基于模糊神经网络的坦克目标识别

坦克是陆地战场上的主战武器之一,坦克目标识别是反装甲技术的基本前提,本文基于新型磁探测器对坦克目标磁场信号进行测量,结合运用模糊神经网络技术,对坦克目标进行模型化识别,并采用MATLAB的ANFIS工具箱进行测试与仿真,实现了对坦克和军用卡车的类别和运动方向的正确识别。     

战场坦克的声特征识别

该文在实验分析的基础上，提出了一种识别战场坦克的声特征方法。确定了被识目标的特征参数和识别算法。为战场坦克的侦察提供了一种新的途径。     

灰关联分析法在坦克声目标识别中的应用

提出了一种基于灰关联分析的声目标识别算法.该算法提取坦克声信号的线性预测系数特征作为关联参数,通过比较声信号的灰关联值实现目标识别.在白噪声背景下,结合谱相减法,通过提取坦克声信号特征识别,仿真表明灰关联算法可以从信息不完全、关系不明确的坦克声信号中提炼主要因素进行识别,其实现方法简单,识别率较高.因此该算法在声目标识别中具有可行性.     

灰关联分析法在坦克声目标识别系统中的应用

提出了一种基于灰关联分析的坦克声目标识别算法。该算法提取坦克声信号线性预测系数特征作为关联参数,通过比较坦克声信号的灰关联值实现目标识别。仿真结果表明：该算法可以从信息不完全、关系不明确的坦克声信号中提炼主要因素进行识别,其实现方法简单,无噪背景下,平均识别率可达到90%。因此该算法在声目标识别系统中具有普适性和可行性。     

多源干扰对坦克模糊识别的影响

对不同声源干扰条件下坦克识别的特征优选方法进行了深入的研究和探讨，在此基础上，通过双谱谱峰特征的定量分析，对多源干扰时的坦克识别效果进行了分析对比，提出了有益的结论。     

基于多分类器组合的红外目标识别方法

针对以往的红外目标模式识别方法无法区分坦克与铁板假目标的缺点,提出了基于多分类器组合的红外目标模式识别方法.该方法对红外图像的每行像素使用线性分类器和BP神经网络分类器进行识别,用与规则对两分类器的识别结果进行决策融合,得到每行像素的识别结果,然后对多行像素的识别结果使用多数票规则及或规则进行决策融合,得到最终识别结果,完成对坦克、背景和铁板假目标的区分.仿真结果表明:组合使用BP神经网络分类器和线性分类器,可提高系统识别能力,能较好地完成目标识别.     

基于电容与磁复合的装甲目标近程探测方法

针对低伸弹道复杂环境下对坦克反应装甲的精准定距问题,提出基于电容与磁复合的坦克目标探测方法,其中,电容探测进行精确定距,磁探测进行坦克铁磁目标识别,复合体制解决低伸弹道复杂背景环境的干扰问题。理论分析电容探测原理,通过COMSOL仿真对双电极电容探测模型的电极分布进行优化,有效提高了作用精度。理论推导坦克磁场计算式,对坦克目标周围磁场强度特性进行仿真,基于隧道磁阻设计磁探测电路并进行了实验验证;设计基于状态机的电容与磁复合目标探测识别方法,利用多特征量提高了对目标的识别准确性。开展样机实验验证,结果表明,该复合探测方法可实现对坦克目标的准确识别,达到了1 m±0.2 m的定距要求。同时针对对抗四代以上反应装甲探测距离不足的问题,设计单电极自电容探测模型及电路,进行仿真分析,结果表明,探测距离可提高至2 m以上。     

声目标识别技术及其在坦克目标识别中的应用

根据随机信号理论、模式识别理论和人工神经网络技术，设计出一种以相关函数和数学期望为基本特片的声目标识别系统。将此系统用于现场实测的坦克信号识别，实现了坦克目标的自动识别。该方法具有快速及较好的识别性能。     

基于回波特性的直升机载雷达目标探测与识别

研究雷达目标识别的基本方法,比较了传统雷达对于坦克目标的回波幅度检测和基于回波特性的机载雷达高压线探测识别方法,分析目前目标识别和分类用于雷达的难点。     

二战德军坦克型号识别

二战中，德军的装甲洪流给人留下了深刻印象，可以说，这些优秀的坦克是德军得以称雄欧洲大陆的绝对主力？但由于战争需要的不断改进，二战德军坦克的型号极其庞杂。为了更好的识别这些装甲铁骑，本文就从外形上讲讲它们的识别标志。     

基于空中目标识别的特征提取与选择

为从冗杂的海量信息中提取出有效的特征数据和信息,对空中目标识别的目标特征进行研究。介绍目标跟踪识别系统,从搜索雷达的目标回波信号特征、目标光谱成像特征、目标姿态与运动特征、目标特征选择与融合等方面进行目标识别特征提取,生成图像与特征数据库,并对选取的目标特征进行多特征融合的识别精度验证。结果表明:提取与选择的目标特征在识别中取得较满意效果,能证明选取的空中目标特征在目标识别算法中的可靠性。     

第四代主战坦克综合电子系统的研究与讨论

该文介绍了国外报导的第四代主战坦克基本构想及其综合电子系统发展概况；阐述了坦克综合电子系统的内涵和发展目标；提出并论证了综合电子系统是我国第四代主战坦克优先发展重点的观点。     

基于声干涉特征匹配的水中目标运动分析研究

针对水中目标运动分析问题,提出一种基于目标辐射声场距离-频率谱干涉条纹特征匹配分析的目标运动要素估计方法。以目标初距和目标瞬距为循环观测因子,结合两方位-两距离目标运动要素计算方法,获取当前假设下目标距离特征量和目标方位计算值;依据目标辐射噪声时间-频率谱干涉结构计算的目标距离特征量信息,构造距离特征量匹配代价因子,实现目标运动解要素。仿真数据与试验数据验证结果表明：该方法在绘制的目标运动要素解空间可视化分布图中,可有效估计目标初距、航向和航速信息,显著改善目标运动参数的估计速度和精度。     

基于PCA的红外图像区域特征选择方法

特征提取在模式识别和分类中起着关键的作用,本文针对红外目标的准确分类识别问题,围绕红外图像特征提取和特征选择进行研究,提出了基于PCA的区域特征选择方法。该方法首先采用基于数学形态学的滤波技术对红外图像进行预处理,有效地增强了目标区域,便于目标特征的提取;其次,本文研究了区域形状特征提取及基于PCA的特征选择方法,通过对区域特征进行优化选择,构造准确描述目标特性且维数较低的特征。实验结果表明,本文提出的方法有效地提取红外目标的特征,可用于红外目标的分类且有利于提高算法的效率。     

基于DSP的低分辨率红外目标特征提取及识别

针对末敏子弹试验样机在某试验靶场的高塔上扫描，所获得的低分辨率红外目标图像，介绍了目标特征提取及识别方法。研究指出目标波形携带了与目标密切相关的信息，利用参数方法对目标波形进行分析并选取某些参数作为目标特征向量，可对目标进行粗略分类和识别。在对目标波形进行特征分析的基础上，用抽驭的特征向量构造了目标模板。用以DSP为图像微处理器的试验样机进行现场试验表明：该方法对低分辨率红外目标的识别有好的效果。     

目标回波时频分布的几何结构图像形态特征

沉底目标识别的关键在于从混响背景中提取出稳定的目标回波信号特征。目标的棱角散射能够携带目标的几何形状信息,在时频域内具有较规则的分布特性,但是各棱角散射回波声程差小,而且淹没在混响中。已有的时频分析方法局限于其抗混响能力及时频分辨力,为得到一种有效的目标几何特征提取方法,提出将一维几何回波时域信号在二维时频域中的几何分布特征作为图像特征进行特征提取,通过研究几何亮点回波和混响在时频平面上的形态特征,构造与几何亮点时频特性匹配的结构元并对时频分布图像进行形态滤波。通过仿真与湖试数据分析,相比已有方法,文中所提方法能够在实现目标几何亮点结构的识别同时进一步抑制混响。     

基于高阶累积量的聚束合成孔径雷达二维目标特征提取

本文研究了聚束式合成孔径雷达目标特征提取算法。证明在目标由几个主要散射点构成时,特征提取实际是二维谐波恢复的过程。针对高斯色噪声的影响,提出采用高阶累积量的特征提取算法。并提出一种简单的谐波配对算法。该算法与FFT和基于自相关函数的MUSIC算法相比, 能更有效地抑制高斯色噪声的影响。     

紫外目标特征提取的系统

为了改善因单纯的红外制导技术已经无法满足武器系统的研制需求,且由于光学加工工艺、探测器材料方面的局限性,导致目前紫外探测技术的研究发展缓慢的问题,提出一种紫外探测领域的紫外目标特征提取方式,围绕该目标特征提取方法设计了系统实现流程.在背景紫外能量很强的环境下,根据目标所表现的暗斑特性设计目标特征提取电路,将信息处理后得到的负脉冲信号通过抗干扰、目标位置提取算法的软件处理,最终得到目标相对于惯性空间的准确位置信息,完成目标探测与跟踪,并进行实际应用.应用结果表明:试验数据佐证了紫外目标特征提取理论的可行性,为系统增加目标识别精度以及抗干扰概率提供技术支撑.     

基于方位走向的潜艇亮点分布特征提取与仿真

针对传统的潜艇目标回波亮点特征提取方法,只计算有限个峰值点处的方位值来分析目标亮点特征,存在鲁棒性较差的不足,本文基于目标回波与背景干扰相比幅值较大,子回波所体现的方位/距离信息相近等特征,同时结合双通道短时互谱法,提出了一种基于方位走向的潜艇目标回波亮点特征提取方法.首先,采用双通道短时互谱法提取目标回波方位走向特征.然后,通过采用能量判决和利用子回波方位/距离信息,对子回波序列进行分类,从而得到潜艇目标回波亮点的空间分布特征.经仿真验证,该方法与传统方法相比具有更好的鲁棒性.本文的研究结果可为分析潜艇目标声学特性与水声对抗提供参考.