基于图像与航迹信息融合的目标属性识别方法

针对单一雷达传感器目标属性识别能力低的问题,提出基于D-S证据理论的雷达航迹与光电图像信息融合的目标属性识别方法,对光电图像和雷达航迹特征分别使用ResNet网络和XGBoost网络进行目标属性识别,将得到的类别概率赋值通过D-S组合规则融合得到最终的目标属性识别结果。实验研究表明:无论是在远距离或近距离目标属性识别能力上,融合后模型的识别能力均比融合前单一模型的识别能力强,且融合后的模型能够矫正因为单一模型识别错误而导致最终识别结果错误的问题,融合后的模型在测试集上各类别的平均召回率比光电图像分类模型提高了3%,比雷达航迹分类模型提高了10%,融合后模型的平均召回率为95%。

基于模糊综合评判的目标属性识别模型研究

首先介绍了目标属性识别的方法及模糊综合评判原理 ,在分析影响目标属性识别因素的基础上 ,提出了目标属性识别的多级模糊综合评判模型 ,从而能有效地解决目标属性识别问题。

神经网络在目标属性识别中的应用研究

首先介绍了目标属性识别的方法 ,并对多属性决策模型 (MultipleAttributeDecisionMod el ,MADM)目标属性识别模型进行了分析 ,在此基础上提出了基于神经网络的目标属性识别模型 ,其能有效地解决目标属性识别问题。

空袭目标属性综合识别的灰色评判模型

在灰色关联分析的基础上,对斜关联度进行了修正,引出了点、斜修正关联分析的概念。通过对影响目标属性识别的各种因素的分析,结合战术思想利用灰色点、斜修正关联分析及多目标优化方法建立了目标属性综合识别模型,从而利用数量化理论有效地解决了目标属性识别这一复杂而困难的问题,为防空作战C3I系统指挥自动化提供了一种辅助决策方法。

基于AHP的目标识别模糊评判模型研究

首先介绍了目标属性识别的方法及模糊综合评判原理,在分析影响目标属性识别因素的基础上,采用AHP 法确定属性权重集,再通过模糊数学的方法建立了目标属性识别的多级模糊综合评判模型。该模型兼具两种方法的优点,且简便易行,可尝试解决防空作战中目标属性识别问题。

福建宁德无管局研究成果获国家实用新型专利

2013年7月3日，福建省宁德市无线电管理局“创先争优”课题成果“海上无线电管理与监测装置”获得国家知识产权局颁发的实用新型专利。宁德无管局组织开展的“海上无线电管理与监测装置”克服了现有无线电监测设备技术的不足，首次将无线电监测测向系统与船舶AIS系统进行综合集成，基本解决了海上无线电监测目标属性识别的难题，能准确定位船舶，并实现船舶呼叫定位及轨迹跟踪。

一种面向多域作战指挥控制系统的信息融合系统设计

针对信息化战争条件下多源异构传感器的复杂目标识别与跟踪问题,基于开放架构思想设计了该系统的功能逻辑与部署方式,在融合算法上基于最小化Cauchy-Schwarz散度的分布式融合算法和改进的D-S推理算法,实现了目标的点迹与属性融合。多个指标维度下的仿真评估结果表明,该系统的设计方案实现了预期功能,能够满足多域作战指挥控制系统的要求,相关方法可为相关领域研究人员提供参考。