一种基于非相参雷达目标回波的特征提取算法

本文在着重研究了非相参雷达视频回波的基础上,提出了一种基于线性预测系数及离散K—L正交变换的雷达目标回波的特征提取算法。采用实地录取到的大量雷达目标数据对这种算法进行检验,实验结果表明,这种方法具有较高的识别率。     

基于模糊理论的雷达目标识别

本文旨在基于模糊集理论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。仿真结果表明了该方法的可行性。     

一种基于小波分析的雷达目标多重变换特征提取方法

在非相参雷达目标识别方法中,基于ＦＦＴ－ＭＥＬＬＩＮ的多重变换的特征提取方法,在消除由于雷达回波视角和时延所引起的目标特征不稳定性方面有较好的应用效果。本文针对飞行目标的具体特性,运用小波分析方法提出了一种新的多重变换特征提取方法,经实际数据验证,在飞行目标的架次识别中取得了良好的识别率和实时性。最后文中通过该方法对三类水声目标的分类实验结果分析,证明了其广阔的应用前景。     

空间测量雷达目标分类与识别算法及其能力分析

对空间测量雷达目标分类与识别算法的结构及其工作过程作了介绍，并对该雷达的目标分类与识别能力进行了分析。     

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。     

基于一维距离像的雷达目标识别

论文主要基于一维距离像研究了模式识别新技术在雷达目标识别中的应用,研究了一维距离像(HRRP)强度和平移敏感性,结合相对对准和绝对对准算法原理,对强度敏感性进行能量归一化处理,用滑动最大相关法进行目标识别.最后对各种功能及算法用C语言实现,并对最后的识别结果进行分析.     

基于模糊聚类视区划分的舰船目标识别

随着海洋经济的飞速发展,各种智能化的无人设备被用于海洋资源的开发,同时在军事领域,舰船之间的通信和识别技术也向智能化方向发展,在对舰船目标进行识别时,目前还主要依靠人工进行。因此,本文重点研究了模糊聚类算法在图像目标识别领域的应用,并针对舰船的特点,构建相似矩阵,对特定的舰船轮廓设定判断阈值。从样本数据的仿真实验结果看,本文提出的识别算法能够主动识别出舰船的轮廓特征,具有相当大的研究价值。     

基于分类区间小波网络的雷达目标识别研究

介绍了一种区间小波的构造方法,并将区间小波与神经网络相结合,提出了一种用于信号分类的的分类区间小波网络,利用它可以解决以往小波网络的基底空间与被学习信号所属空间不匹配的问题.实验结果表明,将区间小波网络应用于雷达目标识别,可以减少神经元的数目,提高网络的收敛速度,能够获得较好的分类效果.     

基于分类区间小波网络的雷达目标识别研究

介绍了一种区间小波的构造方法,并将区间小波与神经网络相结合,提出了一种用于信号分类的的分类区间小波网络,利用它可以解决以往小波网络的基底空间与被学习信号所属空间不匹配的问题。实验结果表明,将区间小波网络应用于雷达目标识别,可以减少神经元的数目,提高网络的收敛速度,能够获得较好的分类效果。     

The research on high speed underwater target recognition based on fuzzy logic inference

The underwater target recognition is a key technology in acoustic confrontation and underwater defence. In this article, a recognition system based on fuzzy logic inference （FLI） is set up. This system is mainly composed of three parts ： the fuzzy input module, the fuzzy logic inference module with a set of inference rules and the de-fuzzy output module. The inference result shows the recognition system is effective in most conditions.     

基于模糊推理的船舶操纵系统运动时间序列的预报研究

造船工业和远洋航运飞速发展,船舶逐渐向着大型、智能和高速方向发展,货运量的增加和航运线路的复杂化给船舶的操纵系统带来了挑战。为了提高船舶的操纵性能,保证船舶航行的安全性,新的船舶操纵理论和操纵技术引起了研究人员的关注。本文基于模糊推理算法和遗传算法等理论,对船舶操纵系统的运动时间序列预报进行系统研究。     

基于云计算的船联网大规模数据存储研究

当前物联网技术快速发展,在多个行业已得到成功应用。本文针对基于云计算的船联网中出现的大规模数据存储中出现的问题,如数据量非常大、结构化数据和非结构化数据存储的不同需求等,提出一种基于No SQL技术和关系数据库技术的存储系统。对存储系统的架构进行设计及相关测试,结果表明这种存储系统可以有效结合2种不同数据库技术的优点,有效实现大规模数据的存储。     

基于混合聚类算法的异常检测方法

模糊聚类算法是一种无监督的机器学习方法,能够有效地检测出网络入侵中未知的异常攻击行为,但模糊聚类算法实质上是一种迭代寻优方法,容易陷入局部最优解.因此结合遗传算法的全局搜索特性与禁忌算法的局部搜索特性,提出了一种基于遗传禁忌搜索的混合模糊聚类算法,实验表明该方法能有效避免局部最优解、得到正确的聚类结果,在KDDCUP99数据集上的实验结果表明该方法具有更高的检测率和较低的误检率.     

基于模糊自适应IMM算法的机动目标跟踪方法

提出了一种模糊自适应IMM算法(FAIMM)自适应地设计IMM算法中的模型集.该方法根据加速度估计值,通过模糊推理获得所使用模型的后验概率,自适应地摒弃概率较小的模型,从而减少了模型数目,降低了算法的计算量.仿真结果表明,应用FAIMM算法跟踪目标,跟踪的精度、平稳性以及算法的收敛速度等都得到了改善.     

基于模糊PID方法的ROV操纵控制仿真

为应对复杂的作业工况和海洋环境,研究了水下中型作业遥控机器人(ROV)的操纵控制运动.文章分析了作业型ROV的操纵特性,根据其基本的定向、定高和定深的航行能力需求,基于模糊PID方法的控制原理,为其配置了精度高、响应快的控制系统,建立了4自由度操纵控制运动模型,对定向、定高等运动性能的操纵进行仿真研究,通过水池实验验证了该控制方法的有效性.     

基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法

雷达和船舶自动识别系统(AIS)是保证现代船舶航行安全的重要导航设备。针对1部雷达和1部AIS得到的目标航迹进行融合,提出1种基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法,采用模糊数学中的正态隶属函数法来进行航迹相关,数据融合则采用参数加权方法,并将融合后数据进行多项式拟合,用以提高导航数据信息的精度与可靠性。通过仿真实例验证了此方法的可行性与有效性。     

基于模糊算法的埋弧焊控制系统

以埋弧焊 (SAW )作为控制对象 ,在综合考虑了焊接电流、电弧电压以及送丝速度要求的基础上 ,采用模糊控制算法来分别控制电源的恒流外特性和恒压外特性 ,使本系统具有等速送丝和变速送丝两种焊接特性