多通道投影图像的几何自动拼接技术

以低端摄像头产品为测量元件构造了实用的可扩展的多通道投影图像自动拼接系统;利用二次校准方法细化求解一致性矩阵,在投影屏幕上实现了多通道投影图像间的几何无缝拼接;特征图案的正确选择和二次校准方法最大限度地降低了摄像头性能对校准精度的影响;在满足相邻投影图像有重叠区域和摄像头能拍摄到重叠区域两个基本条件时,系统可实现自动拼接校准.实验表明,二次校准方法使校准时间明显缩短,使校准精度达到了亚像素级;低端摄像头、高效率的特征提取方法和一致性矩阵求解算法使系统扩展成本大大降低.      

一种雷达信号特征参数提取方法及其高速实现

数字信号处理技术的发展使得雷达信号高精度参数测量和脉内细微特征分析成为可能,高速处理器件的发展为雷达信号实时处理奠定了基础。研究了基于瞬时自相关法的脉冲参数测量和脉内特征参数提取技术,并用DSP实现了高速处理。     

基于多分辨分解的低分辨雷达特征提取

根据低分辨雷达的特点,利用小波多分辨分解和奇异性检测理论,对雷达视频回波信号进行了特征提取,获得了目标回波在各尺度上的模极大值点幅值和位置.以此为特征,利用BP遗传算法对实测目标数据进行分类识别,获得了较好的分类效果.     

基于深度学习的通信信号调制识别算法

随着通信技术的发展，信号体制、调制方式日趋复杂，例如CPM、OFDM等，这给调制识别技术带来了巨大挑战。近年来，深度学习技术由于其强大的特征提取能力和分类能力，被广泛应用到模式识别领域中。为了实现复杂调制方式的识别，文章将深度学习技术引入到调制识别领域，并提出一种基于改进的CLDNN模型的调制识别算法。CLDNN模型已被成功应用到语音识别领域，其表现出了强大的特征提取和分类能力。该方法在原有CLDNN模型的基础上，针对调制识别问题的特点，对CLDNN进行了改进。而且该方法不依赖于载波同步、码元同步等预处理。实验结果表明，该方法可同时识别12种信号调制方式和信号体制，信噪比在3dB以上时，整体识别准确率达到90%以上，并且可以较好地识别复杂调制方式和信号体制。     

SAR图像识别提取与选择特征

阐述了SAR图像在模式识别中特征提取与选择的概念、任务和基本原则,结合国内外图像特征提取与选择的最新研究动态,介绍了在SAR图像目标识别中普遍采用的一些特征提取与选择方法,并对提取纹理特征采用的灰值共生矩阵及其统计量进行了研究。     

一种基于红外图像的目标自动识别算法

红外成像制导具有在各种复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别和跟踪目标的能力,代表了当代红外制导技术的发展趋势。提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换、形态学方法对红外图像进行预处理,提取不同频带的惯性不变矩作为特征量,利用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值。     

GNSS干扰信号检测方法研究

研究了GNSS导航接收机在干扰源条件下的干扰检测和识别技术。除常见的卫星干扰如脉冲干扰、扫频干扰、BPSK干扰、宽带高斯白噪声干扰外,还添加了QPSK和8PSK干扰进行建模分析,并提取了常见的特征参数,如信号3dB带宽和频谱峰度等。通过研究,高阶累积量被提取作为MPSK干扰类内识别的特征参数。研究了基于决策树和BP神经网络等分类器算法的干扰盲识别,并分析比较了这些分类算法的识别准确率,为抗干扰领域的研究提供了重要参考。     

基于小波包分析方法的航空发动机滚动轴承故障诊断

将小波包分析技术引入到航空发动机滚动轴承故障诊断的应用研究中，给出了基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取方法：应用小波包分解与重构算法分离出了滚动轴承的故障特征频率，识别出了滚动轴承的故障类型。通过对实际航空发动机滚动轴承故障信号的分析表明，该方法可以有效地检测和诊断航空发动机的滚动轴承故障。     

脉冲多普勒雷达特征提取技术分析

为了准确快速地对脉冲多普勒雷达进行识别,选择3个具有代表性的参数:相参性、脉内调制特性及脉冲重复频率进行提取,并讨论了各参数提取的几类理论研究和比较成功的应用方法,分析了脉冲多普勒雷达识别技术中存在的难点及发展方向.     

基于双谱分析的雷达辐射源个体特征提取

雷达辐射源个体特征对复杂电磁环境中辐射源的分选和识别有着重要意义.双谱中包含了丰富的信号细微信息,如雷达辐射源的相位噪声、频率漂移等特征,且受高斯噪声和杂波影响较小,因此可以作为雷达辐射源信号的个体特征之一.但是信号双谱中包含了很多冗余信息,不利于机器进行识别处理.利用双谱对角切片对双谱特征进行优化,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.