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。     

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。     

基于小波变换和神经网络的舰船目标识别和分类

根据舰船轴频电场信号的特点,提出了基于小波变换和神经网络的目标识别和分类方法.利用小波变换计算轴频电场信号的功率谱,提取特征量,根据轴频电场平均累积功率谱对舰船目标和海洋环境进行识别.根据轴频电场信号的功率谱分析,对不同类型舰船目标进行识别.运用BP神经网络,对不同类型舰船目标和海洋环境进行分类.通过对海上试验采集轴频电场数据的仿真计算,证实了该识别和分类方法的有效性.     

一种有效的舰船目标识别新方法

本文讨论了基于非相参雷达回波的目标自动识别问题,提出了一种船目标识别的新方法。基于本方法,一种实验性的船目标识别系统已经构成并运行。理论分析和实验研究所得结果表明,利用所设计的识别系统可以获得目标识别的高可靠性。八类船目标总的识别成功率超过90％。     

目标识别的灰色工程方法研究

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具,在工程技术、社会、经济等领域应用广泛.探讨了灰色系统理论在目标识别中的应用问题,提出了目标识别的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法及灰色统计聚类算法.     

基于多神经网络分类器的目标识别仿真实验研究

水下目标识别在国防及国民经济中具有重要的作用，为了提高神经网络分类器分类结果的有效性和可靠性，本文提出了一种利用多神经网络分类器输出向量来实现对各分类器进行加权的算法，舰船目标实测数据分类实验证明：基于该算法的多分类器融合技术能有效地提高目标识别的性能，同时选择适当的表决阈值又可提高分类结果的可靠性。因此，该算法在水下目标识别系统中具有一定的工程应用价值。     

坦克目标识别与运动分析

本文用自适应动态门限对实时图象进行分割,在二值化图象的基础上进行轮廓跟踪。对于坦克目标提出了椭圆模型和轮廓拟合的识别、定位、定向分析方法。计算机模拟实验取得了满意的结果,证实了方法的可行性和有效性。     

高分辨率雷达距离像用于目标识别的研究

针对飞机目标的分类问题,研究将雷达目标的高距离分辨率(high range resolution,HRR)像用于识别的方法。介绍两类基于目标HRR像的特征:差分功率谱和微分倒谱,并选择基于SARPROP(simulated anneal-ing resilient propagation)算法的多层前馈神经网络作为分类器。利用4种飞机缩比模型的重点散射源二维分布测试数据和频率步进法,得到目标的一维距离像。对上述两类距离像特征进行了分类,结果表明,差分功率谱特征对于一维距离像具有较高的识别率,并具有较好的抗噪性能。     

水下目标的特征提取及识别

针对水下成像的特殊性以及成像环境的复杂性,构造了基于区域矩的仿射变换不变量,以克服水下不确定因素给目标识别带来的困难。此外针对传统的BP神经网络存在收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的缺点,引入粒子群算法对神经网络的学习训练进行优化。为了验证所提方法的有效性,对四类水下目标进行了特征提取以及神经网络识别实验。结果表明改进后的神经网络收敛速度快,并且获得了较高的识别准确率。     

基于混合型专家系统的目标综合识别模型

鉴于目标识别在防空信息处理中的重要性 ,在对目标信息进行综合利用的基础上 ,利用人工智能原理 ,研究把专家系统、神经网络和证据推理相结合用于目标识别 ,建立了目标综合识别的专家系统模型 ,模拟专家识别思维。给出了知识库的构造方法及推理机制。该模型通过人工神经网络 ,实现了知识的并行处理和自动获取 ,具有自学习功能 ;再学习机制可对系统进行及时调整 ,增加或修改知识库的知识 ,具有很好的人机界面和实用性 ,对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用。     

高分辨力雷达目标识别研究

本文讨论了基于高分辨力距离像的特征提取技术和利用模糊分类来进行目标识别的问题，探讨了几种建立隶属函数的方法，给出了对五类飞机目标的识别实验结果。     

支持向量机在车辆目标识别中的应用

提出了利用支持向量机对战场侦察雷达目标回波信号进行处理,以实现对卡车、坦克等在地面运动的车辆目标进行分类识别的一种新算法。首先对雷达接收到的目标回波信号作频域分析,从中提取待分类目标信号的特征向量,然后利用所建立的支持向量机模型对目标信号作训练和识别,最后与经典谱分析和神经网络的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别方法的有效性。     

雷达自动目标识别中的HRRP特征提取研究

通过分别考虑基于HRRP一阶统计特性的MCC-TMM(模板匹配分类器)和基于HRRP一阶和二阶统计特性的AGC(自适应高斯分类器),提出了两种新的特征提取方法,使得针对不同的分类器采用不同的特征提取方法,从而更好地滤除HRRP上的高斯噪声和更好地保持不同目标HRRP具有不同的幅度分布即HRRP的可分性。基于外场ISAR和微波暗室两种实测数据的识别实验表明,提出的特征提取方法能够明显提高识别性能。     

含噪远距离运动目标图像自动识别的技术途径与方法的研究

本文主要研究含噪远距离运动目标即运动点目标图像自动识别问题，提出了利用点目标运动特性与能量辐射特性来进行目标识别的新技术途径，讨论了点目标运动轨道与速度参数以及其能量辐射特性参数的获取方法和多层前馈二阶神经网络分类器的设计方法。在微机上以三类含噪运动点目标图像识别为例，对文中有关点目标特征参数的获取与分类方法进行了仿真实验，结果表明，本文提出的含噪运动点目标图像自动识别的途径与方法是可行和有效的。     

军事目标红外图像的形状识别系统

随着目标自动跟踪、识别技术的发展,对目标特征提取技术的要求变得愈来愈高,基于目标形状的跟踪、识别系统的发展非常迅速。本文针对目标红外图像的特点,提出了一种新的目标形状分类、识别系统,该系统包括目标图像预处理、目标分割提取、目标边界探测以及目标形状分类、识别。系统中,我们采用一种均值——中值混合滤波方法来消除噪音的影响,利用峰谷法分割提取目标,进而提取目标的边界,在目标边界提取的基础上,提出了边距离分布特征的概念用于目标的分类、识别。     

基于分形和背景知识挖掘的红外图像水上桥梁目标识别

针对复杂背景下远距离航拍红外图像中水上桥梁识别的难题,提出一种新的基于分形理论和背景知识挖掘的目标识别方法。根据红外图像水上桥梁上下文描述,利用红外图像的直方图动态阈值法和分形特征检测出图像中的感兴趣区水域,同时基于先假设后检验的桥梁潜在目标被分割出来;然后利用形态学滤波完成目标图像的进一步分割;最后,利用目标特征匹配完成桥梁目标识别。基于TMS320C6416图像跟踪器的实验结果证明:该方法有较高的自动目标识别率和计算实时性。     

雷达高距离分辨率一维像目标识别

随着雷达技术的快速发展和军事应用的迫切需求,目标识别问题日益受到重视,利用高分辨率雷达一维距离像进行目标识别成为雷达和信号处理领域的一个研究热点。雷达目标一维距离像能够反映目标形状及结构特征,而且易于获取,迄今为止采用一维距离像进行非合作目标识别已经取得了丰富的研究成果。总结了近年来研究的基于目标一维距离像的特征提取方法、分类方法和联合跟踪与识别方法,分析了当前研究中亟需解决的关键问题,探讨了这些问题的可能解决思路和发展方向。     

听觉感知特征在目标识别中的应用

将听觉感知特征用于声学目标识别,实现对稳态噪声样本的识别,证明听觉感知特征在声学目标识别领域中的有效性.首先通过语音和乐音识别领域的研究成果确定听觉感知特征的提取方法,然后在汽车、飞机、舰船和乐器等不同类型的声目标中进行识别研究.结果显示:对于平稳噪声样本,听觉感知特征中的谱特征具有突出的优越性,其中基于Mel倒谱系数、谱下降值、分段谱质心、分段谱质心带宽和分段谱通量能够识别目标,且具有较高的识别率和稳健性.     

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.     

雷达目标-维散射中心识别特征提取研究

针对雷达目标高分辨一维距离像在目标识别中存在计算量和存储量过大的问题,研究了基于一维散射中心的目标识别特征。在使用矩阵束法提取散射中心的基础上,定义了散射中心阶数、散射中心相对位置和中心矩三个平移不变特征用于目标识别,较好地描述了目标散射特性。三类目标外场实测数据的识别试验结果显示,相对于单一特征的目标识别,综合上述三个特征的识别不但能获得更好的目标识别率,而且识别结果对高斯白噪声不敏感。