基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别

大多数传统的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法仅仅使用了单一的幅度特征,但是由于斑点噪声的存在,仅仅使用幅度特征会限制识别的性能.为了进一步提高SAR目标识别的性能,该文提出了一个基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别方法.首先,在特征提取阶段,提取了多级幅度特征和多级密集尺度不变特征变换(Dense-SIFT)特征.幅度特征反映了目标反射强度,Dense-SIFT特征描述了目标的结构特征.而多级特征可以从局部到全局表征目标.随后,为了更完整、充分地反映SAR目标信息,借鉴深度森林的思想对多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行联合利用.一方面通过堆叠的方式不断将多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行融合,另一方面通过逐层的特征变换挖掘深层信息.最后利用得到的深层融合特征对目标进行识别任务.该文在MSTAR数据集上进行对比实验,实验结果表明所提算法在性能方面取得了提升,且其性能对超参数设置具有一定的鲁棒性.     

基于Ad hoc网络的联合有效用户识别与信道安全编译码方法

Ad hoc网络是一种无中心的自组织网络,由于用户能量受限当信噪比较低时有效用户识别的可靠性和信道安全性下降.该文针对这个问题提出一种联合有效用户识别与信道安全编译码方法.将发送用户的正交地址码与接收用户的伪随机地址码异或产生基于发送用户与接收用户的有效用户识别码.为提高信道安全性以信道安全码作为密钥加密有效用户识别码得到正交随机安全序列.为实现扩频并提高传输效率将发送数据以6 bit信息作为一个符号进行分组,将每个符号与一个正交随机安全序列对应.接收用户采用基于子空间的方法处理接收信号,通过建立判决模型识别有效用户.实验结果表明该方法与已有方法相比,当有效用户识别的漏警概率为10–3时信噪比增益改善1.6 dB.     

动态特征空间和三维运动目标的智能递推识别方法

在实际成像条件下,运动中的三维目标,其投影形状(silhouette)是变化的,因而其可识别性也处于变动中.为了应对这类困难情况,本文定义了模式的动态特征空间和模式的动态可识别性等概念.提出了处理三维目标运动图像序列的多尺度智能递推识别方法(MUSIRR).构造了一种混合神经网络和逻辑决策模块的智能识别器,BP神经网和RBF网用作识别器的基本构成单元.在训练阶段,该识别器使用目标的多尺度二值特性视图模型的规则矩不变量为样本特征向量.在识别阶段,算法在递推识别序列目标图像过程中,充分利用了目标姿态不会突变以及有关成像过程的合理约束,达到了提高识别率目的.     

基于人工智能的船舶身份识别及航行行为识别方法

本文采用了基于人工智能的手段,充分利用视频资源实现对船舶身份以及航行行为的自动识别。对于船舶身份识别,采用了基于YOLO V3的船名定位技术以及基于CRNN的船名识别技术;对于船舶超重判别,采用了基于Faster R-CNN的系船柱定位技术以及船水分界线定位技术;还采用了船舶轨迹数据成链以及动静态数据融合技术。通过上述一系列方法,可以大大提高水面监管的效率,解决了调查取证、追查回溯难的问题。     

信号识别在无线电频谱监测中的运用探讨

本文主要基于分析传统频谱方式的基础上分析和判断具体的信号参数,从而提升无线电监测效率,促进无线电监测系统朝着自动化趋势发展。     

非跟踪体制炮位侦察雷达目标自动识别技术的实现

非跟踪体制炮位侦察雷达要实现目标的自动识别,其关键技术是背景杂波的处理和对目标信号的识别。文中提出了采用脉冲积累技术,对非相参脉冲串信号处理进行视频积累,由门限判决器判断有无目标回波、抑制噪声和杂乱脉冲干扰,降低系统的虚警率;采用杂波存储技术存储全画面杂波,建立静态杂波图,有效地抑制地物杂波的影响;采用单片机主-从系统双机速度识别技术,对回波信号进行速度识别和相关处理,实现非跟踪体制炮位侦察雷达目标自动识别。     

一种适应低信噪比的脉内识别算法

针对传统的雷达信号脉内调制类型在低信噪比下识别能力不高的局限性,提出一种改进的适应低信噪比的信号调制类型分类识别算法。该算法对雷达脉冲信号流进行时间和脉宽格子划分,对同一格子中脉冲信号采用一阶差分自相关函数法计算特征向量,根据特征向量值进行聚类统计分类。分类后对每组内脉冲信号进行平方处理,再次计算特征向量并进行聚类统计分类,选择每组内质量较好的脉冲信号进行调制类型识别,提高了信号分类识别正确率,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

背包客身份认同对主观幸福感的影响

已有研究表明,在“日常生活世界”形成的群体身份认同能提升人们的主观幸福感。作为对当前社会快速变化的一种回应,背包旅行能提供展露自我的“自由空间”,建构独特的背包客身份认同。为探明背包客在“旅游世界”建构的身份认同是否显著提升其主观幸福感这一问题,基于社会认同理论和自我决定理论,将自尊作为中介变量,检验了背包客身份认同与主观幸福感之间的关系。通过问卷调查（n=400）收集数据,运用结构方程模型偏最小二乘法（PLS-SEM）进行统计分析。发现：（1）背包客身份认同的自我归类维度、群体自我价值维度对主观幸福感有显著正向影响;（2）群体自我评价维度、群体自我价值维度对自尊具有显著正向影响;（3）自尊对主观幸福感也有显著正向影响,且自尊在群体自我价值影响主观幸福感的过程中起部分中介作用。所得结果丰富了旅游者幸福感与背包客身份认同的理论研究。     

批量高速二维码视觉检测识别系统

针对工业实际项目提出一种高效、准确的二维码识别方法,并开发了基于机器视觉的二维码高速、批量识别系统.首先根据被测二维码在目标子空间内的位置,提出利用几何关系定位每个二维码感兴趣区域并批量处理二维码的方法.在此基础上,采用添加高斯噪声的方式模拟生产实际中可能产生的噪声,评估系统抗噪能力.最后分析系统识别率与二维码运动速度...     

基于LSTM-Attention的P300事件相关电位识别分类研究

针对脑电信号中P300事件相关电位识别分类准确率较低的问题,文中提出了一种基于LSTM-Attention网络的P300事件相关电位的识别分类方法。在数据处理阶段使用SMOTE对脑电信号中P300电位数据进行数据增广,并基于DBSCAN聚类算法剔除合成数据中的无关噪声。在识别分类阶段,通过在LSTM网络后加入注意力机制和Dropout层搭建LSTM-Attention分类识别网络,并使用Sigmoid函数输出P300事件相关电位的识别分类结果。实验结果表明,文中方法能够有效对脑电信号中的P300事件相关电位进行识别分类,准确率和Dice系数均值分别达到了91.9%和91.7%,与传统方法相比准确性更高、泛化性能更强。