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紅外成像空空導彈抗干擾理論與方法

  • 作者：李少毅//岳曉奎//鈕賽賽//楊曦//林健等|責編:馮晨
  • 出版社：國防工業
  • ISBN：9787118136319
  • 出版日期：2025/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：483
人民幣：RMB 188 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共8章，詳細介紹了紅外成像空空導彈抗干擾技術概況、紅外成像空空導彈抗干擾理論基礎、基於特徵模式匹配的空中紅外目標識別與抗干擾技術、基於相關跟蹤的空中紅外目標識別與抗干擾技術、基於深度學習的空中紅外目標識別與抗干擾技術、基於混合智能的空中紅外目標識別與抗干擾技術、基於紅外雙波段圖像融合的目標識別與抗干擾技術、空中極端干擾環境探測制導一體化智能抗干擾技術等內容。全書力求內容覆蓋全面、邏輯清晰、理論方法嚴謹和結果豐富，融入了紅外目標識別與抗干擾方面的最新成果，以使讀者全面、系統地了解紅外成像空空導彈等複雜干擾環境下目標跟蹤過程中的關鍵難點與核心技術以及設計方法等。
    本書適合於從事空空、地空導彈、無人飛行器等紅外成像搜索與跟蹤系統的圖像處理專業的設計人員使用，也可供其他相關專業科研人員和高等院校師生參考。
作者介紹
李少毅//岳曉奎//鈕賽賽//楊曦//林健等|責編:馮晨
目錄
第1章  紅外成像空空導彈抗干擾技術概述
  1.1  國內外紅外成像空空導彈發展概況
    1.1.1  發展歷程
    1.1.2  發展趨勢
  1.2  紅外成像空空導彈抗干擾技術發展概況
    1.2.1  單元探測抗干擾技術
    1.2.2  多元探測抗干擾技術
    1.2.3  成像探測抗干擾技術
    1.2.4  雙波段探測抗干擾技術
    1.2.5  紅外/雷達複合探測抗干擾技術
    1.2.6  抗干擾技術發展趨勢
  1.3  紅外成像導引頭工作原理
    1.3.1  組成與功能
    1.3.2  成像探測
    1.3.3  信息處理
    1.3.4  伺服跟蹤
    1.3.5  導引信息生成
  1.4  本章小結
第2章  紅外成像空空導彈抗干擾理論基礎
  2.1  目標與干擾紅外特性分析
    2.1.1  目標紅外特性分析
    2.1.2  干擾紅外特性分析
    2.1.3  常用紅外特徵
    2.1.4  紅外圖像複雜度量化指標
  2.2  幾種常用抗干擾方法
    2.2.1  基於圖像識別的抗干擾方法
    2.2.2  基於光譜信息鑒別的抗干擾方法
    2.2.3  基於慣導信息預測的抗干擾方法
  2.3  抗干擾性能評價指標
    2.3.1  靜態圖像幀類指標
    2.3.2  動態圖像序列類指標
    2.3.3  綜合抗干擾概率
  2.4  本章小結
第3章  基於特徵模式匹配的空中紅外目標識別與抗干擾技術
  3.1  幾種圖像預處理方法
    3.1.1  空域濾波
    3.1.2  頻域濾波
    3.1.3  對比度增強方法
  3.2  幾種圖像分割方法
    3.2.1  基於灰度閾值的分割
    3.2.2  基於邊緣檢測的分割
    3.2.3  基於區域生長的分割
    3.2.4  基於聚類的分割
  3.3  幾種特徵模式匹配方法
    3.3.1  歐幾里得距離分類準則
    3.3.2  貝葉斯分類準則
    3.3.3  支持向量機分類準則
  3.4  幾種目標識別與抗干擾方法
    3.4.1  基於特徵距離分類的目標識別與抗干擾方法
    3.4.2  基於樸素貝葉斯分類器的目標識別與抗干擾方法

    3.4.3  基於貝葉斯網路的目標識別與抗干擾方法
    3.4.4  基於支持向量機的目標識別與抗干擾方法
  3.5  本章小結
第4章  基於相關跟蹤的空中紅外目標識別與抗干擾技術
  4.1  相關濾波理論
    4.1.1  線性回歸簡化
    4.1.2  核相關濾波
    4.1.3  目標快速檢測
    4.1.4  幾種相關濾波方法
  4.2  二維頻域Gabor濾波與相關跟蹤融合理論
    4.2.1  Gabor濾波理論
    4.2.2  Gabor特徵提取與融合
    4.2.3  GF特徵分析
    4.2.4  GF - KCF目標跟蹤方法
  4.3  基於頻域尺度信息估計的GF - KCF跟蹤演算法
    4.3.1  頻域尺度特性分析
    4.3.2  頻域尺度信息估計方法
    4.3.3  演算法原理
    4.3.4  示例
  4.4  基於分塊策略的抗部分遮擋的GF - KCF跟蹤演算法
    4.4.1  高置信分塊跟蹤模型
    4.4.2  基於高置信分塊的跟蹤演算法
    4.4.3  抗遮擋跟蹤演算法改進策略
    4.4.4  全程抗干擾跟蹤演算法架構
    4.4.5  示例
  4.5  本章小結
第5章  基於深度學習的空中紅外目標識別與抗干擾技術
  5.1  卷積神經網路原理與訓練
    5.1.1  卷積神經網路原理
    5.1.2  卷積神經網路訓練過程
    5.1.3  幾種卷積神經網路
  5.2  幾種網路改進方法
    5.2.1  多尺度卷積核
    5.2.2  密集鏈接
    5.2.3  注意力機制
  5.3  基於卷積神經網路的目標識別演算法
    5.3.1  基於DNET的目標識別演算法
    5.3.2  基於關鍵點檢測的目標識別演算法
  5.4  本章小結
第6章  基於混合智能的空中紅外目標識別與抗干擾技術
  6.1  混合智能原理
    6.1.1  傳統方法與深度學習混合原理
    6.1.2  典型混合方法
    6.1.3  混合目標識別框架
  6.2  深度混合智能設計
    6.2.1  特徵層
    6.2.2  功能層
    6.2.3  決策層
  6.3  基於混合智能的目標識別方法
    6.3.1  結合卷積神經網路與支持向量機的目標識別方法

    6.3.2  結合二維主成分分析網路的貝葉斯目標識別方法
  6.4  本章小結
第7章  基於紅外雙波段圖像融合的目標識別與抗干擾技術
  7.1  紅外雙波段圖像特性分析
    7.1.1  光譜特性分析
    7.1.2  干擾特性分析
    7.1.3  雙色比特徵分析
  7.2  基於雙波段多特徵融合的識別與抗干擾方法
    7.2.1  融合后識別
    7.2.2  識別後融合
  7.3  基於深度學習的雙波段圖像識別與抗干擾方法
    7.3.1  基於深度學習的圖像融合及目標識別方法
    7.3.2  基於端到端的雙波段抗干擾演算法
  7.4  本章小結
第8章  空中極端干擾環境探測制導一體化智能抗干擾技術
  8.1  典型比例導引律
    8.1.1  純比例導引律
    8.1.2  真比例導引律
    8.1.3  理想比例導引律
    8.1.4  廣義比例導引律
  8.2  空中對抗態勢感知與理解
    8.2.1  基於目標尺度特徵的彈目距離估計方法
    8.2.2  基於純方位角測量信息的目標狀態信息估計
  8.3  基於態勢感知的繞飛抗干擾制導律
    8.3.1  繞飛制導律模型
    8.3.2  帶約束的偏置比例導引設計
    8.3.3  示例
  8.4  本章小結
參考文獻

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