基于粗糙集的炮兵地面目标识别特征量选取方法

地面目标识别是炮兵侦察的主要内容之一,其关键在于目标特征量的选取;文章在Kohonen的自组织特征映射(SOM)方法基础上,同时结合概率分类方法,提出了一种最优分类器方法,并将其用于炮兵地面目标特征量的量化;采用粗糙集理论,实现了对经过量化后的目标特征量进行简化和优化,指导目标特征量的选取,为后续的使用学习机器更快更准确的识别目标提供重要的前提条件。     

融合样本相似性与HMMs的字符识别技术

样本相似性是两个样本是否属于同一类别的重要依据,而传统的隐马尔可夫建模(HMMs)方法仅根据后验概率进行分类。将二者结合起来,提出一种基于样本相似性的HMMs后验概率调整方法。在该方法中采用距离来描述样本间的相似性,利用规范化的距离相似性度量对后验概率进行适当的调整。在一个单分类器中充分利用了两种分类信息,因此将其用于脱机手写大写金额的识别过程中,取得了良好的效果:在识别精度提高的同时,识别速度变化很小。     

基于特征融合的被动声纳目标识别

在被动声纳目标的分类识别中,不同的特征提取方法提取的特征反映了噪声信号不同的特性,一般情况下,很难做出某种方法优劣的判断.如何把这些不同的特征提取方法提取的特征矢量融合起来,对被动声纳目标分类识别非常有意义.在应用数据融合的方法对基于倒谱的特征提取方法、基于局域判别基的特征提取方法和基于听觉响度特征提取方法提取的特征矢量进行融合.提出了基于正态分布的概率密度函数的确定基本概率赋值的方法,利用三种特征提取方法对水声目标噪声信号进行特征提取,对提取的特征矢量进行融合,并进行分类实验,结果表明,特征融合使分类过程中的不确定性样本数减少,从而相应地提高目标分类的正确概率.     

基于EMD进化概率神经网络的纹理图像识别

论文提出了一种基于EMD进化概率神经网络的纹理图像识别方法.首先,对原始信号进行经验模式分解,将其分解为多个平稳的固有模式函数之和;再从各IMF分量中提取主要能量特征作为进化概率神经网络的输入参数来识别纹理图像.对不同的自然纹理图像进行了实验,并将结果与小波进化概率神经网络的结果做了比较.实验结果证明,论文方法的正确识别率和识别精度高于小波进化概率神经网络.     

基于SVM输出概率和后置滤波的运动目标分类*

提出了一种新的运动目标分类方法,该方法利用sigmoid函数将标准SVM的输出结果直接转换为目标所属类别的概率,避免了分类器的组合问题;同时该方法还利用后置加权均值滤波器对SVM的初始输出结果进行滤波平滑处理,进一步提高了分类的正确率。实验结果表明,该方法能有效地提高运动目标分类的精度。     

基于概率软逻辑的多层次识别和推理

随着全球老龄化人口增长,老年人的日常行为监管和护理也成为极具挑战性的社会问题。为了应对这种不断增长的社会需求,提出了一种由数据和知识共同驱动、使用概率软逻辑（Probabilistic Soft Logic）和多层次分析对老年人的日常活动进行建模的方法,来解决老年人护理中的活动识别问题。实验表明,该方法在活动识别和异常活动检测上,比隐马尔可夫模型能产生更高的精度,并且,该方法比非层次识别方法具有更快的响应速度。     

变邻域分解多目标自适应差分进化算法

分解方法是处理复杂问题常用的一种手段,而差分进化算法被广泛地应用于多目标优化问题(multiobjective optimization problems,MOP),为了克服经典差分进化算法和分解方法的缺陷,本文提出了一种自适应差分进化算法和变邻域分解方法相结合的新颖算法一ADEMO/D-ENS,该算法采用Tchebycheff方法将多目标优化问题分解成多维标量优化子问题,并利用邻域子问题的信息进行优化,基于邻域种群集依概率自适应选择邻域种群规模;同时采用概率匹配(]probability match,PM)自适应方法从差分策略池中选择差分进化策略;同时分析了算法的复杂度;最后,通过和经典的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmsⅡ,NSGA-Ⅱ)和多目标差分进化算法(multi-objective differential evolution algorithm,MODE)仿真对比,说明ADEMO/D-ENS方法可以更有效的处理多目标优化问题.     

基于PCA-概率神经网络的P2P流量分类方法研究

随着P2P快速增长带来的网络拥塞等诸多问题,准确识别P2P流量对流量控制具有重要的实际意义.提出利用PCA特征选择方法选择最优特征子集,使用概率神经网络方法对P2P流量与常规流量进行分类.实验结果表明,该方法的分类精确度与准确度有了明显的提高.     

通信信号识别分类与识别概率探讨

本文讨论了一种通信信号的自动识别分类方法,采用信号处理和模式识别对信号频域特征和调制类型进行提取分析。并对识别概率进行了详细讨论。测出了12种典型信号的频谱识别图和识别概率。     

结合SVM和DS 证据理论的多极化HRRP 分类研究

针对雷达目标一维距离像(HRRP)识别问题,结合支持向量机(SVM)和 DS 证据理论提出一种多极化HRRP 分类方法—–SDHRRP.该方法通过混淆矩阵获取基分类器之间的距离,从而根据基分类器对不同目标类的分类能力给其赋予不同的可信度.将该可信度值与 SVM 后验概率结合到 DS 证据理论的基本概率赋值(BPA)中,以实现 SVM 和 DS 证据理论在目标识别中的有效结合.对实测目标数据的实验结果表明,基于分类器可信度得到的 BPA 能够有效避免证据冲突, SDHRRP 方法可以有效降低融合分类的误差率.     

针对运动目标的多无人机协同鸽群优化搜索方法

针对多无人机协同运动目标搜索问题,本文设计了改进鸽群优化算法的协同搜索决策.首先,基于运动目标的独立性,建立了服从正态分布的目标概率信息图模型;为了提高环境中目标存在的确定度,建立了搜索环境的确定度信息图.其次,通过建立的吸引和排斥数字信息素图,引导无人机向未搜索区域飞行,减少重复搜索概率,提高协同目标搜索效率,并基于传统的鸽群算法,通过加入速度更新修正机制和精英代机制对其进行改进.然后,结合环境中目标的存在概率信息以及无人机搜索目标的探测信息,使用改进鸽群优化算法,规划无人机的最优搜索飞行路径.并设计避碰机制,以有效防止无人机搜索过程中的碰撞.最后,通过比较仿真实验验证了改进鸽群优化算法对运动目标协同搜索的有效性.     

Factor graph aided multiple hypothesis tracking

Since closely moving targets exist extensively in the ground moving target tracking, the uncertainty of data association greatly increases making the measurement-to-track association more difficult. Especially, traditional multiple hypothesis tracking （MHT） has high false tracking rate and track swap. This paper first investigates the measurement based factor graph in data association, and gives the corresponding message passing algorithm. Then, a factor graph aided multiple hypothesis tracking （FGA-MHT） method is proposed, which introduces factor graph based m-best hypothesis producing technique and exploits factor graph based probability refinement algorithm to reduce the uncertainty of measurement-to-track association. Experiment results demonstrate that FGA-MHT reduces times of track swap and increases the correct data association rate in closely moving target tracking.     

基于背景和帧间差分法的运动目标提取

在自动人脸识别系统中,人体目标的检测是该系统识别人脸的前期关键步骤之一。为了能快速准确地检测出运动的人体目标,提出了背景差分法和帧间差分法相结合的运动目标提取检测方法。针对视频中的背景因镜头摆动或物体的移入/移出而有所变动,给出了几种提取背景的方法,比较各种方法后决定采用中值法快速地进行背景建模,随后采用自适应背景更新,结合两种差分法检测运动目标。通过实验验证了本文算法的有效性。     

Ground moving target detection and location based on SAR images for distributed spaceborne SAR

In recent years, a new concept of spaceborne SAR implementation has been propos- ed[1,2], i.e., the distributed (constellation) spaceborne SAR implementation in which sev-eral formation-flying small satellites (or micro-satellites) cooperates to perform multiple missions. The coherent combination of ground echoes acquired by all small satellites can significantly improve the performance of ground moving target indication (GMTI), SAR mapping, interferometric SAR (InSAR), etc. Since the …     

合成孔径雷达地面动目标检测方法研究

分析了合成孔径雷达(SAR)地面动目标检测的特点,研究了几种动目标检测方法,包括:移位相位中心天线(DPCA)方法、沿迹干涉(ATI)方法、空时自适应(STAP)方法以及解卷积方法,画出了部分方法的检测流程图,分析了每种方法的特点,最后给出了采用ATI方法检测时动目标参数计算方法。     

Ground moving target signal model and power calculation in forward scattering micro radar

Forward scattering micro radar is used for situation awareness;its operational range is relatively short because of the battery power and local horizon,the free space propagation model is not appropriate. The ground moving targets,such as humans,cars and tanks,have only comparable size with the transmitted signal wavelength;the point target model and the linear change of observation angle are not applicable. In this paper,the signal model of ground moving target is developed based on the case of forward sca...     

一种改进的实数自适应遗传算法

研究了基于实数编码的遗传算法的改进问题．针对实数编码在搜索后期存在搜索效率低、易早熟收敛等现象．讨论了遗传算法的参数调节问题．提出一种自适应交叉概率和变异概率,既考虑了进化代数对算法的影响,又考虑到每代不同个体适应度的作用,给出一种改进的实数自适应遗传算法．最后利用3个测试函数对算法进行验证,在函数的最终值、平均运行代数、收敛概率几方面都取得了较好的结果．     

Local motion feature aided ground moving target tracking with GMTI and HRR measurements

Tracking ground moving targets with ground moving target indicator (GMTI) measurements only could face a potential problem of losing tracks or track mingling, if the targets move together within the range of GMTI sensing uncertainty for an extended period of time. We propose a remedy for this problem by using local motion features extracted from high resolution range (HRR) profiles to assist data association. Unlike other HRR features, the new local motion features carry both spatial and temporal information and are ideal for feature aided tracking. A probabilistic logic based tracker is developed for local motion feature aided tracking.     

参数可变自适应遗传算法在军事地形图矢量化中的应用

针对纸制军事地图矢量化问题进行研究,提出一种基于自适应遗传算法的军事地形图矢量化方法,并在生成新的个体后,增加个体修正操作,提高个体的适应度。在该算法中,提出一种即考虑进化代数对算法的影响,又考虑到每代不同个体适应度作用的自适应交叉概率和变异概率。通过与传统方法的实验比较,证明该方法的可用性和有效性。     

非合作式传感器空间运动目标截获概率研究

为了实现非合作式传感器对空间运动目标的有效捕获,在分析kalman滤波误差协方差矩阵的基础上,建立了传感器对目标跟踪误差的空间分布模型,并利用该模型提出了一种基于联合高斯分布的截获概率计算方法。该方法经过降维处理,降低了截获概率计算的复杂度,提高了运算的实时性。仿真实验表明,所提算法具有良好的估计性能。最后,对截获概率的误差来源、影响因素进行了深入的分析并得出了相关结论,可为实际工程应用提供了一定的参考价值。