基于Web语义的舰船雷达目标识别系统设计

针对舰船雷达信号目标的识别方式简单、识别度低的情况,文中提出基于Web语义的舰船雷达回波自动识别系统。因为雷达信号目标特征信息点分散且繁杂,在语义Web网下取得雷达信号目标图像的数据特征,运用改进FastICA算法提取特征数据后,通过智能雷达回波视频图像识别系统,对舰船目标图像进行分析。实验证明,基于Web语义的舰船雷达目标识别系统,能使大量信息被系统充分利用,达到精确识别舰船雷达图像目标的目的。     

舰船目标雷达回波的仿真和模拟分析

传统舰船目标雷达回波系统能够实现目标雷达回波的发送与接收,但回波频率多次折射发生回波衍射导致接收信号紊乱,为此设计舰船目标雷达回波实时模拟系统。优化雷达信号实时模拟器系统,完成多模块点对点接收;描述雷达串行多波束发射信号,实现雷达回波精准定位;针对运动扩展目标进行雷达回波频谱调制,通过目标特性分析,实现目标雷达回波实时模拟系统设计。实验数据表明,设计的雷达回波实时模拟系统比传统回波模拟系统的回波接受率高25%,说明设计的回波实时模拟系统具备极高的有效性。     

面向识别的船舶目标雷达回波技术研究

雷达系统在船舶导航控制中具有非常重要的作用,其不光能够实现目标探测,同时也能够对目标的运动状态进行识别,因此,本文重点优化了船舶雷达的目标探测能力。本文首先介绍船舶雷达信号自动检测系统的工作原理,通过加入抗干扰算法,提高了雷达对目标的识别能力,在对回波技术进行优化的过程中,主要通过优化调制模型实现,首先将雷达回波中的各项干扰噪声进行滤除,保证了回波信号的正确率,这样在目标检测时,优化后的雷达回波中包含了更多的有用信息,提高了其目标检测能力。     

基于KPCA与KFDA的SAR图像舰船目标识别

针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法.用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类.将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%.实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率.     

基于KPCA与KFDA的SAR图像舰船目标识别

针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法。用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类。将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%。实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。     

基于视频图像序列的船用雷达目标检测和目标特征参数提取

雷达系统在船舶导航、目标侦察、避碰等方面发挥着重要作用,目前已经成为必不可少的船舶功能设备,雷达视频信号中包含了回波信号的各种特征,通过分析雷达视频信号可以获取被测目标的距离、尺寸等参数。本文基于视频图像序列的船舶雷达系统目标检测和目标特征参数提取方法,重点介绍基于差分图像法的运动目标检测、雷达视频信号的噪声滤波、基于边缘算法的视频图像目标特征提取,最后结合软硬件环境,开发了针对船用雷达的视频图像目标检测系统。     

一种基于模糊推理和模糊判决的雷达目标识别算法

本文旨在基于模糊推理和模糊判决对雷达目标识别过程中的各种不确定信息进行客观的定量分析和有效处理,以提高识别系统的可靠性和智能度。文中给出了雷达问题描述,把模糊集之间贴近度的概念用于雷达识别,并利用最大择近原则的方法推出了每类雷达有多个模式下的识别算法。     

船舶雷达模拟器中雨雪回波图像的生成算法

船舶雷达模拟器对于降低航海危害具有重要的作用。本文通过分析得出利用粒子系统应用于雨雪建模,同时建立雷达电磁波理论,分析雨雪杂波的特点,最后利用符合瑞利分布的杂波模型进行实验仿真得到船舶雷达模拟器中的雨雪回波图像。     

大噪声环境下前视声呐图像目标识别方法研究

提出大噪声环境下前视声呐图像目标识别的研究方法,针对水下无人航行器(UUV)在近岸浅水区航行中由于前视声呐图像噪声较大,难以准确识别目标的问题,通过改进的中值滤波和Otus阈值检测算法,对前视声呐图像进行滤波和二值化.利用区域增长算法分割疑似目标区域图像,分别提取分割图像的长度、形状、方向、灰度均值和灰度能量中值等参数...     

基于物联网体系的智能船舶设计

动力系统作为整个船舶最核心的系统,其安全性和可靠性将直接影响船舶的安全航行,而有效的故障监测与诊断技术是保障航行安全的重要手段。首先,通过分析国内外学者在智能算法与故障诊断方面的研究进展,将船舶动力装置的智能故障诊断分为数据信号获取、数据特征提取、故障识别与预测3个环节,并总结智能算法在船舶动力装置故障诊断中所面临的问题和挑战;然后,结合智能算法的特点,探讨船舶动力装置智能故障诊断技术的未来发展趋势;最后,提议从建立基于云平台的数据监测系统、建立数据库和挖掘监测数据等方面展开深入研究,用以为船舶动力装置智能诊断的工程实践应用奠定基础。