激光/红外复合扫描引信目标识别算法的模糊融合优化

激光和红外复合扫描引信目标识别算法是一项重要的军事和工业技术，特别是在现代战争环境下，对抗干扰能力和目标识别精度的需求日益增强。本文主要探讨了针对激光和红外单模引信在复杂环境中的不足——如易受噪声和遮挡影响导致的识别性能下降，提出了一种创新的解决方案。 该算法的核心是基于关联的多元线阵激光/红外复合扫描系统。首先，文章构建了一个激光与红外线阵扫描模型，这种模型能够同时利用激光的高分辨率和红外成像的优势，对目标的顶部轮廓和红外辐射图像进行精细捕获。通过特征提取技术，从这些数据中获取关键的几何形状和热辐射特征，这些特征对于目标的精确识别至关重要。 接下来，作者将目标的顶部三维轮廓特征与红外辐射图像特征相结合，运用模糊理论进行信息融合。模糊理论在这里的作用是处理不确定性，考虑到实际场景中的噪声和变化性，模糊逻辑能够更好地适应这种不确定性，并生成对每个特征的识别概率估计。这三组识别概率反映了激光、红外以及它们结合后的识别性能。 进一步地，算法通过对这三组识别概率进行模糊推理融合，形成一个综合的判断，得出目标的最终识别概率。这种融合方法可以提高整体识别的稳健性和准确性，尤其是在面对多种可能的目标时，能够更有效地排除误报和漏报。 实验结果显示，相比于传统的单模激光或红外扫描引信，这种复合探测方式显著提高了目标识别的概率。这表明该算法在复杂环境中具有更高的实用性，对于提升军事和安全领域的目标识别能力具有重要意义。 关键词“线阵扫描”、“激光/红外复合”、“图像处理”、“顶部轮廓”、“特征关联”和“模糊识别”都强调了研究的关键技术和方法，这些技术的发展和应用将对未来激光/红外复合引信的设计和性能优化产生深远影响。 这篇文章的研究成果为解决实际应用中的目标识别难题提供了新的思路和技术支持，对于推动激光/红外复合技术在目标识别领域的应用和发展具有重要的科学价值和工程价值。