点目标

指挥术语

导弹核武器打击的幅员较小的陆地或水域目标。它的幅员大小是与核弹毁伤半径比较而言的。目标半径(最大长度的一半)与核弹毁伤半径之比不超过1/5者，都可视为点目标。抗超压强度较高的点目标称为硬点目标，如地下军事指挥中心、导弹发射井。无防护或抗超压强度较低的点目标，称为软点目标，如地面厂房。

简介

在计算点目标的毁伤概率或生存概率时，点目标的幅员可略去不计，当成具有一定抗超压强度的几何点。核弹头对点目标的毁伤半径,可根据核弹威力（以TNT当量表示）、爆炸高度及目标的抗超压强度，用公式算出或在专用图表中查出。当弹头爆炸点（爆心投影点）位于以点目标为中心,以毁伤半径为半径的圆形区域时,即认为点目标被毁。因此，对点目标的毁伤概率，就是爆炸点位于该圆域的概率。爆炸点在目标平面上的散布规律服从正态分布。其散布指标可用圆概率误差 (以平均弹着点为中心的半数必中圆──弹着概率为50%的圆的半径)来表示。为了达到同样的毁伤概率和精度提高1倍的效果，如果只靠增加弹头数量来实现,发数需增至4倍；如果只靠增大弹头当量来实现,当量需增至8倍。由此可见，为了提高对点目标的毁伤能力，提高精度最为有效，增加弹头数量次之，加大弹头当量又次之。因此，美、苏在改进其导弹核武器技术时，始终把提高制导精度与多弹头技术放在优先地位。

目前研究状况

点目标的检测、识别和跟踪问题已经受到越来越多的重视，它是提高制导系统作用距离，加强防御系统能力的关键技术之一。由于目标距探测器较为遥远，它在探测器所得图象中仅占一个象素，不具有任何形状信息，使得传统的图象检测、识别和跟踪技术在这一距离上不再有效。系留诱饵环境下的点目标识别问题是点目标识别问题中一个特殊而又必须解决的难题。由于诱饵和目标飞行于几乎相同的轨道上，运动特征已不能成为区分目标和系留诱饵的识别特征。

目标的红外特性来源于目标的自身热辐射和目标对地球红外辐射的反射，热辐射是其中主要的组成部分。点目标状态下目标与可见光诱饵的红外辐射差异。通过对这些差异的物理机制的分析，指出这些差异归因于目标和可见光诱饵间在表壳热容量和热传导两方面的差异，而热容量和热传导的差异又在一定程度上决定于目标诱饵间的表壳厚度差和质量差，比较而言，诱饵表壳薄、质量小，目标表壳厚、质量大。由于目标与其系留诱饵功能不同，它们在表壳厚度、质量大小上的这一差别是必然存在的。据此，本文将典型目标和诱饵的红外差异看成是目标和系留诱饵间普遍存在的差异，从而得出如下推论：目标表面温度分布较诱饵表面更均匀，外热变化时诱饵比目标更快地趋于新的热平衡，从而在辐射能量和波谱上诱饵表现出更大的时间变化率；并且在不同的方向观测目标和诱饵的红外辐射，前者有较好的一致性，后者表现出较大差异。

阳光方向、轨道形状、轨道倾角、目标诱饵表壳厚度比和表面涂层等因素对目标诱饵间红外波谱差异的影响。这些条件的变化只改变目标诱饵间波谱差异量的大小，并不改变差异的基本规律。这一基本规律就是，在外热发生变化时，诱饵比目标更快地趋于新的热平衡，具有更大的等效温度时间变化率，在辐射能量和波谱上表现出更大的时间变化率。在前述分析的基础上，根据由各种不同计算条件所得波谱进行统计，进而指出，运用三个互不重叠的波段内的辐射及它们的时间变化率，可以达到足够高的正确识别率。为了尽可能地提高识别正确率，还对波段划分进行了优化。对于优化的波段划分，首先分析并给出了目标的三个波段辐射与诱饵的三个波段辐射之间满足的关系，并据此给出了运用波段辐射特征识别目标的算法。计算表明，这一算法可以在一定条件下达到较高的正确识别率，但不能有效地兼顾不同表面涂层的情况。为此，进一步研究了波段辐射变化率特征在识别中的应用，得出了波段辐射变化率特征满足的关系，并提出了相应的识别算法。计算表明，这一算法能有效的兼顾不同计算条件，对所选定条件，算法能达到很高的识别率。这样，在一定程度上可以认为，波段辐射变化率特征是识别区分目标和诱饵的不变识别特征。

可见光散射特性

目标和诱饵的可见光散射特性。通过对可见光特性形成机制的分析，通过目标、地球与太阳三者间位置方向关系的计算，建立了可见光散射特性计算方法。根据用可见光特性区分识别目标和红外诱饵的思路，首先分析了红外诱饵设计的方法，一方面，指出在红外波段和目标接近的诱饵必然在可见光波段和目标存在差异；另一方面，也指出了红外诱饵设计中存在的困难，这就是，无法做到在整个飞行周期内使诱饵辐射波谱和目标相同。

由于目标的红外反射特性计算和可见光散射特性计算有一定相似性，采用类似的方法，建立了红外反射特性的计算方法。

最后研究了多层前馈人工神经网络在识别目标和可见光诱饵中的应用。前面对目标与可见光诱饵红外辐射特性的分析表明，用解析的公式准确地反映目标和诱饵识别特征间的关系是困难的，特别是对本文研究的目标和诱饵，虽然它们在各个时刻都是可分的，但从整个飞行周期来看，它们在特征空间有一定的重叠，所以，提出首先识别目标诱饵象点对，在此基础上再进一步识别目标。所以，有必要采用人工神经网络来完成这一复杂的识别工作。为评价神经网络识别方法的正确性和可靠性，计算了不同噪声条件下的正确识别率。可以看出，算法具有很好的识别性能。

参考文献

中文题名《空间点目标红外和可见光特性及其应用研究》

论文作者徐晖著

导师孙仲康教授指导

学科专业通信与电子系统

研究领域\u7814究方向智能目标识别

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