基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

张凯，王凯迪，杨曦,*，李少毅，王晓田

1. 西北工业大学 航天学院，西安 710072 2. 南京南瑞信息通信科技有限公司，南京 211106

红外空空导弹是近距空战的主战武器，是近距格斗空战胜负的关键，然而当前红外空空导弹面临的核心问题，就是抗干扰问题，特别是伴随新型干扰装备使用和各种复杂作战天地背景环境的出现，抗干扰问题愈发凸显，成为限制空空导弹作战能力和技术发展的瓶颈，由工程需求牵引的基础性问题，依然没有攻克。

红外空空导弹攻击过程极为复杂，目标从点、亚成像到成像阶段，不同的攻击进入角，战斗机等典型目标在导引头探测系统中投影的一致性、规律性差，目标的形状、灰度、尺寸都会发生剧烈变换。同时，在攻击过程中，目标机会进行大过载机动，伴随投放大量的人工诱饵弹，高温高光谱辐射的诱饵弹在导引头探测系统中会对目标造成全面遮蔽、大面积黏连、干扰目标分离后特性相近、视场内出现多个疑似目标点等问题，随机性强、对抗复杂、态势多变、规律性难以把握。因此，即便是美国号称世界最为先进的AIM-9X“响尾蛇”空空导弹，面对抗干扰问题，也无法确保命中率，美军将抗干扰问题作为导弹的核心技术问题，成立“空中目标算法开发(ATAD)”中心，专门负责空中目标自动识别算法的开发工作，以提高和改善导弹武器在低信噪比和复杂背景下的自主目标捕获能力、自适应抗干扰能力[1]。

传统基于模板匹配的目标识别算法是利用模板和待检测图像的相似度进行目标搜索和识别。……