本工具是一款高效的 复合干扰下雷达-红外特征融合目标识别研究助手, 支持 特征级融合 决策级融合 干扰抑制算法 等多模态识别方案生成。 通过智能算法分析雷达回波与红外成像特征,在强干扰环境下自动构建高鲁棒性的 目标识别模型, 显著提升您的 科研实验效率。
包含雷达信号的去噪与脉冲压缩、红外图像的非均匀性校正与配准,以及时空同步对齐。
针对复合干扰环境,需设计鲁棒的滤波器与特征提取算子,以剔除压制性与欺骗性干扰。
支持卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及基于D-S证据理论的融合模型设计。
提供混淆矩阵、ROC曲线及抗干扰增益指标的计算与分析建议。