红外前视对一类特殊建筑目标识别技术研究

针对电厂冷凝塔一类具有建筑规范的特殊建筑物,尝试在缺少其它基础地理数据保障的条件下,通过对冷凝塔外形的参数建模生成不同视点的参考图。在此基础上,针对红外／可见光多模图像匹配的特点,对自动目标捕获方案中模板匹配的相似性测度计算方法进行了研究。提出了基于梯度矢量相关系数的计算方法,将梯度信息作为红外／可见光多模图像的共性特征,匹配方案中不仅利用了图像点的梯度值,还充分考虑了该点的梯度方向信息。大量试验结果表明,该方法在识别性能上优于传统的灰度或轮廓匹配算法,匹配性能有较大的提高。     

基于匹配模板的雷达信号快速识别系统设计

雷达采用低截获概率(LPI)技术之后,特别是在低信噪比条件下,传统的雷达信号识别方法将暴露出对弱信号无能为力、识别率低等缺陷.针对这些问题,设计了基于匹配模板的雷达信号快速识别系统,介绍了系统设计的基本思路,提出了敏感参数这一概念,保证了正确识别率.以线性调频信号为例制定了相应的匹配识别准则,通过仿真实验验证了该准则的有效性和该系统的可行性.在信号受到噪声污染的情况下,该系统对线性调频信号的识别信噪比可以达到-6dB.     

航空气象电码中RMK项的识别

<正>引言航空例行天气报告(METAR)和特殊天气报告(SPECI)是各个航空公司在平时工作中使用最多的气象资料。由于许多国家根据自己的实际情况对METAR和SPECI报进行了修改,导致这些国家的报文在一定程度上偏离了WMO所规定     

基于QAR数据的民机高高原进近着陆风险评估方法

民机高高原进近着陆是高原飞行高风险阶段。为有效实施高高原进近着陆风险识别和等级判据,提出基于熵权可变模糊识别的长短时记忆网络与深度神经网络(LSTM-DNN)相融合的深度学习风险评估方法。基于快速存取记录器(QAR)记录的高高原飞行数据,借鉴民机飞行品质监控（FOQA）咨询通告和行业QAR监控标准,结合指标重要度分析与Delphi专家调查,提取着陆时航向变化大、航迹低、610～305 m进近时下降率大、接地时垂直加速度及153～15 m进近时下降率大5个关键监控项目作为民机高高原进近着陆风险评估指标。为克服评估指标权重主观性偏差,应用熵权法确定评估指标权重,基于可变模糊识别方法构建风险等级隶属函数,建立基于LSTM-DNN的民机高高原进近着陆风险评估模型。以成都—拉萨进近着陆航段为例,提取QAR数据,对该风险评估模型进行训练与测试,并与Logistic多元回归、支持向量机(SVM)等评估方法进行比较,结果表明：所提方法平均准确率达到94.18%,最高可达94.79%,验证了方法的客观有效性。     

基于压缩协作表示的辐射源识别算法

针对低信噪比（SNR）条件下传统辐射源识别算法性能下降的问题,提出了基于压缩协作表示的识别算法,分别从特征提取和分类器设计两方面进行描述。首先将时域辐射源信号变换到二维时频域,通过图像处理方法提取高维特征列向量。经随机矩阵压缩到一定维度后,输入到提出的压缩协作表示分类器中得到识别结果。进而,对协作表示系数进行非负约束,提出了更符合实际应用场景的算法。仿真结果验证了所提算法的可行性与有效性,且在低信噪比条件下稳健性强、抗噪声干扰性能好、计算量较小、易于工程实现。     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

美国计划发射红外导弹识别卫星

据称,美国计划发射新型红外导弹识别卫星,虽然这已经比预期落后了近十年,且预算超过114亿美元,但其技术将大大超过现有技术。美国空军计划发射4颗天基红外系统,首颗卫星于5月发射升空,进入太空轨道运行。卫星上的红外传感器更加敏感,能够尽快发现并识别难以看到的目标。     

基于时频原子方法的雷达辐射源个体识别

针对雷达辐射源个体识别问题,提出一种时频原子分解的特征提取方法.该方法针对主振放大式发射机,首先根据锁相环频率合成器相位噪声的功率谱,模拟含有特定相位噪声的辐射源信号.然后基于时频原子分解原理并采用膜算法将带有相位噪声的辐射源信号在正弦原子库中进行一次分解.最后利用分解后的原子提取出正弦原子能量特征和原子频率偏差特征,...     

面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法

针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框（anchor）大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。     

基于频带相关性Deep Learning的无线通信干扰智能识别

近年来,随着无线通信技术在军事领域的发展及各类无线通信装备数量的增加,战场电磁环境变得越来越复杂,其要求通信系统具有更强的抗干扰能力,而智能干扰识别是抗干扰的前提.基于传统机器学习的各类干扰识别算法存在干扰前期特征提取繁杂、低干噪比(JNR)下识别正确识别率低的问题.本文针对上述问题,引入了并行多路多尺度卷积,通过增加...