联合目标跟踪与分类技术的进展及存在问题

联合目标跟踪与分类(JTC)技术是信息融合领域新兴的一个研究方向。其基本思想是：通过在目标跟踪器和目标分类器之间进行双向信息交互,来同时有效地提高目标的跟踪精度和分类性能。介绍了JTC技术的基本原理。将现有JTC技术划分为两大类——基于质点运动模型的JTC技术和基于刚体运动模型的JTC技术,并作了对比分析。综合论述了JTC技术的发展。指出JTC技术目前存在的主要问题以及未来的研究方向。     

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     

反舰导弹目标识别选择技术的发展应用

通过阐述反舰导弹目标识别选择需求和相关技术应用, 研究现有主要导弹目标识别选择技术的使用特点, 分析了实现新一代目标识别选择技术的途径, 展望了反舰导弹目标识别选择技术发展方向.     

水中目标特性及探测剖析

从水中目标识别的系统环节出发,分析了水中目标固有的内在特性及其与环境水体相互作用的外在特性,探讨了与水中目标识别相关的水声物理场特性和目标处于动态海洋环境场时的特性,以及识别水中目标的多种方式,展望了水中目标特性研究的应用领域,指出水中目标特性的延拓是水声学及相关交叉学科发展的学术推动力和以后发展的方向.     

弹道导弹识别技术发展综述

为了给导弹防御相关人员开展进一步的研究提供参考,论文简要回顾了弹道导弹识别问题的起源和发展,详细分析了弹道导弹在飞行过程中的目标特性及识别特点,从识别特征的角度总结了弹道导弹识别技术的最新进展,评述了主要的识别策略和方法,给出了其适用范围;归纳了弹道导弹识别研究的发展趋势,提出了几点建议。     

海上光测图像判读中目标自动识别问题的研究

目标识别是实现光测图像自动判读中的一个关键步骤，从发展至今虽然已经研究出许多种目标识别的算法，但仍没有制定出判断算法好坏的明确标准。文章以提高目标识别算法的准确率为目标，对自动判读中的目标识别问题进行了研究，并重点对特殊情况下的目标识别方法进行了讨论。     

激光雷达-维距离像的特征提取与目标识别算法研究

针对激光雷达一维距离像的目标识别,提出了利用最小二乘估计器和线性滑动更新器构造滤波器的算法.并根据目标本身形态的总体尺度范围特征,设定滤波窗口,很好地实现了对目标的识别过程.利用该算法,在信噪比为1.6:1时,目标识别的正确率达到86%.     

在随机混响干扰背景上识别来自复杂几何形状目标回波

这里提出了一种在随机混响干扰背景上识别来自复杂几何形状静止或慢速运动目标回波信号的声周期相关处理的方法。在随机混响干扰背景上识别来自静止或慢速运动(V<3kn)的复杂几何形状物体的回波。运动目标(V>3kn)用多普勒滤波器方法已获得成功检测。但是混响干扰的谱与来自低速目标(V<3kn)回波信号的谱重叠。等人为了在混响干扰背景上识别来自静止和低速目标的回波曾打算使用最佳滤波器。但是认为,这种滤波器比起匹配滤波器,从     

多传感器数据融合技术在目标识别中的应用

提出了一种基于D-S证据理论算法的目标识别方法.该方法利用了两个CCD和一个热像仪分别提取弹标光源、干扰光源、随机噪声和火堆的特征向量,基于各特征的先验知识,采用D-S数据融合算法识别目标和干扰,有效提高了目标识别的概率.     

敌我识别系统浅析

敌我识别(IFF)是高技术条件下现代战场中自动目标识别技术的重要应用之一.具有敌我识别能力的系统,已成为21世纪战场数字化系统的基本功能单元之一.目标识别目前具有目标特征识别、目标成像识别、无源探测识别、激光雷达识别、毫米波识别、多传感器数据融合识别等等方法.寻找一种简便而实用的识别方法是研制新一代敌我识别系统所必需充分考虑的问题,雷达自动目标识别是当前研究之重点,多传感器系统数据融合技术是其有效途径.由用户直接识别未知目标(即直接分系统)和向用户提供有关目标信息(即间接分系统)两部分组成的敌我识别系统,是正在研制的新一代敌我识别系统.     

雷达目标特性知识引导的智能识别技术进展与思考

基于数据驱动方法的预测结果高度依赖训练数据,通常忽视了雷达目标潜在的物理特性,甚至违背了物理认知,内部工作机理不透明、可解释性不足,成为制约深度学习技术的雷达目标识别可靠和可信应用的瓶颈。针对该问题,提出雷达目标特性知识引导的智能识别技术,从雷达目标识别数据集与增广方法、雷达目标特性知识理解、可解释的深度学习建模与知识引导的雷达目标识别进展等方面,探讨了相关研究情况,并对未来需要重点关注的发展方向进行思考和总结。     

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.     

基于小波变换的遗传算法在红外图像目标识别中的应用

针对目标识别技术研究现状,提出了基于小波变换的遗传算法在红外图像目标识别中的应用问题.其中简要介绍了小波的特点,重点描述了基于小波变换的遗传算法在目标识别中的应用原理、应用方法,并给出了相应的应用实例,为解决目标识别问题提供了一种新的思路.     

复杂环境背景下车辆目标识别研究综述

在军事领域和民用领域,利用图像对车辆目标识别都有着广阔的应用前景.针对实际应用中,室外的环境背景复杂多变,给车辆目标识别带来了很大挑战,分析了复杂环境背景下车辆识别的意义和面临的困难,对现有的图像预处理、特征提取、分类器设计的研究现状进行梳理,对复杂环境背景下车辆目标识别研究的发展方向进行分析.     

基于星敏感器原理的空间微弱小目标自动识别

复杂星空背景下,无特定标识的微弱小目标经常会阻碍航天器的飞行任务;由于目标成像尺寸小、发光特点与星点类似,无法通过常规目标识别手段进行辨识;针对该问题,利用星敏感器绝对测量的优势,提出基于星敏感器原理的空间微弱小目标识别方法;该方法利用鲁棒性较好的网格算法识别采集星图上的大部分恒星,将漏星和目标标记出来,再利用角距法加以区别,实现目标识别;通过实验仿真,完成了对含微弱小目标的具体星图的星点及目标识别,并针对过程中出现的参考星和返回目标结果的选择标准问题进行了讨论分析,验证了基于星敏感器原理的空间微弱小目标识别方法的可行性。     

目标识别能力测试仿真图像的生成

目前采用实际拍摄图像测试经纬仪目标识别能力时,存在着外界环境难以掌握、标准难以统一的问题.根据经纬仪测量图像目标识别的原理,提出了一种基于目标图像缺损和遮挡的仿真图像建立方法.本方法通过多个目标图像的叠加,模仿了目标图像在经纬仪跟踪过程中的各种变化.利用此仿真图像可实现目标识别算法的测试,客观地反映目标识别算法对经纬仪测量图像成像质量的适应能力.     

反舰导弹多目标识别技术探讨

应用模糊分类判决原理 ,探讨了反舰导弹末制导雷达同时捕获多个目标时如何优先选择主要目标进行攻击的问题 .进行了多目标分类判别以及主要目标识别的理论分析 ,并建立了相应的数学模型 .其方法可为反舰导弹末段对主要目标和装订目标的识别方案设计提供参考     

四种地面固定目标识别方法研究

首先简要阐述了模型基视觉法是基于知识的智能化识别目标的方法,然后以桥梁例比较详细地介绍了应用模型基视觉法解决目标识别问题的过程,包括:建立目标图像、确定预理方法、设计识别算法和提高识别算法的鲁棒性等。对四种地面固定目标识别研究的结果表明,型基视觉法是解决地面目标识别问题的有效方法。     

下视成像制导系统目标识别技术研究

针对下视成像导引头的成像特点．提出了基于仿射几何不变量的目标识别策略。针对基于仿射矩不变量的目标识别算法存在的计算速度慢．易受噪声影响的缺陷．给出了一种基于平稳小波仿射不变量目标识别算法。取得了更好的识别效果。     

红外图像自动目标识别技术进展

随着红外探测器技术的迅速发展，红外成像系统日趋成熟，现已广泛用于各种武器系统，尤其是战术导弹。而一旦在红外图像自动目标识别（ＡＴＲ）技术方面取得突破性进展，必将大大提高装备红外成像系统武器性能。介绍了红外图像自动目标识别技术发展现状，重点论述了红外图像自动目标识别的算法和执行处理计算机两项关键技术的进展，并分析了其发展趋势和应用前景。