扫描探测体制激光引信的处理对象一般为目标局部图像,由于获得的图像信息少,而且弹目交会姿态复杂多样,局部图像变化较大,识别比较困难。针对这一问题,提出了一种基于形态点特征的目标识别方法。该方法通过回波处理识别云雾目标,利用面积特征排除鸟类干扰,然后用形态学的处理方法对目标图像矩阵进行处理,提取形态点特征,利用点特征进行目标判别。进行了云雾回波实验并作了回波处理仿真,然后利用三维飞机模型对飞机姿态模拟,用得到的150个多种姿态的局部飞机图像进行了算法的验证,结果表明,92%能够进行识别,对弹目交会姿态适应性较强。     

飞机目标激光近场散射特性初步研究

涉及了飞机目标激光近场散射特性，论述了目标激光近场散射特性研究方法，对复杂形状的飞机目标散射性质、散射截面以及飞机目标的反射率进行了分析。介绍了国内外飞机目标激光近场散射特性的测试方法。在实际测试的基础上，获得了若干实用的结果并对测试结果进行了分析。     

基于时空信息融合的复合引信目标识别方法

针对传统导弹引信不能有效识别目标的问题,提出了基于时空信息融合的复合引信目标识别方法。该方法利用BP(Back Propagation)神经网络获取基本概率赋值,根据时空信息融合算法进行证据组合,最后通过Dempster决策规则得到复合引信目标识别结果。实践表明,利用该方法进行复合引信多传感器信息融合,能够提高引信对空中目标的识别率。     

一种奇异值与PNN结合的飞机目标识别方法

针对现有目标识别方法正确率不高及速度不快等问题做了积极的探索,提出了一种将图像轮廓的奇异值与概率神经网络(PNN)相结合的飞机目标识别方法。首先,对数据进行压缩,提取二值化图像目标的轮廓并进行离散化;然后计算离散点到目标质心的距离,以此构造目标循环矩阵并提取它的奇异值特征量,作为目标的特征;接着构建PNN网络,以奇异值为特征量输入,对它进行训练;最后利用训练好的PNN网络分类器对待测目标进行识别。在仿真实验中,该方法使识别率和处理速度得到了很大的提高,证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。     

一种大尺寸目标图象不变性识别方法

具有平移、比例和旋转不变性(TRSI)的模式识别是经常遇到的一个三阶问题。在传统的图象处理与模式识别算法以及人工神经网络技术中至今找不到令人满意的解决办法。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(HONN)中是实现TRSI模式识别的有效途径。但是,对于一幅NxN的图象,三阶HONN为存贮连接权所需的存贮容量正比于N~6,这一巨大的存贮要求限制了HONN在大尺寸目标图象识别中的应用。为解决这一问题,我们首先利用边缘探测和对数螺线映射处理图象,把三阶问题转化成二阶问题,使得HONN的存贮需求降至0(N~4),再改进二阶HONN的结构,使这一需求进一步降至O(N~2)。 我们采用128×128的图象进行了仿真实验,结果表明:该方法对大尺寸目标图象的TRSI识别是切实可行的。     

用于成像探测目标识别的特征提取方法研究

针对成像引信图象处理的特殊性，研究了目标图象特征提取方法：TSRI不变性特征提取方法、目标图象边界特征提取方法，研究表明，这些方法能够有效地实现目标的识别。     

灰关联分析法在坦克声目标识别系统中的应用

提出了一种基于灰关联分析的坦克声目标识别算法。该算法提取坦克声信号线性预测系数特征作为关联参数,通过比较坦克声信号的灰关联值实现目标识别。仿真结果表明：该算法可以从信息不完全、关系不明确的坦克声信号中提炼主要因素进行识别,其实现方法简单,无噪背景下,平均识别率可达到90%。因此该算法在声目标识别系统中具有普适性和可行性。     

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.     

基于FPGA的双波束激光引信目标识别算法研究

为在复杂的海面作战条件下有效识别低空掠海飞行的目标和排除海浪干扰,结合一定工程应用背景,分析了双波束激光引信的系统构成和工作原理;重点研究了双波束激光引信目标识别算法,提出了速度判断准则,基于FPGA技术采用VHDL语言编写了目标识别算法程序,并进行了程序的仿真、调试和实物测试,测试结果表明：基于目标识别算法的信号处理系统能够在预定时间内做出判断,初步验证了其原理的可行性。     

基于图像矩和小波能量的红外目标特征提取

特征提取是目标分类和识别的基础。图像矩反映了物体灰度相对于质心的统计分布情况。目标的红外图像信息在小波域主要集中在低频部分。文章中提出了一种提取红外目标不变特征的新方法,利用该方法提取的特征向量,对红外目标图像进行了分类识别。实验结果表明:这种方法对精确制导武器的目标识别具有较高的实用价值。     

基于非线性极化变换的目标识别方法研究

舰船目标和箔条假目标具有不同的极化特性,全极化双通道雷达交替发射垂直极化和水平极化波,双极化通道同时接收垂直极化和水平极化回波信号,对双通道回波信号进行放大、非线性极化变换,能有效增强舰船目标和箔条假目标的极化特性差异。利用舰船目标和箔条假目标双极化通道的极化特性差异,能有效识别箔条假目标,仿真结果表明,利用经过非线性极化变换的极化信息比时域、频域信息具有更好的目标识别效果。     

基于模糊识别的空袭目标威胁度判断

利用模糊聚类分析的方法对各种飞机的威胁程度大小进行了聚类分析,根据某一来袭目标的各种参数指标来判断其类型,结合模糊聚类的结果来判断其威胁程度的大小,为决策者提供科学的决策依据,选择对我威胁程度最大的目标进行抗击。     

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。