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Air Target Fuzzy Pattern Recognition Threat-Judgment Model
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作者 Tong Youtang & Wang JianmingDalian University of Technology, Dalian 110624, P. R. China Dalian Naval Academy, Dalian 116018, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2003年第1期41-46,共6页
Threat-judgment is a complicated fuzzy inference problem. Up to now no relevant unified theory and measur-ing standard have been developed. It is very difficult to establish a threat-judgment model with high reliabili... Threat-judgment is a complicated fuzzy inference problem. Up to now no relevant unified theory and measur-ing standard have been developed. It is very difficult to establish a threat-judgment model with high reliability in the airdefense system for the naval warships. Air target threat level judgment is an important component in naval warship com-bat command decision-making systems. According to the threat level judgment of air targets during the air defense of sin-gle naval warship, a fuzzy pattern recognition model for judging the threat from air targets is established. Then an algo-rithm for identifying the parameters in the model is presented. The model has an adaptive feature and can dynamicallyupdate its parameters according to the state change of the attacking targets and the environment. The method presentedhere can be used for the air defense system threat judgment in the naval warships. 展开更多
关键词 air targets Threat judgment Fuzzy pattern recognition Fuzzy sets
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Air target recognition method against ISRJ for radio frequency proximity sensors using chaotic stream encryption
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作者 Jian-feng Li Jian Dai +2 位作者 Xin-hong Hao Xiao-peng Yan Xin-wei Wang 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第10期267-279,共13页
The interrupted-sampling repeater jamming(ISRJ)can cause false targets to the radio-frequency proximity sensors(RFPSs),resulting in a serious decline in the target detection capability of the RFPS.This article propose... The interrupted-sampling repeater jamming(ISRJ)can cause false targets to the radio-frequency proximity sensors(RFPSs),resulting in a serious decline in the target detection capability of the RFPS.This article proposes a recognition method for RFPSs to identify the false targets caused by ISRJ.The proposed method is realized by assigning a unique identity(ID)to each RFPS,and each ID is a periodically and chaotically encrypted in every pulse period.The processing technique of the received signal is divided into ranging and ID decryption.In the ranging part,a high-resolution range profile(HRRP)can be obtained by performing pulse compression with the binary chaotic sequences.To suppress the noise,the singular value decomposition(SVD)is applied in the preprocessing.Regarding ID decryption,targets and ISRJ can be recognized through the encryption and decryption processes,which are controlled by random keys.An adaptability analysis conducted in terms of the peak-to-side lobe ratio(PSLR)and bit error rate(BER)indicates that the proposed method performs well within a 70-k Hz Doppler shift.A simulation and experimental results show that the proposed method achieves extremely stable target and ISRJ recognition accuracies at different signal-to-noise ratios(SNRs)and jamming-to-signal ratios(JSRs). 展开更多
关键词 Interrupted-sampling repeater jamming(ISRJ) Radio frequency proximity sensors(RFPS) Chaotic stream encryption air target recognition Identity(ID)decryption
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基于知识和数据联合驱动的目标意图识别方法
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作者 杨光飞 郑轩 +3 位作者 饶世钧 王苛芸 崔家连 刘连 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第4期160-168,共9页
提出了一种基于置信规则库和深度学习的目标意图识别方法,该方法融合了数据驱动方法和专家系统方法的优势,既拥有强大的学习能力,还保持决策过程的可解释性。为确保模型各模块的参数都能充分训练,提出使用反向传播和差分进化协同优化的... 提出了一种基于置信规则库和深度学习的目标意图识别方法,该方法融合了数据驱动方法和专家系统方法的优势,既拥有强大的学习能力,还保持决策过程的可解释性。为确保模型各模块的参数都能充分训练,提出使用反向传播和差分进化协同优化的方式对模型进行调优。将该方法应用于空中目标意图识别任务中,预测准确率可达90%以上,说明置信规则库嵌入的专家知识能够提供额外信息,从而提升深度学习模型的性能。 展开更多
关键词 置信规则库 神经网络 协同优化 目标意图识别 空战
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基于对角掩蔽自注意力的空中目标意图特征插补方法
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作者 宋子豪 周焰 +2 位作者 程伟 黎慧 张晨浩 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第8期2463-2474,共12页
针对空中目标意图特征数据缺失问题,提出一种基于对角掩蔽自注意力机制的非自回归缺失值插补方法。该方法以Transformer Encoder为骨架网络,对角掩蔽自注意力确保网络模型更加关注不同时间步之间的时间依赖性和属性相关性,获得更有益的... 针对空中目标意图特征数据缺失问题,提出一种基于对角掩蔽自注意力机制的非自回归缺失值插补方法。该方法以Transformer Encoder为骨架网络,对角掩蔽自注意力确保网络模型更加关注不同时间步之间的时间依赖性和属性相关性,获得更有益的表征;以最小化合并插补损失及重建损失的复合损失函数为学习目标,使得网络模型在准确预测缺失值的同时收敛于观察值的分布。使用仿真系统中同一区域下、包含6种意图类型的特征数据,构造不同缺失率下的数据集对方法进行测试,结果表明:在设定的缺失值比例下,与基于门控循环神经网络的深度学习插补方法相比,该方法的插补偏差降低了19.8%~37.9%。下游意图识别结果显示,经过本文提出方法插补后的数据在同一分类器中表现更好。 展开更多
关键词 意图识别 空中目标 缺失值插补 多变量时间序列 对角掩蔽自注意力
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基于度量学习的半监督空中目标作战意图识别
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作者 张晨浩 周焰 +3 位作者 梁复台 周通 宋子豪 袁凯 《现代防御技术》 北大核心 2025年第1期52-62,共11页
空中战场态势是对空中战场中所有参与方行动和状态的总体描述,而目标作战意图识别则为空中战场态势评估提供重要依据。为了解决在激烈对抗、快速演化的空中战场态势背景下,大量已标记的空中目标战场态势数据获取难度大的问题,提出了一... 空中战场态势是对空中战场中所有参与方行动和状态的总体描述,而目标作战意图识别则为空中战场态势评估提供重要依据。为了解决在激烈对抗、快速演化的空中战场态势背景下,大量已标记的空中目标战场态势数据获取难度大的问题,提出了一种基于度量学习的半监督空中目标作战意图识别模型。该模型提供了一种从无标签样本中发掘潜在模式的方法,缓解了对大量标记数据的需求。模型通过目标时序数据编码器对目标序列数据进行降维并得到其嵌入表示。在此基础上,通过分别度量已标记的目标序列与意图类型、未标记的目标序列之间的相似度,计算对应的损失值。实验结果表明,在有标签样本不同占比为30%、40%和50%的情况下,该模型识别空中目标作战意图的准确率分别为86%、89%和91%。 展开更多
关键词 空中目标 战场态势 作战意图 意图识别 度量学习 半监督学习
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一种HRRP重构识别方法:带标签约束的SDAE-CNN
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作者 尹建国 盛文 +1 位作者 赵蒙 江河 《现代防御技术》 北大核心 2025年第3期32-41,共10页
雷达空中目标高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)常被用于开展目标识别,在实际运行过程中,数据样本不完备和噪声干扰往往会给雷达目标识别带来挑战。为克服这一挑战,将堆栈去噪自编码器(stacked denoising auto-encoder... 雷达空中目标高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)常被用于开展目标识别,在实际运行过程中,数据样本不完备和噪声干扰往往会给雷达目标识别带来挑战。为克服这一挑战,将堆栈去噪自编码器(stacked denoising auto-encoders, SDAE)和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结合起来用于HRRP的去噪重构与识别,并添加标签约束以加速模型收敛。SDAE可以对HRRP数据进行去噪重构,增强数据质量,扩充目标数据集,并引入标签约束,强化隐特征与所属类别相关联的能力,加速模型收敛,CNN用于对HRRP进行分类。实验结果表明,所提方法在小样本、强噪声场景下的目标识别中展现了较优的识别性能和识别精度,能够在一定程度克服样本少、噪声高对HRRP识别的不良影响。 展开更多
关键词 高分辨距离像 目标识别 数据不完备 噪声干扰 堆栈去噪自编码器 卷积神经网络
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面向空中目标意图识别的时空Transformer模型设计 被引量:1
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作者 王科 李成海 +2 位作者 宋亚飞 王鹏 李乐民 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期753-763,共11页
信息化条件下的战争环境瞬息万变,战场态势数据呈现海量、多样化的特点,导致利用专家经验识别空中目标作战意图的难度越来越高。结合目前先进的智能化方法,对Transformer模型进行研究并将其引入空中目标意图识别领域,设计出一种新的意... 信息化条件下的战争环境瞬息万变,战场态势数据呈现海量、多样化的特点,导致利用专家经验识别空中目标作战意图的难度越来越高。结合目前先进的智能化方法,对Transformer模型进行研究并将其引入空中目标意图识别领域,设计出一种新的意图识别方法Temporal-Spatial Transformer(TST),可以有效地挖掘战场态势数据中时间域和空间域的深层特征信息,提高空中目标作战意图识别准确率。同时,对4种目前较为先进的神经网络意图识别方法进行效果对比,结果表明,TST模型在各类指标上都取得了突出的效果,优于所有对比的神经网络模型。TST模型不仅有优异的准确率,而且收敛速度极快,可以迅速地抓取战场态势数据中的关键信息进行意图识别。 展开更多
关键词 TRANSFORMER 时空融合 空中目标 意图识别 自注意力机制
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基于深度残差收缩网络的雷达空中目标识别 被引量:2
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作者 尹建国 盛文 蒋伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3012-3018,共7页
雷达空中目标高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)中往往包含一定的杂波噪声,利用HRRP开展空中目标识别需要重点考虑噪声的影响。针对上述问题,提出一种基于深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)的雷... 雷达空中目标高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)中往往包含一定的杂波噪声,利用HRRP开展空中目标识别需要重点考虑噪声的影响。针对上述问题,提出一种基于深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)的雷达空中目标HRRP识别方法。该网络将深度残差网络、软阈值函数和注意力机制结合起来,采用跨层恒等连接方式,不仅可以避免网络层数过深造成梯度消失或梯度爆炸,从而导致网络学习能力下降的问题,还可以有效过滤掉识别过程中噪声特征的影响,使模型专注于目标区域的深度特征识别,提升强噪声背景下模型的识别能力。实验结果表明,相对于其他常用的深度学习模型,所提方法在各个信噪比条件下,识别效果均有一定的优势,该模型对噪声具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 空中目标识别 高分辨距离像 深度残差收缩网络 噪声鲁棒性
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空中目标动态电磁散射数据仿真系统设计与实现 被引量:1
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作者 商城 徐志明 +4 位作者 张杨 张楷煜 吴其华 朱义奇 艾小锋 《现代防御技术》 北大核心 2024年第2期163-171,共9页
电磁散射数据是目标识别研究的基础,但由于试验测量成本高、可重复性差等问题,空中目标电磁散射实测数据十分有限。基于去遮挡的N点模型和电磁计算数据插值研究了空中目标动态电磁散射数据仿真方法,设计了空中目标动态电磁数据仿真系统... 电磁散射数据是目标识别研究的基础,但由于试验测量成本高、可重复性差等问题,空中目标电磁散射实测数据十分有限。基于去遮挡的N点模型和电磁计算数据插值研究了空中目标动态电磁散射数据仿真方法,设计了空中目标动态电磁数据仿真系统,该系统将电磁散射仿真与实际飞行场景相结合,支持场景自定义和空中目标三维模型库扩展。分析了飞机和巡航导弹2类目标仿真数据及成像结果,结果验证了仿真方法正确性和系统有效性,可为研究实际场景下的空中目标识别提供支撑。 展开更多
关键词 空中目标 电磁散射数据 宽带雷达 仿真系统 自动目标识别 散射中心模型
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空中目标作战意图识别研究综述 被引量:5
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作者 张晨浩 周焰 +1 位作者 蔡益朝 郭佳琦 《现代防御技术》 北大核心 2024年第4期1-15,共15页
随着战争形式的不断演变和武器装备的更新换代,空中战场态势日益复杂,迅速准确地识别目标作战意图是战场态势评估的一项重要内容,可以为指挥员的决策提供辅助信息,有利于掌握战争主动权。首先介绍了目标意图识别的基本概念及相关模型,... 随着战争形式的不断演变和武器装备的更新换代,空中战场态势日益复杂,迅速准确地识别目标作战意图是战场态势评估的一项重要内容,可以为指挥员的决策提供辅助信息,有利于掌握战争主动权。首先介绍了目标意图识别的基本概念及相关模型,界定了目标意图和意图识别的定义概念,从作战指挥决策流程和信息融合流程2个方面确定了目标意图识别的地位和重要性;其次目标特征和意图空间分别作为意图识别的输入属性和识别框架,是意图识别的基础并对此进行了综述;然后综述规则和模板匹配、证据理论、贝叶斯网络、传统机器学习和神经网络等5类常见的目标意图识别方法,介绍了每种识别方法的基本机理和识别过程,总结了其优缺点;最后对比分析了5类目标作战意图识别方法的性能,并对其未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 空中战场态势 目标作战意图 意图识别 规则和模板匹配 证据理论 贝叶斯网络 机器学习 神经网络
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基于RL-LSTM的空中目标意图识别方法 被引量:2
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作者 张鹏程 张勇 +2 位作者 李建国 张鹏飞 魏鑫 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期75-81,共7页
空中目标意图识别是战场态势认知的重要部分。为了进一步提高空中目标意图识别准确率及实时性,提出了基于改进长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型RL-LSTM的空中目标意图识别方法。首先获取目标实时的状态数据,以最后时刻... 空中目标意图识别是战场态势认知的重要部分。为了进一步提高空中目标意图识别准确率及实时性,提出了基于改进长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型RL-LSTM的空中目标意图识别方法。首先获取目标实时的状态数据,以最后时刻目标状态作为模型输入,利用RL-LSTM模型来学习7种常见意图的运动及时间相关特征信息,最后,通过Softmax分类器实现目标意图识别。仿真实验表明,该模型提升了现有神经网络模型的识别准确率及识别效率。 展开更多
关键词 空中目标 意图识别 RL-LSTM模型 神经网络
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基于残差密集连接注意力的红外目标识别算法
12
作者 刘琦妍 张凯 +1 位作者 王田田 杨尧 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期31-35,共5页
针对红外目标识别时目标与干扰混淆、干扰遮挡目标导致算法性能下降的问题,提出了一种基于残差密集连接注意力的空中红外目标识别算法。首先,为跨层实现浅层与深层特征的融合、获取融合深度特征、提升特征复用性并增强语义信息,提出了... 针对红外目标识别时目标与干扰混淆、干扰遮挡目标导致算法性能下降的问题,提出了一种基于残差密集连接注意力的空中红外目标识别算法。首先,为跨层实现浅层与深层特征的融合、获取融合深度特征、提升特征复用性并增强语义信息,提出了改进的残差密集连接模块;其次,为增强融合深度特征的自适应表达能力,设计了并行混合注意力模块;最后,通过在大量红外数据集上的测试证明,相比于GoogLeNet算法,所提算法平均识别正确率提高了1.9个百分点,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 红外空空导弹 目标识别 特征融合 GoogLeNet
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基于PACA的复杂空中目标战术意图识别方法 被引量:1
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作者 宋晓程 冯舒婷 +1 位作者 姜涛 李陟 《现代防御技术》 北大核心 2024年第3期48-54,共7页
针对战场中空中目标航迹动态性、时序变化性及意图多样的特性,提出一种基于端到端类属属性学习的识别方法,作为智能多意图识别模型的基本框架。融合目标航迹中的时序特征及属性特点,通过压缩及修正预处理统一输入编码信息,封装专家的知... 针对战场中空中目标航迹动态性、时序变化性及意图多样的特性,提出一种基于端到端类属属性学习的识别方法,作为智能多意图识别模型的基本框架。融合目标航迹中的时序特征及属性特点,通过压缩及修正预处理统一输入编码信息,封装专家的知识经验为标签,学习指挥员战时情况判断的思维方式,消除其隐蔽性、欺骗性和对抗性所带来的干扰因素,得出特定目标的复杂战术意图。通过仿真实验,采用常用多分类评价体系分析端到端训练方式对结果的影响,以及与相关方法的对比分析表明,所提算法针对多意图识别更具有效性和参考价值,可用于支撑作战筹划系统建立非合作目标与保卫要地的关联关系。 展开更多
关键词 意图识别 时序特征 多标签分类 空中目标 面向多标签分类的端到端类属属性学习 航迹序列
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基于分布式组网雷达的弹道目标三维进动特征提取 被引量:12
14
作者 罗迎 张群 +1 位作者 李松 梁颖 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1079-1085,共7页
弹道目标微动特征提取是当前研究的一个热点,但在单基雷达中,由于视角限制,仅能提取目标在雷达视线方向上的微动分量,难以获得目标的真实三维微动参数.本文基于分布式组网雷达,利用组网雷达的多视角特性,提出了有翼弹道目标三维进动特... 弹道目标微动特征提取是当前研究的一个热点,但在单基雷达中,由于视角限制,仅能提取目标在雷达视线方向上的微动分量,难以获得目标的真实三维微动参数.本文基于分布式组网雷达,利用组网雷达的多视角特性,提出了有翼弹道目标三维进动特征提取方法.首先基于目标锥顶散射点的微多普勒特征参数实现了目标空间三维锥旋矢量的重构,在此基础上,通过分析锥底边缘散射点的进动特征与微多普勒曲线的关系,提取了目标的进动周期、自旋周期、进动角、锥底半径、自旋轴与锥旋轴的交点位置等特征,并实现了目标长度的估计.仿真实验验证了算法的有效性,并进一步利用仿真实验分析了算法的鲁棒性. 展开更多
关键词 微多普勒 分布式组网雷达 弹道目标 自动目标识别
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基于MEBN的战术级空中目标意图识别 被引量:21
15
作者 王昊冉 老松杨 +1 位作者 白亮 刘钢 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2012年第10期133-138,共6页
战术级空中目标意图识别是现代化防空作战中理解战场态势、预测目标行动的关键。构建空中目标意图识别模型的核心问题是如何表示不确定的意图因素以及它们之间的关系。分析了具有典型防空作战意义的想定,并结合军事经验总结了影响意图... 战术级空中目标意图识别是现代化防空作战中理解战场态势、预测目标行动的关键。构建空中目标意图识别模型的核心问题是如何表示不确定的意图因素以及它们之间的关系。分析了具有典型防空作战意义的想定,并结合军事经验总结了影响意图识别的因素。提出了应用多实体贝叶斯网络(M u lti-En tities B ayes ian N etw ork)描述空中目标意图,在贝叶斯推理中融入逻辑理论,采用具体的基于知识的SSBN构建算法动态地进行空中目标意图识别。通过仿真实验,验证了此方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 空中目标意图识别 多实体贝叶斯网络 意图识别模型
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基于深度协同稀疏编码网络的海洋浮筏SAR图像目标识别 被引量:22
16
作者 耿杰 范剑超 +1 位作者 初佳兰 王洪玉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期593-604,共12页
浮筏养殖广泛存在于我国近海海域,可见光遥感图像无法完全准确地获取养殖目标,而基于主动成像的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)遥感图像能够得到养殖目标,因此采用SAR图像进行海洋浮筏养殖目标识别.然而,海洋遥感SAR图像... 浮筏养殖广泛存在于我国近海海域,可见光遥感图像无法完全准确地获取养殖目标,而基于主动成像的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)遥感图像能够得到养殖目标,因此采用SAR图像进行海洋浮筏养殖目标识别.然而,海洋遥感SAR图像包含大量相干斑噪声,并且SAR图像特征单一,使得目标识别难度较大.为解决这些问题,提出一种深度协同稀疏编码网络(Deep collaborative sparse coding network,DCSCN)进行海洋浮筏识别.本文方法对预处理后的图像先提取纹理特征和轮廓特征,再进行超像素分割并将同一个超像素块特征组输入该网络进行协同表示,最后得到有效特征并分类识别.通过人工SAR图像和北戴河海域浮筏养殖SAR图像的实验验证所提模型的有效性.该网络不仅具有优异的特征表示能力,能够获得更适合分类器的特征,而且通过近邻协同约束,有效抑制相干斑噪声影响,所以提高了SAR图像目标识别精度. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 深度学习 稀疏自动编码器 浮筏养殖 目标识别
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宽带信号及其特征的微多普勒提取技术研究 被引量:5
17
作者 孙照强 鲁耀兵 +1 位作者 李宝柱 彭军 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2040-2044,共5页
雷达目标的微多普勒特性正成为目标识别领域的一个研究热点,而宽带信号能够提供目标更多的精细结构信息和微动信息,因此宽带信号下微多普勒及其特征提取技术对目标识别来说是至关重要的。从宽带线性调频(LFM)信号成像理论出发,推导出了... 雷达目标的微多普勒特性正成为目标识别领域的一个研究热点,而宽带信号能够提供目标更多的精细结构信息和微动信息,因此宽带信号下微多普勒及其特征提取技术对目标识别来说是至关重要的。从宽带线性调频(LFM)信号成像理论出发,推导出了宽带LFM信号微多普勒提取方法。首次提出了用时域自相关法和频域倒谱法来提取微多普勒变化周期,并用傅里叶变换法提取微多普勒的最大值。仿真结果证明了上述方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 目标识别 微多普勒 线性调频 自相关法 倒谱法
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使用形态Haar小波法检测目标感兴趣区域 被引量:7
18
作者 宋燕星 袁峰 +1 位作者 丁振良 孙春凤 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1752-1758,共7页
对图像进行面向自动目标识别(Auto Target Recognition,ATR)的压缩其关键是快速而准确地检测到目标感兴趣区域ROI(Region-of-interest),并将其与背景区域分别进行不同比特率的压缩。本文将形态Haar小波法与数学形态学方法相结合来实现目... 对图像进行面向自动目标识别(Auto Target Recognition,ATR)的压缩其关键是快速而准确地检测到目标感兴趣区域ROI(Region-of-interest),并将其与背景区域分别进行不同比特率的压缩。本文将形态Haar小波法与数学形态学方法相结合来实现目标ROI的检测,设计了新的目标ROI检测算子。对采集图像进行二维形态Haar小波分解,结合目标ROI检测要求的特点,仅在尺度信号域内应用设计的目标ROI检测算子,最终完成目标ROI的检测。仿真实验表明,该方法对目标ROI的检测率最高可达到1.0000,而最低虚警率仅为0.0012;对含像素级别为102×102的图像,所需运算时间仅为10-1s。与传统方法相比,本文算法对目标ROI检测效果好,运算简单,节省了运算时间和硬件资源。 展开更多
关键词 形态Haar小波 数学形态学 自动目标识别 目标感兴趣区域
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基于FCNN和ICAE的SAR图像目标识别方法 被引量:10
19
作者 喻玲娟 王亚东 +2 位作者 谢晓春 林赟 洪文 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2018年第5期622-631,共10页
近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得... 近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得更高的识别率,但在训练过程中仍需要大量的带标签训练样本。该文提出一种基于FCNN和改进的卷积自编码器(Improved Convolutional Auto-Encoder, ICAE)的SAR图像目标识别方法,即先用ICAE无监督训练方式获得的编码器网络参数初始化FCNN的部分参数,后用带标签训练样本对FCNN进行训练。基于MSTAR数据集的十类目标分类实验结果表明,在不扩充带标签训练样本的情况下,该方法不仅能获得98.14%的平均正确识别率,而且具有较强的抗噪声能力。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 全卷积神经网络 卷积自编码器 改进的卷积自编码器
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红外成象型空空导弹目标识别与跟踪算法研究 被引量:10
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作者 王宏波 庄志洪 +1 位作者 郑华利 张清泰 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2003年第4期1-6,共6页
根据红外成象制导型空空导弹图象传感器在目标识别与跟踪过程中获得的图象序列的特点。提出了一种基于红外图像序列的弹道终端红外图象跟踪时的跟踪算法,实现了目标特征点的自动识别与跟踪。文中以最大距离法对目标图象进行分割,以机头... 根据红外成象制导型空空导弹图象传感器在目标识别与跟踪过程中获得的图象序列的特点。提出了一种基于红外图像序列的弹道终端红外图象跟踪时的跟踪算法,实现了目标特征点的自动识别与跟踪。文中以最大距离法对目标图象进行分割,以机头部位为局部图象跟踪时的跟踪部位,分析了导引头投影成象模型以及弹目距离、相对速度对目标图象变化情况的影响,研究了中段形心跟踪模式与末端局部图象跟踪模式的转换时机,定义了确定目标充满视场程度以及阻塞视场与否的两个判据。最后,以实测的飞机红外图象对文中提出的算法进行了仿真,结果表明本文的算法是可行和有效的。 展开更多
关键词 红外成象 空空导弹 自动目标识别(ATR) 图象序列 局部图象跟踪
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