基于小波能量谱的舰船目标信号特征量建模

为在舰船目标识别、分类中有效选取特征量,采用小波变换获取舰船辐射噪声信号的小波能量谱,然后计算不同类目标信号的类平均小波能量谱之间距离信号的λ水平能量聚点,据此选取能量谱差异显著的频段,最后对各能量谱作聚类分析实现特征压缩并确定特征量。在舰船声场通过特性研究中的应用表明,该方法具有识别与分类准确率高的特点。     

基于小波包和Elman神经网络的螺杆泵井故障诊断

在螺杆泵井故障诊断技术中,有功功率信号最能全面反映螺杆泵井的泵况。提出一种基于小波包分析结合Elman神经网络的故障诊断方法,该方法采用小波包对螺杆泵有功功率信号进行消噪滤波,将不同频段的故障信号进行3层db4小波包分解,根据各频段功率谱的变化提取故障特征,应用Elman神经网络进行识别。利用Matlab仿真,结果表明,该方法能有效提高螺杆泵井的故障诊断准确性。     

基于小波互信息的辐射源脉冲分类

针对电子支援系统中实时识别截获的雷达信号类型,提出了一种基于小波互信息准则的辐射源脉冲分类方法。该方法首先对辐射源脉冲信号进行小波变换,获得不同尺度、不同时移下时频面的小波特征集,然后利用Parzen窗密度估计方法对小波特征集的小波系数估计出其概率密度函数,从而计算出已知脉冲类和所有脉冲实现之间的互信息,用单个脉冲即可实现不同辐射源的脉冲分类。计算机仿真结果表明了方法的有效性。     

基于缩比模型理论的舰船轴频电场仿真系统

为防止腐蚀,舰船上采用了阴极保护系统,却产生了极低频轴频电场,而极低频轴频电场又构成了远场威胁,成为目标追踪的特征信号。提出了基于缩比模型理论的舰船轴频电场仿真系统,同时介绍了该系统的基本组成、实现方法和功能。在仿真过程中通过采用PXI总线和LabVIEW7.1可视化的虚拟仪器系统开发平台,实现了腐蚀电场信号的自动采集,并通过计算机进行分析和处理。仿真结果表明,由腐蚀产生的轴频电场是以轴转速为基频的极低频电场。     

S变换在雷达目标识别中的应用

针对雷达目标回波的非平稳特性,推导了S变换及其实现算法,利用电磁场时域有限差分算法仿真了三种军用飞机的宽带散射信号,采用S变换对飞机目标的雷达回波进行时频分析,提取时频分布图的奇异值特征作为目标特征矢量,利用径向基函数神经网络对特征矢量进行训练和学习,最后对三种飞机做了分类识别,取得了很好的识别效果.     

基于子波变换和神经网络的舰船目标识别

特征提取方法和分类器的选择是舰船目标识别的关键。介绍了一种目标分类和识别的方法。首先利用子波变换和多分辨分解算法对实际采集到的各类舰船目标辐射噪声进行特征提取 ,获得目标的线谱和调制谱特征 ,然后利用模糊自组织聚类网络 (FKCN)分类器对各类目标进行分类识别。最后利用实测数据进行仿真分析 ,并与其它特征提取和分类识别方法比较 ,验证了所用方法的可行性 ,且获得了较好的效果。     

基于灰关联分析的目标识别方法研究

深入研究了灰关联分析方法在目标识别中的应用，提出了基于灰关联分析的目标识别方案，给出了对目标声信号进行灰关联分析的方法和步骤，并以此作为灰色目标识别的基础，在此基础上，利用舰船声场通过特性仿真数据建立了典型目标的模本数据和待识目标样本数据，进行了舰船目标声信号的灰关联分析，确定了目标识别与分类的判据，对两类舰船目标类型进行了识别，从而验证了灰关联分析方法应用于目标识别的可行性和有效性。     

基于时频特征提取和残差神经网络的雷达信号识别

针对低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下雷达信号脉内调制类型识别率较低的问题, 提出了基于时频特征提取和残差神经网络的雷达信号识别算法。时频特征提取首先通过分数阶傅里叶变换对信号进行Chirp基分解, 按照Chirp基载频与调频率的不同组合对信号划分类别, 并设置对应的分类特征参数。然后, 计算信号的伪Wigner-Ville时频分布并提取Zernike矩。上述特征参数组成信号特征矢量, 使用残差神经网络分类器实现雷达信号识别。仿真结果表明, 在SNR=-2 dB时识别准确率能达到93%以上, 同时鲁棒性验证良好, 算法复杂度能够满足现实要求。     

基于神经网络的舰船雷达目标特征抽取与分类方法研究

本文着重研究应用神经网络来进行舰船雷达目标特征抽取与分类问题,提出了一种基于Mellin变换和多层前馈神经网络的特征抽取方法和一种基于Kohonen网络组的特征分类方法。采用实地录取的三类舰船雷达目标视频回波数据对本文提出的有关方法进行检验,结果表明本文提出的雷达目标特征抽取与分类的神经网络方法是切实可行的,其抽取的特征具有良好的稳定性,其分类的精度很高,明显优于传统的K-邻近分类器。     

基于RCS特征的谐振区舰船目标识别

利用谐振区RCS特征对舰船目标进行识别.深入研究了频率预先优化选择问题,提出了一种新的基于最小分类错误准则的频率选择方法,用以改善目标识别性能.给出了一种基于多类目标假设检验理论的带有拒绝判定目标出现门限的近邻分类器.对五类舰船目标识别的仿真结果表明,新的选频方法显著提高了识别性能;扩展的近邻分类器表现出较为理想的拒判能力.     

舰船红外成像目标实时识别与跟踪系统研究

同时考虑硬件设计、算法研究、软件实现三个方面,成功高效地设计了一个舰船红外成像目标实时识别与跟踪系统。硬件上采用主从式结构,主机为控制计算机,从机为TMS320C6201芯片及其外围电路构成的图像处理系统。算法研究尽量实用化,提出了一种新的目标识别和跟踪算法。软件实现时,基于硬件和软件采取了许多优化措施。该系统已成功应用于光电干扰效果评定实验中。     

TOPSIS Evaluation Method on "Have Both Hard and Soft" Systems

In "Have Both Hard and Soft" systems, the soft targets and hard targets are divided into twodistinct target system. The measured results of soft target system are regarded as a matrix with intervalnumbers. On the basis of Topsis method, we discuss a new Topsis evaluation method on "Have Both Hardand Soft" systems, which combined soft targets with hard targets.     

A Method of Synthetical Appraisal on "Have both Soft and Hard" Systems

1　IntroductionInappraisalanddecisionmaking,weoftenruninto″HavebothSoftandHard″systems.Atpresent,forconvenience′ssakeonmathematics,Manyappraisalmethodoftentrans-formhardtargetsintosoftfactors.Manyhardtargetsaresoftenedbyman-made,likethis,notonlyth...     

空间目标ISAR成像与识别对抗研究

阐述了空间目标的雷达对抗措施,通过仿真研究了对抗条件下的空间中段目标ISAR成像与识别,分析了对抗手段对ISAR成像质量与识别性能的影响,指出对ISAR的二维压缩机理进行破坏是实施有效干扰的关键所在。仿真结果表明,通过对抗手段能有效降低ISAR的成像质量,破坏ISAR的识别性能。实验结果对于增强中段突防目标的突防能力有较重要的参考价值。     

一种有效的SAR图像分割与目标识别方法

在基于模板匹配的合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)目标识别中,一个关键问题就是如何从带有杂波的SAR图像中将目标正确分割出来,以便形成高质量的模板。针对这一问题提出了一种基于对数变换的自适应SAR图像分割方法并将其用于由美国国防高级研究计划署(DefenseAdvancedResearchProjectAgency,DARPA)和空军研究室(AirForceResearchLaboratory,AFRL)提供的实测SAR目标图像识别中。实验结果证明,经有效的目标分割后,不但提高了目标的正确识别率,还有效地提高了对假目标的拒识率,具有良好的鲁棒特性。     

空袭目标威胁程度的综合评估与排序模型

提出了空袭目标威胁程度判断的基本准则,针对实战中地空导弹武器系统进行威胁评估时,有不少因素不可能完全明确、带有一定模糊的特点,利用层次分析法和模糊评判法(analytical hierarchy process and fuzzyevaluation,AHP-Fuzzy),建立了空袭目标威胁评估与排序模型。通过实例验证了该模型的合理性和有效性。     

引信目标回波模拟器的建模与实现

针对脉冲多普勒调制引信的目标回波进行了建模与仿真,并在此基础上研制成功了引信目标回波模拟器。该引信目标回波模型基于多散射中心来模拟的方法,并将环境因素的影响引入模型。引信目标回波模拟器的每个通道的控制均基于FPGA器件,结合并口通信和SRAM存储器并通过DDS的回波合成实现引信目标单散射点回波的模拟,并采用多路并行的方式来实现模拟目标的多散射中心。实际的测试结果验证了目标模型的建模及回波模拟器实现的可行性与正确性。     

基于高通滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,比较了几种高通模板的效果与性能,提出了一种基于高通和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是在采用高通滤波来抑制背景的基础上,利用噪声图像直方图呈高斯分布的特性,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明,在信噪比SNR>2时该方法能有效地检测出图像中的小目标。     

中远程防空导弹的末制导律设计与仿真

应用线性二次高斯调节器原理，本文提出一种适用于脉冲多卜勒雷达自寻的制导导弹的适应性强，制导精度高，易实现的最优制导规律。为解决工程实现的关键问题，提出了目标机动加速度模型。根据机动目标的统计模型和非线性最优滤波理论推导出一个快速跟踪的自适应滤波算法，并给出了目标机动加速度、导弹与目标相对距离和距离变化率的估计算法。某改进后导弹的仿真结果表明该算法具有很好收敛性和稳定性。     

TOPSISEvaluation Method on″Have Both Hardand Soft″Systems

1　Topsis Synthetical Evaluation MethodIn multiobjective decision making,if schemes are limit in number,then Topsis method isoften used.It can arrange order to each decision making scheme which is its advantage,Topsis method is as follows:1 ) Construct decision making matrix AA =x1 1 x1 2 … x1 mx2 1 x2 2 … x2 mxn1 xn2 … xnmHere,xijis value of j-th for i-th appraisal object,i=1 ,2 ,… ,n,j=1 ,2 ,… ,m.2 ) Construct normal decision making matrix YY =y1 1 y1 2 … y1 my2 1 y2 2 … y2 myn1 y…