【摘 要】
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在现代化战争、多传感器协同作战的大背景下,利用信息化手段对弹道导弹真弹头进行有效识别,成为了提高反导系统作战能力、巩固国防的重要前提条件。将人工智能方法引入弹道中段目标,尤其是真假弹头目标的识别领域,可与经典信号处理方法相互补充,克服后者在不同观测条件下的识别率瓶颈。本文着眼于真假弹头的动力学特征差异,以深度学习为核心技术手段,开展了一系列研究,主要工作包括:（1）研究了真假弹头的运动形式及参数解
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在现代化战争、多传感器协同作战的大背景下,利用信息化手段对弹道导弹真弹头进行有效识别,成为了提高反导系统作战能力、巩固国防的重要前提条件。将人工智能方法引入弹道中段目标,尤其是真假弹头目标的识别领域,可与经典信号处理方法相互补充,克服后者在不同观测条件下的识别率瓶颈。本文着眼于真假弹头的动力学特征差异,以深度学习为核心技术手段,开展了一系列研究,主要工作包括:（1）研究了真假弹头的运动形式及参数解算方法,讨论了空间锥体目标在自旋稳定时受外力矩影响产生的微动形式,基于刚体力学原理导出了其进动角、进动周期与目标质量的关系;（2）针对锥体弹头、刚性复制诱饵（假弹头）、椭球体气球诱饵和3种不同外形的重诱饵,建立了目标的模型,并基于电磁仿真软件给出了多帧HRRP数据的仿真生成方法;（3）研究了利用深度学习技术解决弹道目标,尤其是真假弹头识别问题的方法,提出了两种用于处理多帧HRRP序列等信号,从而实现目标识别的网络结构,其一完全基于CNN,另一基于CNN和LSTM,分析对比了二者的性能和优劣;（4）论述了多传感器融合对于改善反导系统稳定性和有效性的积极作用,并基于本文所提出的网络结构,对多传感器融合的优势进行了原理性验证。
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