基于信息融合的空中红外小目标识别

针对空中红外小目标难以识别且可信度低的问题,本文结合已有的识别算法,利用非平等D-S证据融合设计了一种小目标识别方法。将小目标的灰度和速度信息作为主要识别证据,并在此基础上加入小目标的轨迹信息作为补充证据,以提高识别置信度。首先利用灰度和速度信息进行小目标识别,如果无法完成识别则将轨迹信息加入到证据当中,进行非平等的D-S证据融合。当增加的轨迹信息强烈支持速度或灰度信息的判决倾向时,本算法能显著提高空中红外小目标的识别能力。仿真结果表明,所研究的算法在不增加传感器数目的情况下能将识别置信度平均提高125%。