基于动态贝叶斯网络的弹头目标融合识别方法

通过分析导弹目标识别问题的特殊性,设计了适用于导弹目标识别的动态贝叶斯网络。根据导弹目标的特点,选取了几种具有较好普适性的目标特征,并给出了每种目标特征的条件概率。通过分析导弹目标识别流程,提出了合理的贝叶斯网络模型。最后经过仿真试验,证明该模型相比单特征识别模型识别概率有明显提高,并且具备较好的稳健性。     

一种基于主星的导航星座构造方法

提出了一种基于主星的导航星座构造方法,利用不等式约束下多变量函数最优化问题的求解方法实现了导航主星的选取和导航星座的构造。实验表明,采用该方法构造的导航星座数据库,既不会造成导航星的丢失,又显著地减少了需要存储的识别基元的数量,从而有效地降低了导航星座数据库的存储容量。     

对测量雷达的一些新需求与精细测量技术

新一代测量雷达在发展各种先进武器平台与航空航天及空间技术方面有广泛的应用前景。本文讨论对测量雷达的一些新的需求及相关技术,对雷达精细测量的需求与有关技术是本文讨论重点。     

异常数据识别的搜索方法

研究弹道跟踪系统的异常数据识别问题,导出了一种基于三角形和四边形面积的异常数据识别的搜索方法。理论分析、仿真计算和实测数据处理均表明,本搜索方法对异常数据的识别有较好的效果,可应用于数据的适时和事后处理。     

基于ARG模型识别局部被遮挡物体

在计算机视觉中，局部被遮挡物体的识别有着重要的意义。本文提出了一种基于ARG（关系属性图）模型识别局部被遮挡物体的新算法。由于关系属性图对图像遮挡、噪音或者二维几何引起的变形都是稳定的，所以用ARG模型能够识别那些由于局部被遮挡或其它原因引起的丢失特征的物体。该算法如下：首先，根据模型和图像特征之间的局部和整体的对应性约束，在图像中选出有限数量的侯选子图。其次，基于在关系向量空间中的误差分析，使用投票方案对丢失的特征进行迭代检测，丢失的特征全部被检测出后即可进行匹配。最后用实例进行了验证，结果表明该算法是有效的。     

运动工件上字符识别系统研究

在恶劣的工业现场环境中，拍摄的工件图像会失真，为此提出了在一定噪声和模糊范围内能够正确识别字符标号的方法。工件在传送过程中可能发生偏移，使得被测件与摄像镜头的相对位置不确定，所获得的图像会发生偏转或平移，为此提出了解决字符的平移，缩放及旋转问题的方法；设计了神经网络识别系统。     

民用飞机情景识别系统试飞研究

由于平视显示器(HUD)、视景增强系统(EVS)以及合成视景系统(SVS)优秀的情景显示能力,HUD与EVS、SVS结合使用将显著提高飞行机组情景识别以及态势感知能力。同时,HUD与自动着陆系统结合使用可降低着陆和起飞时的最低天气标准。随着机组情景识别能力的提高,必须提出高效的试飞方法来验证情景识别系统的适航符合性,在分析EVS、SVS与HUD结合使用的基础上,提出综合的优化的民用飞机机组情景识别系统试飞方法以及基于任务的符合性判据。     

基于空间特性的弹道特征抽取

首先分析了弹道特征的影响因素,然后利用微分几何的相关知识讨论了弹道特征的抽取问题,进而提出了用曲率/挠率-弧长作为参量提取弹道特征的方法,给出了理论分析和应用说明,最后利用仿真数据进行了验证。仿真结果表明,该方法能够准确反映出导弹的一些机动动作,如姿态调整及弹头抛撒等,在导弹目标识别中具有一定的应用价值。     

基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械状态参数图形识别方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法。利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明本文所提出的方法可以获得较高的诊断精度,为旋转机械故障诊断探索了一条新路。     

一种改进的数字信号调制方式自动识别算法

数字调制方式的识别对于通信信号分析有着重要的作用。针对数字信号(2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,2FSK和4FSK信号)的调制方式,提出了一种改进的数字信号调制识别算法(DMRA),并且对该算法提出了最佳门限的设置方法,使其适用于信噪比在5 dB-30 dB范围内变化的信号。该算法能够快速、自动地识别出已调数字信号的调制方式。计算机仿真表明:当噪声采用高斯白噪声,该算法在信噪比不低于7 dB时,对实际信号的识别正确率不低于92%。