云层背景目标识别的匹配滤波器设计

• 作 者: 吴伟 周金鹏 王省书 秦石乔
• 机 构: 国防科学技术大学光电科学与工程学院
• 出 处: 强激光与粒子束
• 发表日期: 2010年01期
• 关键词: 光学相关识别 匹配滤波器 云层背景 最大平均相关高度 optical pattern recognition； matched filters； cloud b
• 基金项目: 国家自然科学基金项目（60677041）

提出一种利用最大平均相关高度(MACH)算法识别复杂云层背景目标的改进滤波器设计方法。在MACH滤波器设计中,通过对云层背景功率谱的统计特性分析,数据拟合得到云层背景功率谱的分布函数,用以代替传统的白噪声模型;提取飞行目标的姿态变化图像,并作阈值化处理,得到训练样本。对不同云层背景和姿态变化目标的相关识别结果表明:改进滤波器的平均峰值相关能量比为0.71%,峰值鉴别率为0.92,可以有效抑制云层背景的干扰,对姿态变化目标识别的鲁棒性较好。