基于多时间尺度特征的语音识别模型

提出了基于多时间尺度特征的语音识别模型.该模型采用描述谱参数轨迹的段特征,在段尺度上实现了对语音信号帧间相关性的显式建模;采用段特征依赖的非平稳时间序列产生模型,实现了不同尺度特征间的相关性建模,并在帧尺度上通过参数化的均值轨迹函数,实现了对语音信号帧间相关性的隐式建模.给出了基于多时间尺度特征联合统计距离优化的分段算法及基于最大似然准则的模型参数估计算法.识别实验表明,该模型的识别性能优于标准HMM及趋势HMM.     

航天员转体技术仿真

航天员在自由状态下的转体技术是航天员训练和太空任务完成好坏的重要指标。本文借助１５段的人体模型,使用多刚体动力学的方法建立起航天员转体动作的力学模型。该模型易于编程,适合于实时计算。并使用计算机动画技术,建立了航天员转体运动的实时动态仿真系统。该系统只要求输入基本的人体测量数据和肢体的相对运动规律,以图形动画形式输出,具有良好的交互性。     

地声监测及识别

遥远战场地声信号监测识别系统是国外正在兴起的一种无人自动侦察系统。本文通过对大地传输特性的分析,得出了轮式车辆、履带式车辆和人运动时地声信号的特征。基于此特性,设计出目标分类的特征提取方法,选择了合适的信号处理方法和识别算法。研制了以主从式计算机系统为核心的交互式高速地声信号处理系统;以优化设计思想设计了特征提取算法和识别算法。最后以实验数据为基础提取出特征提取算法和识别算法中的一些参数,并对信号处理系统、特征提取算法和识别算法进行了检验,得到了很好的识别准确度,这表明该系统和各种算法的设计思想是正确可行的。     

自主近距空战中敌机的战术动作识别方法

为了识别自主近距空战中敌机的战术动作,提出一个两级识别系统.该系统由基本动作识别和组合动作识别两部分组成.其中,基本动作识别采用模糊推理方法,并模拟飞行员的思维过程,用"模式记忆"方法平滑推理结果的抖动;组合动作识别以基本动作序列为输入,采用时间自动机组成并行结构,提取各组合动作的主要几何形态,使识别系统具有良好的可扩展性和鲁棒性.通过仿真对识别系统进行验证,结果表明该系统能有效地识别敌机的战术动作.      

基于FPGA的红外目标识别神经网络加速器设计

在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。     

双机器人系统的碰撞检测算法

针对共享工作空间的双机器人系统,提出一种双机器人碰撞检测方法和机器人简化的几何模型.首先将机器人的关节和连杆分别用球体和胶囊体（由一圆柱体与两个在两端的半球体组成的复合几何体）两种几何基元表示,机器人之间的碰撞检测转化为几何基元之间的干涉检查,即转换为几何基元间的距离计算;针对胶囊体之间的距离计算,提出一种空间线段间的距离计算方法.将碰撞检测算法应用于KUKA双机器人实例中,并在UG平台进行仿真,仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于特征点识别的头部姿态计算

为了提升使用随机回归森林进行头部姿态分析的精度,提出了一种基于特征点识别分析头部姿态的计算框架.考虑到高误差投票的干扰,该计算框架以随机森林的特征点识别为基础从而避免异常投票干扰,将头部姿态计算问题转换为空间鼻尖特征点和朝向特征点的识别问题.在随机森林的训练中,决策函数使用了高斯曲率和平均曲率作为图形特征,根据微分熵的信息增益在随机生成的决策函数库中搜索最优化决策函数.在训练完成的随机回归森林的叶子节点中,通过分析保存的样本数据,可以得到目标特征点的高斯分布估计.根据实验测试结果,在适当的阈值设定的情况下,该方法可以实现较高的识别成功率,使用曲率后明显提高了识别精度,能够在一定程度上处理有遮挡的数据,并且该方法已经成功应用于虚拟座舱的实时头部姿态分析计算系统.     

自动化飞行训练评估中的战机机动动作识别

针对战机飞行员自动化飞行训练评估对于机动动作的在线识别需求,提出了一种改进的基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法。首先,分析了仪表、简单特技和复杂特技飞行科目的机动动作特征。然后,根据战机飞行过程中机动动作与特征参数的因果关系,建立了机动动作识别动态贝叶斯网络模型,克服了传统方法需要滚转角信息,在实际飞行训练中难以通过雷达探测实时获取的缺点。同时,通过设计模型在线调用机制,有效降低了计算复杂度。实验结果表明,所提方法对于战机机动动作识别率高、实时性好,能够满足在线应用需求。      

基于HMM的雷达状态转移估计方法

针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统计信息,较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上,针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题,引入目标运动状态信息,构建双链隐马尔可夫模型(HMM),进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果,提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法,实验结果表明,提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。     

教练机训练效能计算方法改进

教练机训练效能对飞行学员掌握飞行技能和战术水平有重要作用,量化评估教练机训练效能是优化训练体制和评估飞行训练大纲的前提.典型的教练机训练效能计算模型对飞机的航空电子系统、操纵系统考虑不足,对飞行参数选择有局限性.利用层次分析法原理改进的教练机训练效能评估模型弥补了这些不足,同时对飞行科目权重给出了新的选择方法.改进模型能够很好地适应第三代战斗机飞行员训练效能评估,为现代飞行训练大纲和飞行训练体制评估提供了基础,算例结果证明改进模型更为合理可行.      

混合点状和非规则军标的在线手绘识别

当前对在线手绘军标图符识别的研究只针对单一类型的手绘点状军标或非规则军标,分别使用不同方法进行识别.但在特殊应用中二者常混合输入,当待识别军标图符的类型未知时,如何识别是一个重要问题.提出一种基于最小生成树(MST)覆盖模型的混合识别方法,训练阶段,分别对点状和非规则军标样本建立MST覆盖模型,并训练一个二分类支持向量机(SVM)分类器;识别阶段,先通过几何和结构信息粗判断军标类型,再通过置信度估计和融合的方法确定未知军标的类型.在113类点状军标和36类非规则军标的数据集中实验,军标类型区分准确率为94.7%,最终识别率为91.6%,且能满足实时要求.      

静态排列知识库专家系统时间估计模型的研究

在一些复杂系统中,专家系统是作为决策环节,服从于整个系统的运行,因而研究专家系统的推理时间就有其必要性。专家系统的推理时间与其推理模式、知识库结构、计算机性能以及其支持语言等若干因素有关。针对知识库结构,研究了自然排列知识库专家系统的推理时间问题,利用时间齐次马尔柯夫链为专家系统的知识库进行建模,并给出了相应的时间估计数学模型及计算量的确定问题,为复杂系统控制及实时仿真提供理论依据。     

基于积谱的雷达目标高分辨率距离像识别

针对飞机目标的识别问题,将一种用于语音识别中的积谱特征引入雷达目标一维距离像识别领域.积谱定义为功率谱与群延迟的乘积,该特征能够充分利用目标一维距离像的幅度谱与相位谱信息.在目标分类阶段,选择基于弹性传播(RPROP)算法的多层前馈神经网络作为分类器.利用4种飞机模型的重点散射源二维分布测试数据和频率步进法得到目标的一维纵向距离像,对距离像积谱的分类性能进行了测试,结果表明基于积谱的特征对于一维距离像具有较高的识别率,并具有较好的抗噪性能.      

地-空导弹最优制导律研究

本文在导弹质点运动不作任何简化的条件下,建立导弹-目标状态空间数学模型,得到以雷达测量参数表示的,可对付机动目标的最优制导规律,将其用于某型导弹上,仿真结果表明该制导律有较好的导引精度和一定的工程实用价值;同时就导弹起控点处高低角、方位角对脱靶量的影响作了研究,该制导律能降低对导弹发射条件的要求。     

宽频带中频相位计的研制

比较全面地介绍了-宽带中频相位计的研制过程。论述了相位计的工作原理,给出了系统框图。对各个部件的设计做了介绍,并给出了相位计所达到的技术指标。还介绍了系统测试方法和检定方法,对系统的误差做了分析,并给出了理论计算误差与实测误差的对应关系,提出了今后的进一步设想。