决策层时空信息融合的神经网络模型研究

融合目标识别可以获得比任意单传感器更加准确的目标识别结果。决策层融合由于其在信息处理方面具有很高的灵活性,成为信息融合研究的一个热点。针对传统融合算法环境适应性较差的缺点,提出了一种决策层时空信息序贯融合的神经网络模型,讨论了利用各传感器所处环境和专家知识等先验信息确定网络初始权值的方法,研究了网络权值的在线学习算法。仿真实验证明该网络模型的有效性。     

信号到达角的快速估计算法研究

针对将FFT算法用于空域信号处理中存在受空间阵元数的限制,分辨率不高,无法识别相距较近的两个目标的问题,对等距线阵的DoA估计算法进行了研究,提出了基于空间分割的快速MUSIC算法。此算法在FFT算法粗略估计的若干局域子空间内进行谱峰搜索,可大大减小MUSIC算法全空间谱峰搜索的计算量。在单一期望信号的情况下,提出了基于最小二范数的快速DoA估计算法,它可进一步减小计算量。仿真结果证明了对DoA估计的快速算法理论分析的正确性和算法的有效性。     

一种基于文化粒子群算法的BP网络优化方法

BP网络良好的逼近特性和泛化能力使其在模式识别、智能控制和系统决策等领域有广泛应用。但网络训练过程中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等局限性限制了进一步应用。提出一种新的智能优化算法-文化粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值同时进行优化。算法设置了群体空间和信念空间两类独立空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。两类空间的交互通过接受操作和影响操作利用同步式传输方式完成。以Iris分类问题的BP网络模型为仿真实例,对算法的正确性和有效性进行验证。仿真结果表明,改进算法具有较快的收敛速度。     

雷达目标识别中的双距离像子空间法

研究分析了双距离像子空间的分类机理,并介绍了所采用的最近邻特征线判别规则。将双距离像子空间与最近邻特征线判别规则相结合的分类器应用于雷达目标距离像识别中。用3种不同类型飞机实测回波数据进行识别研究,结果表明了该方法的有效性。指出了最近邻特征线判别规则的不足之处,即最近邻特征线敏感于特征提取方法。     

多传感器信息时空融合模型及算法研究

在目标识别中,为了获得观测目标的准确状态,需要同时考虑数据融合的时间性和空间性。提出了一种多传感器信息的时间和空间两级融合的结构模型。首先对同一时刻不同传感器的信息进行空间融合,然后对经空间融合后的时间序列进行时间上的融合。就该模型提出了基于证据理论和模糊积分的融合算法。将该模型和算法应用于目标识别。仿真实验表明,该模型可以提高系统的识别率和可靠性。     

权值光滑BP算法：一种改善网络推广性能的方法

推广性能是人工神经网络研究的重要方向。在推广性能的研究中，改进学习算法是提高前向网络推广性能的重要方法之一。本文对一特殊的权值光滑BP算法的理论基础进行了仔细的研究，并将该算法首次应用于水声目标的分类问题。实验结果表明，具有权值光滑BP算法的前向网络不仅具有较光滑的连续权值，而且其推广性能也优于具有标准BPM算法的前向网络。     

基于遗传算法的进化神经网络

提出一种基于遗传算法的多层前向神经网络的自动化设计方法(genetic multiplayer feedforward neural network，GMFNN)，用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。该算法利用双种群权值优化、结构进化自适应变异率等方法来加快算法的收敛速度，改善解的性能。仿真结果显示本文提出的算法能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生，有效地提高多层前向神经网络的收敛精度，并可获得更为简洁的网络结构。     

面向高分辨率遥感影像敏感目标识别的局部特征描述算法

提出了一种用于高分辨率遥感影像中敏感目标识别的局部描述算法--归一化像素分布直方图局部描述子。首先提取目标边缘,将目标边缘上每一像素点依次作为坐标原点构建“对数-极坐标”坐标系,规格化所有像素点的像素值,利用当前坐标原点以外的目标边缘像素点的分布来构建局部描述子。用提出的局部描述算法对敏感目标提取局部特征,构建敏感目标局部特征数据库。同时对待识别目标提取局部特征后与敏感目标局部特征数据库中的特征使用一种“分步匹配”的策略进行匹配,完成目标识别。     

基于YOLOv5的舰船目标及关键部位检测算法

为进一步提升对可见光图像中水面舰船目标的检测识别成功率,提出一种基于YOLOv5的舰船目标识别算法。使用基于随机池化方法的空间金字塔池化网络,运用双向特征金字塔网络进行多尺度特征融合,采用指数线性单元函数作为激活函数加快网络训练收敛速度,提升算法鲁棒性,从而实现了对水面舰船目标和舰船关键部位的快速准确识别。通过在舰船目标及其关键部位数据集上实验验证,对比多个经典目标检测方法,在识别准确率上均有不同程度提升,对比原YOLOv5s模型,平均精度均值提升3.03%,速度提升2 FPS,模型保持了YOLOv5轻量化的特点,在应用部署上有良好前景。     

基于数值积分的离散过程神经网络算法及应用

为解决离散过程神经网络的训练问题,提出了两种基于数值积分的离散过程神经网络训练算法.分别采用三次样条积分和抛物插值积分直接处理离散样本和权值的时域聚合运算,采用梯度下降法实现网络参数的调整.以漫湾水电站的月径流数据预报为例,实验结果表明,两种算法性能接近,均优于基于正交基展开的过程神经网络.     

复杂背景下毫米波雷达目标识别的一种方法

针对毫米波雷达工作背景复杂、回波信号信杂比较低的情况，本文在对杂波信号双谱特性进行分析的基础上，提出一种基于双谱理论与假设检验思想的适用于强杂波下的目标识别方法。首先，对回波信号作双谱估计，然后根据回波双谱估计出杂波的分布，自适应地设定门限，以对双谱作相应处理，用于特征提取、目标识别。实验结果表明，经过处理的双谱抑制了大部分的杂波，保留了丰富的目标信息；识别系统在强杂波下仍然具有良好的识别结果。     

雷达目标识别中的BP神经网络算法改进及应用

针对雷达目标信号的复杂性和实用雷达目标识别系统所应具备的稳健性、扩展性及通用性等要求,提出多种简单有效的BP神经网络算法改进。通过平衡训练样本数量、动态重置初始权值、评定网络规模等措施,解决了BP算法收敛速度慢、受初始样本分布影响大等缺陷,提高了识别算法的稳健性和泛化能力。结果已成功应用到不同型号雷达上的多套目标识别系统中。大量试验和长期使用证明了该方法的有效性和实用性     

基于深层卷积神经网络和双谱特征的雷达信号识别方法

针对复杂电磁环境下利用人工提取特征识别雷达信号存在的主观性强、特征冗余的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的识别方法。该方法首先提取雷达信号的双谱信息作为深层卷积神经网络模型的输入,然后利用模型的自学习能力提取深层特征,实现对不同调制样式雷达信号的识别,最后对不同结构网络模型的识别结果进行对比。仿真实验结果表明,相比传统雷达信号识别方法,该方法对于不同调制类型信号的识别效果优异,并且在识别率、抗噪性上都有所提升。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

Multilayered feed forward neural network based on particle swarmopti mizer algorithm

1 .INTRODUCTIONNowadays there are many algorithms used to trainand opti mize neural network.BPalgorithm,whichisbased on gradient vectors of nodes ,is the most popu-lar neural network training method. Once gradient in-formation is obtained, kinds of regression technologiesbased on gradient can be adopt to update parameters.However BP algorithm faces some problems :(1) speed of convergence ; (2) local mini ma ; (3)sensitivity of initial value ;(4) dependence on gradi-ent information. For s…     

UWB radar target recognition based on time-domain bispectrum

1 .INTRODUCTIONWith rapid development of computer technology ,modern radar is required to not only find and tracktargets but also extract ,classify and identify tar-gets which signatures have been detected by radar .Information and signatures of target can be extrac-ted fromamplitude and phase of echoes .But thosecan not be extracted using power spectrumbecauseit suppress phase information of signal , moreover ,the method can not eli minate clutter and noise .In recent years , the researc…     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

基于一维堆叠池化融合卷积自编码器的HRRP目标识别方法

针对雷达高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)目标识别中特征提取及识别问题, 提出了一种基于一维堆叠池化融合卷积自编码器(one-dimensional stacked pooling fusion convolutional autoencoder, 1D SPF-CAE)的识别方法。首先构造一维池化融合卷积自编码器(one-dimensional pooling fusion convolutional auto-encoder, 1D PF-CAE), 在编码阶段, 采用最大池化和平均池化同时提取不同的编码特征并进行融合来提取HRRP的结构特征; 然后堆叠多个1D PF-CAE形成1D SPF-CAE; 最后使用标签数据对网络进行微调, 实现HRRP目标识别。并使用AdaBound算法优化网络训练来提高识别性能。基于弹道中段目标仿真数据的实验结果表明, 该方法具有较强的特征提取能力, 对于HRRP目标识别准确率高、鲁棒性强。     

基于双谱分析的雷达辐射源个体特征提取

针对复杂电磁环境中雷达辐射源特征参数的分选和识别问题,提出将辐射源信号的双谱作为雷达辐射源个体特征,并进一步提出将Walsh变换作为双谱特征优化算法。利用双谱中包含的信号细微信息和双谱受高斯噪声和杂波影响较小等特性,提高雷达辐射源个体特征参数的有效性;针对信号双谱中包含了很多与个体特征无关的冗余信息,不利于机器进行识别处理的缺点,利用Walsh变换对信号的双谱特征进行优化,剔除其中无效、冗余的信息,将变换后的结果作为雷达辐射源个体特征信息。仿真实验结果验证了算法的可行性。