【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于目标识别
，具体涉及一种基于机载雷达和红外成像传感器数据融合的目标识别方法。
技术介绍
为了精确掌握战场态势环境，为航空火控中心提供所需作战信息，正确识别目标 已成为取得战争胜利所要考虑的首要问题。目标识别技术在现代战争中的地位极为重要， 世界各国均在进行深入的研究。传统的目标识别主要是基于雷达传感器的，但雷达的先天 性缺陷使得其面临着"电子对抗、反辐射导弹、超低空突防和隐身飞机"等"四大威胁"，严重 影响了其在目标识别中的应用。而红外传感器具有测角精度高、能提供目标图像和目标识 别能力强等优点，但是其缺点是作用距离较近，受气候影响较大，不能提供目标的距离等信 息。
技术实现思路
本专利技术为了提高机载传感器目标识别的性能，充分发挥机载雷达和红外传感器的优势，达到资源共享，功能、性能相互弥补，以实现高精度的目标识别，提供了一种基于机载雷达和红外成像传感器数据融合的能目标识别方法，具体包括如下步骤 步骤一、由红外传感器对目标进行识别，并产生对应的基本概率分配函数 具体步骤为 (1)利用小波的方法提取目标图像的特征； (2)选择区分度大的特...
【技术保护点】
基于机载雷达和红外成像传感器数据融合的目标识别方法，其特征在于如下步骤： 步骤一、由红外传感器对目标进行识别，并产生对应的基本概率分配函数Ｍ↓［１］； 具体步骤为： （１）利用小波的方法提取目标图像的特征； （２）选择区分度最大的特征组； （３）由步骤（２）得到区分度最大的特征组，基于ＢＰ神经网络设计区分此特征组的分类器； 其中，ＢＰ神经网络选用下列参数： （ａ）确定输入层的节点数、输出层节点数、隐层节点数；所述输入层的节点数为最优的小波矩特征向量的维数； （ｂ）所选的训练方法为Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法； ...
【技术特征摘要】
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