基于朴素贝叶斯分类器的空中红外目标抗干扰识别方法研究

论文摘要

红外诱饵对抗技术的发展使得空战环境日益复杂化,对红外成像制导空空导弹抗干扰目标识别技术提出了更高的要求。红外诱饵的投放使得目标特征的完整性、显著性及稳定性遭到破坏,基于特征融合匹配的统计模式识别方法无法准确识别目标。提出了一种基于朴素贝叶斯分类器的抗干扰目标识别方法,该方法对空战对抗仿真图像数据集进行了特征挖掘,利用实验拟合方法构建了典型特征的概率密度函数模型,构造了朴素贝叶斯分类器,实现了飞机目标和干扰的分类识别。仿真实验结果表明,该方法在已测试的弹道图像数据集下的平均识别正确率达到了81.82%,且能够解决假目标、目标遮挡等抗干扰目标的识别难题。

论文目录

• 0 引言
• 1 目标概率识别模型
• 2 特征概率密度函数模型
•   2.1 数据集构造与标注
•   2.2 特征概率密度函数模型
• 3 基于朴素贝叶斯分类器的空中红外目标识别算法
•   3.1 预处理
•   3.2 特征提取
•   3.3 构造分类器
• 4 实验结果分析
•   4.1 实验条件
•   4.2 实验结果与评价分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨开,李少毅,张凯,钮赛赛

关键词: 朴素贝叶斯分类器,目标识别,特征提取,概率分布

来源: 飞控与探测 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 武器工业与军事技术

单位: 西北工业大学航天学院,上海航天控制技术研究所

基金: 国家自然科学基金（61703337）,上海航天科技创新基金（SAST2017-082）

分类号: E91

页码: 62-70

总页数: 9

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