基于极化度分布特征的目标识别方法研究

该文在全极化、高距离分辨力雷达体制背景下,研究了光学区雷达目标回波极化度的分布特性,并利用分布特征参数进行定量描述,在此基础上对四类飞机目标进行了识别实验研究,获得了良好的目标分类识别效果。     

基于相似度的雷达目标识别灰关联分析算法

针对参数重叠的雷达目标识别算法准确率较低、对复杂体制雷达目标识别效果较差的问题,提出了基于相似度的灰关联分析算法,实现对复杂体制雷达目标的融合识别.该算法首先提取各参数间的相似度矩阵,然后运用灰关联分析得出相应的灰关联系数,同时根据各参数匹配程度确定其权重值,与灰关联系数组合获得待识别信号与库信号的灰关联度,根据灰关联度完成目标识别.仿真实验结果表明,该算法能很好地降低参数重叠给识别带来的影响,提高识别正确率,快速实现复杂体制雷达目标的识别.     

雷达目标识别的一种方法

利用目标的方位角、运动速度、俯仰角和雷达散射截面积（RCS），提出了一种雷达目标识别方法。由目标的实测数据，计算特征向量总体的均值和协方差矩辄及其逆矩阵，由距离判别法进行目标识别。识别结果表明，该方法简单、识别效果较好，具有一定的实际应用价值。     

一种基于知识推理的电磁目标识别方法

针对基于电磁感知数据进行目标识别的问题,设计了由基本属性和行为属性组成的电磁目标知识模型,在知识模型的基础上提出了基于知识推理的电磁目标识别通用架构及流程。最后,面向典型应用场景,提出了一种基于知识推理的移动目标属性识别方法,介绍了数据预处理方法,给出了轨迹相似度定义并设计了一种基于豪斯多夫距离的轨迹相似度计算方法,开展了仿真实验。仿真结果表明所提算法的有效性,可应用于电磁目标的识别问题。     

基于相似度的双搜索多目标识别算法

在分析远距离多目标特性的基础上，提出了一种基于相似度的粗精双搜索多目标识别算法。在粗搜索阶段，首先利用圆形形态学模板在滤波后的二值化图像中快速搜索候选目标，再利用“距离相似度”原则进行候选目标的聚类分析，以同一目标内各候选目标点的形心位置作为局部熵处理区域中心。在精搜索阶段，以最大熵值点为种子点进行目标区域生长。为了减少运算量，提高实时性，还采用基于熵相似度、简单连接法与子区合并法相结合的改进型区域生长法，重构单个目标。仿真结果表明该算法可快速、准确地实现对5个目标的识别。     

向量相似度在雷达目标识别中的应用

在给出向量相似度的定义的基础上提出了一种新的雷达目标特征融合方法--向量相似度法.并给出了模板的概念,通过计算目标的各个特征向量与其特征模板的向量相似度,进而计算出了目标与其模板的综合可信度,最后由综合可信度得出识别结果.此识别方法充分利用了雷达目标各个特征的多次测量信息,能够有效地提高雷达目标的识别率,特别是在目标信息极为有限的情况下此方法优势更为明显,对空中目标识别具有重要意义.     

一种利用相位信息的雷达目标成像识别方法

高距离分辨雷达（ＨＲＲ）的回波中蕴含丰富的目标信息,充分利用目标回波并采用恰当的特征抽取方法,可以有交地识别目标。本文提出一种利用相位信息和正则变换的目标识别方法。该方法基于雷达目标距离剖面像的幅度和相位矢量（幅相矢量）,首先由各训练目标在不同方位瓷态角时的幅相衡量构成综合矩阵并对之作正则变换建立正则子空间,然后奖每类训练目标各方位姿态的幅相矢量向该子空间投影形成子像,取其平均结果作为该目标的库特     

一种基于贝叶斯网络的雷达目标识别方法

利用目标的运动速度、幅度等信息,结合模糊数学的相关知识,通过贝叶斯网络实现对战斗机、民航机和巡航导弹三类雷达目标的识别.识别结果表明,这种方法识别效果好,工程上容易实现.     

一种基于曲线相似度进行业务流量监测的方法

提出了一种基于业务流量监测的方法,该方法屏蔽业务系统内部复杂的结构,以业务的有效性为监测的重点。该方法运用了统计学中的相关系数的概念来建立曲线相似度的数学模型。经过实验数据的相关验证,该方法在业务流量监测上非常是有效的。     

基于动词相似度的特征分类方法

本文提出了一种新的说话人特征分类方法,基于计算动词相似度理论,建立距离和趋势的评价模型,通过计算特征向量与k-means算法聚类所得的聚类中心的相似度矩阵,将说话人个性特征从MFCC特征域映射到说话人相似度属性空间中,形成新的特征向量集,这样,每个说话人的特征向量将被聚为在距离和变化趋势上最具相似性的k分类。之后,利用GMM模型在属性空间内进行联合概率分析、匹配,建立新的说话人识别系统。本文采用标准TIMIT语音库与NIST语音库在该识别系统中进行一系列实验,结果表明,该基于新的优化特征分类的识别系统,对比传统的说话人识别系统,在等错误率上有很好的提高。     

噪声背景中点目标检测的多比例法

要把淹没在噪声背景中的运动点目标检测出来是一个十分困难的问题.本文提出了一个基于多比例几何技术的运动目标检测新方法.以高斯函数作为滤波核,用多比例方法构造了一个四维比例时空空间.利用一阶几何特征导出了目标的运动约束方程.基于目标图像的速度一致性和像素连接性,研究了解决运动检测与速度估计的方法. 描述了速度平面上约束直线聚类点或聚类区的粗精搜索算法.给出了精确地搜索最优比例的精度度量.提出的实验和比较结果,支持了这些研究.     

针对点目标探测的背景杂波量化改进方法

在点目标探测模型中,目标的形状纹理信息丢失,可用特征少,背景杂波对目标检测造成严重干扰.传统分块方差统计法会引入背景低频波动,使杂波偏大,而且杂波度量值随分块单元尺度变化较大.本文提出一种基于匹配滤波的杂波量化改进方法,首先以点目标像斑分布为模板,对背景图像进行匹配滤波,得到互相关矩阵;然后将高相关性区域标记为杂波重点区域,计算方差作为局部杂波,取局部杂波的均方根作为全局背景杂波.该方法突出了对空间杂波区域的选择性,能有效降低背景低频波动和传统分块尺度对杂波的影响.对遥感图像样本进行杂波量化和点目标检出仿真,结果表明本文方法对杂波统计尺度有很好的稳定性,杂波量化与探测率的相关性高于传统方差统计方法.     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

基于跨视角相似度顺序保持的基因特征提取方法

基因表达数据通常具有维数高、样本少、类别分布不均等特点,如何提取基因表达数据的有效特征是基因分类研究的关键问题。该文借助相关分析理论,构建鉴别敏感的视角内相似度顺序保持散布并且约束鉴别敏感的视角间相似度相关,从而形成了一种新的基因特征提取方法,即相似度顺序保持跨视角相关分析(SOPACA)。该文方法在保持不同视角间特征类内聚集性和相似度顺序的同时具有较大的类间离散性。在癌症基因表达数据集上的良好实验结果显示了该文方法的有效性。     

一种用于高速无人机的对地目标捕获和识别方法

随着高速无人机的应用愈加广泛,高速无人机对地目标的捕获方法也成为研究热点。提出了一种用于高速无人机的对地目标捕获、识别方法。该方法捕获速度快、适用范围广,所需装置简单,使用方便,可克服图像快速刷新,人工引导方法无法及时发现目标、捕获锁定失败等问题,提高了大速高比条件下对地捕获、跟踪的可靠性和便捷性,丰富了无人机对地目标捕获、识别理论。     

一种波束谱特征加权的水下弱目标检测方法

实际水下被动信号处理中,感兴趣的弱目标往往只在所处理频段的某些频率分量上表现出相对明显的谱特征,现有基于能量累加的后置处理方式存在谱能量小于噪声的目标被平滑的问题,最终导致目标无法被有效检测.针对该问题,本文提出一种新的自适应波束形成后置处理方法,通过Eckan最优滤波器从波束信号谱中提取感兴趣的频谱,从而求取波束谱加...     

基于运动特征的分层模糊目标识别

提出了一种基于目标运动特征的空中目标实时分层模糊识别方法.对直升机、固定翼飞机、空地弹及巡航弹等空中目标的运动特性进行了分析,提取目标的高度、速度、加速度、高度变化率和加速度变化率等特征.进行分层目标识别,首先根据加速度、高度变化率和加速度变化率等特征识别出空地弹目标,然后根据高度、速度和加速度特征对目标类别的隶属度和模糊密度,实现直升机、固定翼飞机以及巡航弹目标的实时识别.实验结果表明,该方法计算简单,识别率高.在实际工程应用中取得了良好的效果.     

一种基于特征点匹配的目标跟踪方法

针对精确制导系统图像跟踪的特点,在研究图像特征点匹配的基础上提出了一种应用于地面固定目标跟踪的新方法.首先在高斯差分尺度空间提取特征点;然后用邻域梯度描述特征点,用最近邻与次近邻的比值作为特征点的匹配准则;接着建立仿射模型解算跟踪点;最后设计了一种有效的参考图更新方法.大量的仿真实验表明该方法对地面固定目标具有较好的跟踪性能,能有效抑制跟踪漂移现象,展示了很好的鲁棒性.     

直观特征匹配在目标识别中的应用

随着卫星遥感技术的迅猛发展,遥感图像的快速判读技术成为急待解决的课题。针对遥感图像的特性,采用基于形状的直观特征匹配模式识别方法实现静止摆放目标的识别,解决了目标在遥感图像上的平移、旋转、缩放和特征匹配时间长的问题,在工程应用中取得了良好的效果。