基于D-S证据理论的雷达模糊识别研究

针对现代雷达信号的复杂性和模糊性以及信号在时间上的冗余性等特点,将模糊匹配和D-S证据理论相结合.在信号的积累和求取模糊隶属度的基础上,用D-S证据理论对隶属度进行融合,有效地解决了雷达信号识别的不确定性问题,同时充分利用了信号在时间上的冗余信息,提高了雷达信号的识别效果.仿真试验证明了该算法的有效性.     

构造正则表达式的简化DFA算法

介绍了构造等价于给定正则表达式的简化确定有限自动机(DFA)的算法.方法是首先构造与正则表达式等价的非确定有限自动机(NFA), 这里省略了构造带ε动作的有限自动机的操作, 然后用状态树构造与该NFA等价的简化DFA.这个算法在计算机上已实现, 并且对输入的任意正则表达式, 都可以输出等价于正则表达式的简化DFA.该算法可以用于某些离散信息处理系统的设计与分析.      

传感器安装误差及其对飞行器气动参数辨识的影响

基于飞行器线性化纵横向解耦数学模型,系统地分析了加速度仪表、流向传感器和角速度陀螺安装位置误差和轴不平行度误差对飞行器气动参数辩识的影响。分析表明,必须将传感器安装误差限制在一定的范围内,否则得不到今人满意的参数估值。分析结果对指导飞行试验设计及非线性模型参数估计具有重要意义。     

基于YOLOv6框架实现典型通信信号调制快速识别方法

随着战场通信侦察对抗系统的快速发展,通信信号体制变得非常复杂,给非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别及信号辐射源个体识别带来困难。为了全面掌握信号先验信息,对复杂多样的通信信号体制进行盲检与识别,本文提出基于时频图分析和深度神经网络的多种通信信号自动调制识别方法。首先,利用时频分析将不同典型通信信号转换为时频图像,再将标注后的时频图输入基于深度学习的YOLOv6（目标检测模型）网络中进行特征学习;然后,通过设计YOLOv6更高效的网络结构,使其能够对信号的时频图进行快速识别;最后,将训练后的网络权重对典型通信交叠信号进行测试,对提取的特征向量进行分类识别,完成6种调制方式识别与位置的快速确定,实现在非合作接收条件下的多个典型通信信号调制方式的检测和识别。     

一种航空铆钉自动检测系统研制

研究并实现了一种图像识别的铆钉自动尺寸检测系统,主要介绍了系统的工作流程和原理,给出了系统硬件组成,并在对CCD相机的采集图像清晰度评价函数分析基础上,提出了一种适合多种铆钉检测的自动调焦方法。通过对图像滤波处理、边缘检测算法的论证分析,建立了适合铆钉检测的图像特征提取方案,最后给出了系统主要功能界面。     

三维模型在SAR图像自动目标识别中的应用

提高高分辨率SAR图像在复杂战场环境中的目标识别能力,对防御未来战争中来自地面目标的威胁具有重要意义。针对地面特定目标的大小、方位、旋转等变化以及强杂波背景给目标识别带来的严重影响,提出将目标的三维模型投影到二维平面,采用余弦傅里叶矩和瑞利分布的CFAR检测方法分别对其矩特征和峰值特征进行提取,利用级联组合分类器对目标识别进行建模分析,并通过试验验证该方法的有效性。结果表明:该方法实现了在特征维数高和姿态变化下的目标识别,而且无需额外增加对制导控制系统的开销。     

基于切片熵权的WHT多LFM信号识别方法

为提高在低信噪比与先验信息不足条件下对线性调频(LFM)信号识别能力,借鉴信息论中的熵权法改进WHT(Wigner-Hough Transform),提出了一种基于切片熵权的WHTE(Wigner-Hough Transform based on Entropy)算法。推导出LFM信号的WHT与对应特性,将WHT变换域内极半径和角度切片的熵值来转换为权重因子,进而对每个切片进行加权处理,采用双层权重以弱化噪声与干扰项的影响,并推导出LFM信号与高斯白噪声在WHT维度内不同假设条件下的概率密度分布函数,构建了对于LFM信号WHT后恒虚警检测的完备流程。通过理论分析与公式推导论证了算法的可行性,并与WHT、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,验证了算法的有效性,凸显WHTE算法能够在强噪声背景下与没有先验支撑时实现对LFM信号的良好检测。     

非完备先验知识下的滑动轴承摩擦状态识别

针对监测系统通常无法全部获取轴承摩擦退化状态的先验知识,无法建立全摩擦状态的识别模型,从状态间的相似性出发,提出一种无先验知识下的基于灰色B型绝对关联度（AGRDB）和稀疏编码的滑动轴承状态识别方法。针对稀疏表示不具有监督性的缺陷,在稀疏编码的目标函数中引入AGRDB算法,训练类间距离最大、类内距离最小的正常润滑和严重摩擦的编码;在相同字典下建立具有一致判别性的稀疏表示模型,通过比较当前状态与正常润滑、严重摩擦的稀疏编码与重构误差,进一步识别当前轴承的状态,仿真信号和柴油机轴承实验的结果表明:所提方法能够在较少先验知识下识别出滑动轴承的早期摩擦状态（100~216min）和严重摩擦状态（216~384min）,且算法简单,适合较少样本下的滑动轴承摩擦故障在线监测。      

基于粗糙集的雷达辐射源信号识别

雷达信号识别是侦察系统信号处理的目的,是整个雷达对抗信号处理中的关键性环节,为解决雷达辐射源信号模式识别困难的问题,在深入研究粗糙集理论的基础上,将其同辐射源信号识别问题相结合,给出了基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时介绍了连续属性离散化、知识约简和规则提取的概念,给出工基于粗糙集的识别过程。实验表明该方法减少了识别的主观因素,能有效处理辐射源识别中的模糊性和不确定性,具有广阔的应用前景。     

CCSDS空间链路层协议识别技术研究

针对空间链路层通信协议在合作目标和非合作目标两种背景下的应用情况,提出一种适合于CCSDS协议识别的方法。详细分析了协议识别技术的实际研究现状,介绍了CCSDS协议特征提取方法和特征模型建立算法,并利用多类型仿真数据和实际航天任务数据为样本检验了算法可行性,得出了误码率对识别效果的影响关系。研究成果对空间信息对抗中的协议识别技术研究具有借鉴意义。