目前侵徹引信層目標(biāo)識(shí)別算法通常采用固定閾值或多閾值方式對(duì)目標(biāo)層信號(hào)進(jìn)行判斷,閾值的設(shè)定通常需要依賴(lài)先驗(yàn)數(shù)據(jù),不具有普適性。針對(duì)此問(wèn)題,在融合信號(hào)計(jì)層算法基礎(chǔ)上提出一種自適應(yīng)閾值層目標(biāo)識(shí)別算法。該方法根據(jù)引信采集到的傳感器信號(hào),實(shí)時(shí)在線計(jì)算出下一層目標(biāo)的判定閾值,根據(jù)計(jì)算出的閾值識(shí)別當(dāng)前層數(shù)。采用半實(shí)物仿真,用多次火炮試驗(yàn)中采集到的數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明:與固定閾值計(jì)層算法相比,自適應(yīng)閾值算法在不同試驗(yàn)工況下均能正確給出層標(biāo)識(shí)信號(hào);自適應(yīng)閾值算法給出的層標(biāo)識(shí)信號(hào)與實(shí)際試驗(yàn)中高速攝像系統(tǒng)記錄到的層時(shí)間能夠較好地吻合。

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【部分圖文】：

圖1 4次試驗(yàn)的傳感器輸出與開(kāi)關(guān)原始信號(hào)

從圖3中可以看出，低通濾波可以濾除一些高頻成分，但不能消除或者改善原始傳感器輸出信號(hào)幅值動(dòng)態(tài)范圍大的問(wèn)題。因此即使采用低通濾波，也無(wú)法改善固定閾值對(duì)多種工況下層目標(biāo)信號(hào)的適用性。在實(shí)際應(yīng)用中，同一款引信產(chǎn)品若采用固定閾值方式對(duì)層信號(hào)進(jìn)行判別，無(wú)法找到合適的固定閾值來(lái)適應(yīng)不同工況，....

圖2 傳感器輸出信號(hào)和開(kāi)關(guān)信號(hào)融合結(jié)果

對(duì)比圖2和圖4可以看出，只對(duì)傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行卷積，融合后的信號(hào)層特征更明顯。提取圖3中的數(shù)據(jù)，得到每層信號(hào)的峰值，數(shù)據(jù)如表2所示。圖3傳感器輸出信號(hào)低通濾波處理結(jié)果

圖3 傳感器輸出信號(hào)低通濾波處理結(jié)果

圖2傳感器輸出信號(hào)和開(kāi)關(guān)信號(hào)融合結(jié)果圖4傳感器輸出信號(hào)融合處理結(jié)果

圖4 傳感器輸出信號(hào)融合處理結(jié)果

圖3傳感器輸出信號(hào)低通濾波處理結(jié)果從圖4和表2中可以發(fā)現(xiàn)傳感器融合信號(hào)具有以下兩個(gè)特征:1)不同試驗(yàn)中，傳感器融合信號(hào)幅值差別較大;2)同一發(fā)試驗(yàn)中，每層過(guò)載的峰值相近。

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