基于被动毫米波探测技术的近场目标识别方法

对毫米波探测技术的目标识别方法进行研究. 在对坦克及金属板、水的毫米波特性进行分析的基础上,提出了对探测信号进行能量、脉宽、脉冲间隔及进一步判断物体表面光滑度的联合判别方法,建立了坦克目标识别原则. 采用统计处理方法建立了不同特征量的分布规律直方图,进而给出概率密度曲线,根据探测概率,确定了特征门限,通过多重门限的设定提高了目标识别精度. 理论分析结果证明了近场目标识别方法的有效性,为其它相关探测系统的目标识别提供了可借鉴的途径.     

坦克目标时频特征分析

为获得目标信号的更多特征,提高识别概率,引入了短时傅里叶变换的方法对毫米波探测信号进行时频分析;结合坦克目标毫米波信号频谱的特点给出了窗函数的选择方法;分析了坦克装甲车辆与其主要干扰的毫米波信号频谱图的差别,在此基础上给出了毫米波信号在时频域的特征选取方法. 分析结果表明:采用短时傅里叶变换的时频分析方法得到的坦克毫米波信号的频域特征与其主要干扰存在较大差异,据此可以进行坦克目标的识别.     

被动毫米波探测巡航导弹研究

该文介绍了一种圆锥扫描体制的被动毫米波探测识别巡航导弹的方法。在分析被动毫米波探测目标工作原理的基础上,建立了被动毫米波探测目标的数学模型,根据波形特点给出目标识别的实现方案,这种毫米波被动敏感器可以较准确地探测识别巡航导弹,技术较成像探测方法成熟低廉,适合于智能地雷应用。     

攻顶装甲目标的交流毫米波引信目标识别及定位

对交流毫米波引信的目标识别与定位方法进行研究.分析了毫米波引信探测金属目标的机理;在对装甲目标进行试验测试的基础上,研究了坦克装甲目标与干扰的毫米波信号差异;根据目标特性,提出了综合判别时域内目标信号幅度、宽度及目标外形尺寸的识别方法;在目标识别的基础上,通过对目标顶甲尺寸、系统延迟时间等因素的综合考虑,合理设计探测器前倾方案,实现对目标的定位.     

基于Zoom-FFT变换域的坦克被动式毫米波探测识别方法

为了准确识别目标,在对坦克毫米波辐射特征进行分析的基础上,提出了一种基于变换域的模板匹配识别方法.利用信号在Zoom-FFT变换后特征谱线集中、易于与噪声分离的特点,在变换域制作坦克毫米波辐射特性模板;将经过滑动加窗处理的待检测信号序列,进行Zoom-FFT变换后,与变换域模板进行匹配,实现目标的识别.该匹配方法综合利用了信号的波形信息,抗干扰能力强,鲁棒性好,实时性强.对168组坦克目标特性和干扰信号的仿真结果表明:该模板匹配方法能够有效识别坦克目标.     

视觉和毫米波雷达信息融合行人识别算法

提出了一种在主动防碰撞系统中采用视觉和毫米波雷达数据融合来识别行人的算法.在基于单目视觉获取的图像中提取HOG特征,采用支持向量机的分类方法检测行人,获取行人信息,通过快速容差中频匹配算法快速地检测目标,并获取目标信息,将基于视觉的行人信息传递给毫米波雷达;根据视觉检测的行人信息与毫米波雷达检测的目标信息进行比对,将匹配通过的目标识别为行人;将基于视觉的行人特征信息与毫米波雷达检测的行人特征信息进行融合,得到行人目标的新特征信息.通过采集道路环境的视频和雷达数据对行人正确识别率进行验证.验证结果表明,采用所提出的算法进行行人识别,在获取更加精确的行人特征信息的前提下,正确识别率较高.     

基于车载毫米波雷达动态手势识别网络

基于Transformer提出一种车载毫米波雷达手势识别方法，可用于车内人员进行人机交互.毫米波雷达信号不受车内光照变化影响，同时能够保证乘客隐私.首先，毫米波雷达采样信号经过二维傅里叶变换和滤波获得距离—多普勒（RDM）和距离—角度图(RAM)；然后，将连续多帧RDM和RAM经过三维卷积网络后进行特征融合与拼接得到特征向量，利用Transformer模块进行位置和序列编码；最后通过全连接层获得手势概率分布向量.采集了基于实际路况和多种干扰环境下的雷达数据制作了手势识别分类的数据集，实验结果表明该方法可以有效的检测与识别多种典型手势，识别准确率可以达到97.14%以上.     

基于多传感器融合的前方车辆识别方法研究

为提高汽车安全辅助驾驶系统对前方车辆识别的准确性和实时性,提出了一种基于摄像头和毫米波雷达信息融合的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像头进行联合标定,并确定两个传感器坐标系之间的相互转化关系,对毫米波雷达数据进行预处理快速分割图像,以获得前方车辆识别的感兴趣区域;然后采用自适应阈值对感兴趣区域内的图像进行二值化处理以获得车辆底部阴影信息,利用边缘检测和霍夫变换得到车辆上下边界的位置信息;通过底部阴影和上下边界信息获得车辆识别的高度与宽度,最后根据车辆对称性特征建立识别窗口。试验验证表明,该方法前方车辆检测准确率为90.2%,单帧图像的处理速度为32 ms,能够满足智能汽车应用中的实时性和准确性的要求。     

一种毫米波辐射计探测直升机的方法

本文介绍了一种毫米波辐射计对低空直升机进行探测识别的方法。通过频域信号分析以及信号特征提取,提出了一种识别直升机型号及判别直升机高度位置的方法。     

基于深度学习的D2D毫米波通信中继选择

针对毫米波(mmWave)环境下,设备到设备(D2D)直接通信链路遇到阻碍时的中继选择问题,提出一种基于深度学习的解决方案.采用卷积神经网络(CNN)框架构建能够成功决策和精确预测的智能模型,并基于能量效率最大准则,实现最优化D2D中继链路选择.仿真实验采用毫米波多天线MIMO数据集对所提模型进行了训练和测试.仿真结果表明,提出的基于深度学习的中继选择方案在吞吐量和能量效率方面优于常用的基于快速频率切换的解决方案.     

CBY桨搅拌槽内湍流结构的研究

在槽径为0.192m的CBY桨搅拌槽内,采用时间解析粒子图像测速仪(tim e-resolved PIV,TRPIV)和常规二维粒子图像测速仪(2DPIV)对搅拌槽中速度场进行了测量。分别用小波分析法和角度解析法将搅拌槽中周期性脉动和湍流脉动分开,发现两种方法所得的结果具有较好的一致性,说明了小波分析方法能够提取湍流动能。进一步研究表明,小波分析能将脉动速度分解到各个尺度上,频率越低的尺度所含的能量越大,且各尺度能量有着相似的分布规律。此外,随着雷诺数的增大,无因次化后的周期性脉动动能和真实湍流动能基本不变。     

拟合多维能量反应谱及峰值速度的地震动调整方法

基于小波变换原理提出了一种以设计用多维能量反应谱及峰值速度为目标的实测地震动调整方法.该方法首先依据多维能量反应谱与伪加速度谱之间的近似转换关系,在时域内叠加小波函数实现对实测地震动记录的初步调整,保留原始地震动的强度、频率非平稳特性;再应用二阶基数B-样条小波函数模拟上述调整后的多维地震动场,通过循环调整拟合精度较低频段的小波系数和对峰值速度贡献最大的小波分量,实现对设计用能量反应谱及各向峰值速度的同时拟合.算例分析结果表明,该方法具有较高的拟合精度,对初始地震动的能量分布改变较小,为建筑结构基于能量平衡设计时的多维动力反应分析提供了一种新的地震波合成方法.     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.     

基于小波变换的模糊目标识别

针对图像处理问题中的模糊性问题,在不确定因素分类与影响分析的基础上实施去模糊处理,并与其他图像的降噪处理作比较.利用仿真实验系统地分析模型与算法的有效性;然后,利用小波变换对图像进行分解,提取小波系数和图像的能量特征,给出匹配与识别方法,通过实验与现有主要的目标识别方法作比较.结果表明,该识别法的识别精度高、速度快,比现有的目标识别方法的识别率平均提高了5.16%.     

基于灰度图像二维Gabor滤波的目标识别

提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求.     

基于熵理论的超声波检测信号消噪与缺陷识别

为消除超声检测信号中大量存在的噪声,提高材料内部缺陷诊断的准确性,采用基于熵理论的自适应阈值消噪算法对超声波信号进行消噪处理.分析了基于Shannon熵的最优小波包基搜索算法,提出了用熵表征信号含噪状态,根据小波能谱熵确定小波包不同分解尺度阈值的基本原理.对含缺陷的斯泰尔发动机曲轴的超声信号处理实验结果表明,这种方法对噪声消除比较彻底,能够获得表征缺陷大小、位置的准确信息,提高了材料内部缺陷定量分析的准确度.     

SAR图像平稳小波变换相干斑抑制方法

提出了一种基于平稳小波变换的合成孔径雷达 (syntheticaperturradar,SAR)图像相干斑噪声抑制方法 ,即通过对SAR图像进行多层平稳小波变换 ,对平稳小波变换的细节图像信号进行阈值处理 ,以达到相干斑噪声抑制的目的 .实验结果表明 :此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外 ,还保留了尽可能多的目标特征和图像细节 ,有着较好的图像视觉效果 .