一种小波频域相关性目标识别方法

提出了一种图像目标识别的小波变换域和相关性结合的的算法.通过仿真实验表明该算法可以有效且准确的识别和提取多频谱图像中感兴趣的部分.     

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.     

一种基于复加权的目标极化识别方法

针对未知和时变的杂波环境,在目标极化状态已知的情况下,探讨了极化域目标识别的问题.在全极化雷达的极化正交的双通道接收系统中,对两路极化正交回波信号进行复加权后与期望信号比较,使其均方误差达到最小,从而抑制了干扰,增强了目标信号.对抑制和增强效果在干扰分别为定极化和变极化的情况进行了仿真,仿真结果表明了该算法的有效性.对此算法中步长因子的取值范围进行了探讨.提取目标极化特征,进行目标识别,并进一步提出识别递推算法.对识别结果进行仿真,仿真结果表明了该方法的有效性.     

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.     

基于小波包分解的声目标识别

小波变换是处理非平稳信号的一个有力工具,研究了基于小波包分析的声信号特征提取方法,并应用该方法对直升机等4种目标的声信号进行了特征提取,降低了特征向量的维数。采用设计改进的BP神经网络分类器对声目标进行分类,分类结果准确率高,获得满意的实验效果。     

基于小波和神经网络的目标识别方法

基于高分辨一维距离像，对雷达信号目标识别的小波分析和神经网络方法进行了理论研究和实验分析。小波变换起到了数据压缩作用，并且用不同的小波得到不同的结果。ISAR获得的三种飞机目标真实回波数据所形成的一维距离像作为实验数据，并且用神经网络对目标分类器进行了设计。     

一种基于正交不变集多小波的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜特征提取方法。该方法应用双正交不变集多小波对虹膜图像进行特征提取,同时考虑了虹膜图像的局部特征和全局特征,采用相关系数测度和方差倒数加权欧氏距离相结合的方法来设计分类器,为了消除虹膜图像在采集时可能产生光斑而对识别结果带来影响,在设计分类器时采用分块处理的办法。实验结果表明,多小波变换能更好的提取虹膜的纹理特征,获得更好的识别性能,是一种有效识别方法。     

基于小波变换的眉毛识别方法

提出了一种基于小波变换的眉毛识别方法.该方法利用小波变换进行眉毛特征提取,选取奇偶行三层小波变换的高频、水平分量、垂直分量和整体二层小波变换的低频部分作为特征,利用最近邻法则进行识别.实验结果对比表明,该方法简单且识别率较高.     

一种基于正交小波包分析的混沌识别方法

以Duffing方程系统为例阐述了混沌运动的特征，比较了正交多分辨分析和正交小波包分析的频带分割能力和频率分辨率，提出了一种基于正交小波包分析的混沌识别方法。利用各子带功率在信号总功率中的分布状况，有效地识别出周期运动、混沌运动与随机运动，提取了混沌运动的特征频率。     

一种改进的Zernike矩的雷达图像目标识别方法

针对Zernike不变矩目标识别算法计算复杂,计算复杂度高的不足和雷达图像乘性噪声严重和识别率不高的问题,提出了一种快速计算Zernike矩目标识别算法.该算法通过利用Zernike矩对称性和反对称性对雷达图像进行快速计算求得不变矩,然后通过加权求得新的特征向量,最后通过支持向量机进行目标识别.实验结果表明,提出的算法不仅解决了计算过于复杂的问题,还降低了噪声且提高了目标识别率.     

一种基于子波特征的模糊神经网络目标识别方法

针对雷达目标识别中相对不变特征量提取这一问题，提出了一种基于子波变换的特征提取方法．通过对三类飞机一维距离像的分类和识别，验证了这种方法的有效性，同时在将模糊神经网络作为模式分类器方面做出初步尝试。     

基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下的小目标检测问题,对Kaplan的扩展分形特征进行改进,使其对目标尺寸具有一定的适应性·考虑自然背景和斑点状人造目标在水平、垂直方向特性,利用小波分析良好的方向选择性,通过多级小波分解互能量交叉,在两个方向上有效地增强目标、抑制背景干扰,从而提出一种基于小波分析的多尺度扩展分形特征·实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和适应性,能从单帧图像中较好地检测出小目标,具有检测速度较快、易于实现的特点·     

基于激光探测技术的坦克目标识别方法

对激光探测技术的目标识别及定位方法进行研究.根据近场目标激光反射方程,结合典型的弹目交会条件,从理论上给出了坦克的激光反射特性;分析了激光探测的主要干扰,提出了判别反射脉冲幅度和脉冲个数的信号识别准则;采用统计分析方法,建立了坦克激光信号幅度直方图.在此基础上,结合探测概率制定幅度门限,根据定位要求及目标尺寸,分析了脉冲个数门限的确定方法.仿真结果表明,所设计的探测识别系统能有效判别坦克目标,并能对目标进行定位,实现对坦克顶装甲的精确打击.     

基于小波多分辨率分析的机动目标跟踪算法

研究了一种基于多分辨率分解的机动目标跟踪算法,该算法利用小波中的经典算法——Mallat算法对单一分辨率的量测数据进行多尺度分解,将分解得到的多分辨率量测数据用于目标状态更新。仿真结果表明,该算法具有较好的跟踪性能。     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

基于小波分析和共振解调的故障诊断方法

介绍小波分析和共振解调技术的原理及在机械设备故障诊断中的应用。讨论小波分析和共振解调技术之间的内在联系与应用。     

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.