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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明公开的一种引信目标匹配与炸高自适应控制方法，属于引信电子对抗技术领域。本发明实现方法为：根据探测信息得到相对速度，再根据目标二维像，计算最佳启动延时τopt，最佳启动延时τopt应该使目标各个面元总的炸点偏差达到最小化；结合引信目标近场二维成像结果，通过对近场扩展目标二维像灰度加权进行目标质心估计，基于目标质心进行炸高设计；构建用于目标匹配识别的卷积神经网络；根据卷积网络输出的目标归属各类概率，设计引信炸高决策风险因子，建立引信最小风险炸高决策模型，根据最小风险原则自适应选取最佳炸高，从而实现复杂环境下对已知目标或未知目标的自适应炸高控制，有效提高引信对近场扩展目标的炸高估计精度。

主权项：1.一种引信目标匹配与炸高自适应控制方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤一：基于目标二维像灰度加权的炸高精确估计；根据探测信息得到相对速度，再根据目标二维像，计算最佳启动延时τopt，最佳启动延时τopt应该使目标各个面元总的炸点偏差达到最小化；灰度加权的最小二乘方法来估计最佳启动延时τopt； 其中，A是具有M×N像素的几何X-Y像；Ix,y是像素x,y的灰度值，x、y为像素在几何像中的行索引和列索引符号，灰度值与目标表面积成比例；为最佳启动延时的估计，τopt即为使得式1达到最小时的像素x,y的启动延时为其中vr为引信与目标间的相对运动速度；为引信落角，计算得到： 从式2得，而其中x0,y0就是图像的质心，基于二维像质心的炸高延时估计与基于二维像灰度加权的最小二乘启动延时估计是等价的；对于确定参数的引信，其距离分辨率ρr和多普勒分辨率ρfd也是确定的；时频像Β＝[bmn]M×N，每一个像素bmn＝m-1ρr,n-1ρfd，其中m、n为时频像的行索引和列索引符号；根据波长λ和相对运动速度vr，几何像和时频像Β之间能够实现转换，所以根据和Β，计算得到各个像素bmn的启动延时矩阵τ＝[τmn]M×N，其中每一个像素的启动延时在弹目交会前，引信根据制导信息得到成像区域内各个像素bmn的启动延时矩阵τ，引信实时探测得到时频像Β，设位置bmn的像素灰度值为imn，得到炸高延时τopt为： 低于引信检测门限的灰度值imn应设为0；步骤二：基于卷积神经网络的目标匹配识别；卷积神经网络由若干个卷积层和若干个全连接层组成，组合使用卷积层、非线性激活函数和池化层；其中卷积层和池化层的采样窗口为3×3或2×2，池化方式为最大池化，对每个深度切片进行将采样；基于卷积神经网络对引信目标近场二维成像图进行目标匹配识别，得到目标归属的各类概率；步骤三：基于最优风险决策的引信炸高自适应控制；引信炸高自适应控制需要以目标匹配识别结果为基础，采用基于最优风险决策的炸高自适应控制方法，根据卷积网络输出的目标归属各类概率，建立引信最小风险炸高决策模型，根据最小风险原则自适应选取最佳炸高，从而实现复杂环境下对已知目标或未知目标的自适应炸高控制。

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百度查询： 北京理工大学 一种引信目标匹配与炸高自适应控制方法