基于红外特征的空间目标点面一体化智能识别方法

针对空间飞行器博弈场景中飞行器采用传统识别算法并不能很好识别出空间目标群中的高价值目标的问题,提出了一种基于红外辐射特征的空间目标点面一体化智能识别方法。首先,建立空间飞行器博弈的一般场景,并对影响目标飞行器红外特征的所有因素如三维外形、运动特性、表面温度等进行建模。然后,利用计算机计算常见的空间目标的红外辐射强度,并对其进行适当处理后量化和显示为较为真实的红外特征数据。针对传统识别算法难以适用复杂的空间博弈场景,导致对空间目标的识别准确率不高的问题,采用一种基于深度学习的点面一体化智能识别算法,根据红外数据特征的特点对空间目标进行分段识别。最后对提出的算法进行了仿真验证,结果表明,该识别算法具有更高的识别准确率,还避免了传统方法中复杂的特征提取过程,具有更强的鲁棒性。