复杂战场对抗环境下空中目标抗干扰识别算法

针对复杂背景和红外诱饵对抗环境下红外成像攻坚破甲导弹空中目标识别的难题,提出融合强判别性特征的抗干扰识别算法,将区域生成、特征学习和分类识别融合至抗干扰算法中,形成从像素至区域,再到特征识别的逐级抽象的识别框架。首先通过模拟典型战场环境,生成大量不同对抗态势下的目标特性库,作为算法研究的基础;然后由像素相似性聚类形成候选区域,完成区域“粗粒度”定位;再将提取的各区域特征输入至特征选择模块,学习强判别性的特征;最后将选取的特征输入至改进的多分类支持向量机进行目标的分类识别,实现目标区的“细粒度”锁定。通过逐步细化的识别机制,识别复杂战场对抗环境下的空中目标。验证试验表明,算法在不同对抗态势下的弹道图像数据集中的平均识别正确率达到78.63%,可有效完成目标与干扰之间的区分,为工程应用中的算法研制提供支撑。