基于尾焰特征光谱的主动段弹道目标识别方法

"该文探讨了在天基红外预警卫星远距离探测中，利用弹道目标尾焰特征光谱进行主动段目标识别的方法。通过综合分析尾焰光谱吸收特性，采用改进的向前和向后间隔偏最小二乘法(IFAP-PLS)构建特征波段提取模型，并结合自适应变权重光谱相似性测度(SAVM)进行目标与特征光谱数据库的匹配，从而提高了识别的准确性和效率。相比于传统的全波段光谱匹配，该方法需要的数据量更少，识别精度更高，对红外预警卫星系统的探测识别能力优化具有指导意义。该研究受到多项基金项目的资助，包括国家自然科学基金和陕西省自然科学基础研究计划等。" 本文深入研究了天基红外预警系统在探测弹道目标时面临的信息匮乏问题，尤其是远距离探测时。由于光谱信息能反映物质的固有属性差异，因此被用作目标识别的主要依据。研究的重点在于尾焰特征光谱，这是因为尾焰光谱包含了有关目标燃料类型和燃烧状态的关键信息，是区分不同类型弹道目标的重要标志。 文章中提到的改进的向前和向后间隔偏最小二乘法(IFAP-PLS)是一种有效的特征波段选择技术，它能够从复杂的光谱数据中提取出对目标识别最有贡献的特征波段，从而降低数据处理的复杂性。同时，采用的自适应变权重光谱相似性测度(SAVM)则是一种新颖的匹配算法，它可以根据目标光谱的变化动态调整匹配权重，提高识别的精确度。 仿真实验的结果表明，IFAP-PLS与SAVM相结合的方法在识别性能上显著优于传统的全波段光谱匹配方法，不仅减少了所需的数据量，还提升了识别的准确性。这对于优化红外预警卫星系统的探测识别性能至关重要，尤其是在面对海量数据和复杂环境时，这种方法有望成为一种有力的工具。 这项研究为天基红外预警系统的弹道目标识别提供了新的思路和方法，对于提升我国在空天防御领域的技术能力具有积极的推动作用。未来的研究可能进一步探索如何在实时环境下有效实施这一识别策略，并在更大规模的实际数据集上验证其效能。