内容简介
本书聚焦于智能空战对抗训练中的核心关键技术——目标识别，系统阐述了如何利用人工智能和深度学习算法提升空中作战环境下对敌方目标的自动检测、分类与跟踪能力。书中从空战对抗训练的实际需求出发，深入分析复杂电磁环境、高速机动和多传感器融合等挑战，提出了一系列创新的目标识别模型与训练方法。
内容涵盖空战目标识别的理论基础、典型深度网络结构（如卷积神经网络、注意力机制模型）在雷达/红外/光电图像中的应用，以及数据增强、迁移学习和对抗样本防御等训练优化策略。同时结合典型空战对抗场景（如超视距目标辨别、近距格斗中的目标确认），给出了多传感器协同识别与智能决策的工程实现案例。
本书还探讨了目标识别模型在仿真训练平台和实装验证中的测试评估方法，并展望了下一代智能空战系统对目标识别技术的需求与演进方向。全书理论与工程实践并重，配有算法伪代码、关键代码片段和实验分析图表，适合从事空战仿真、人工智能、军事目标识别领域的科研人员、工程师及高年级研究生参考。
目录
内容简介
第一部分 复杂场景下的小目标检测与识别方法研究
第1章 绪论
第2章 复杂场景下小目标检测与识别的相关技术
第3章 上下文信息指导的复杂场景下小目标检测
第4章 信息补偿机制的复杂场景下小目标识别
第5章 样本方向指导的数据增强
第6章 基于区域推荐和PHOG的飞机快速检测
本部分总结
参考文献
第二部分 基于机器学习的智能空战深层态势感知
第7章 绪论
第8章 相关理论和数据来源
第9章 基于粒子群优化LSTM的空战轨迹预测研究
第10章 基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标机动识别研究
第11章 基于Multi-BiLSTM-Attention网络的空战目标意图识别研究
本部分总结
参考文献
第一部分 复杂场景下的小目标检测与识别方法研究
第1章 绪论
第2章 复杂场景下小目标检测与识别的相关技术
第3章 上下文信息指导的复杂场景下小目标检测
第4章 信息补偿机制的复杂场景下小目标识别
第5章 样本方向指导的数据增强
第6章 基于区域推荐和PHOG的飞机快速检测
本部分总结
参考文献
第二部分 基于机器学习的智能空战深层态势感知
第7章 绪论
第8章 相关理论和数据来源
第9章 基于粒子群优化LSTM的空战轨迹预测研究
第10章 基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标机动识别研究
第11章 基于Multi-BiLSTM-Attention网络的空战目标意图识别研究
本部分总结
参考文献
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