随着航空航天技术的迅速发展,空中目标飞行速度提高、隐身性能增强,目标确认难度增大。加强空中管制、发展防空力量是保护国家空间资源、维护国家领空安全的重要手段,也是保障国家经济平稳发展和国土长治久安的重要前提。建设空中目标监管系统以及防空预警系统具有重大意义。空中目标确认是空中监管与预警系统的重要组成部分。同时,随着移动计算能力的提高和位置获取技术的发展,探测系统能够获取高频高精度的目标时空轨迹数据。时空轨迹数据序列不仅记录了目标的空间位置信息,也反映了目标的运动规律,与目标运动的先验信息结合可以用于空中目标确认。然而基于时空轨迹模板匹配的传统空中目标确认方法仅将运动轨迹当作简单的时间序列来处理,局限于对空间距离进行相似性度量,没有充分挖掘轨迹数据中的时间特性,不具备高精度应用水平。天基遥感探测下的目标时空轨迹数据还包含了目标的辐射信息,但目前少有人融合时空辐射信息进行目标确认。本文即是针对以上问题,通过充分分析目标的空间、时间及辐射特性及之间的相关性,研究基于时空轨迹模板匹配的空中目标确认方法并开展实验验证,主要研究工作如下:(1)空中目标运动轨迹建模方法研究。由于天基遥感探测平台探测距离较远、探测器空间分辨率较低,空中目标在图像上通常表现为几个像素大小的点目标或斑目标,不具有几何形态特征和表面纹理信息。本文针对不同探测条件下的空中目标,建立空中目标运动轨迹仿真模型进行度量表征,并建立探测平台振动模型,分析了探测平台抖动对轨迹数据的影响。最后以现有目标参数为依据进行仿真实验。并基于仿真数据分析了不同类型空中目标运动特征的差异性,为目标确认方法的研究提供理论基础。(2)基于归一化轨迹模板的相似性度量方法研究。根据空中目标时空运动特性,研究空中目标确认方法。首先对经典轨迹相似性度量方法进行了原理对比分析,并通过空中目标运动轨迹模型建立的仿真数据对不同方法进行实验,实验结果表明,传统方法目标确认准确率低。针对上述问题,本文提出了一种改进的豪斯多夫距离的目标确认方法,通过设定运动方向角度阈值对轨迹再次分段,解决豪斯多夫距离法易受噪声干扰的问题,开展实验,实验结果表明,本文提出的相似性度量方法计算效率高,并有效提高目标确认准确率。(3)融合辐射特性的HMM-PNN目标确认方法研究。考虑到改进豪斯多夫距离仍只关注于空间位置信息的问题,没有时间维度上不同空中目标间运动特征差异及辐射特性差异的问题,本文基于红外探测机理对不同类型空中目标的辐射特性的分析认知,从时空辐射特性之间的相关性入手,利用隐马尔可夫模型对数据要求低的优势,建立了速度、加速度、位置以及辐射的隐马尔可夫模型,对时空轨迹数据进行学习和处理,利用概率神经网络对隐马尔可夫模型得到的最大似然轨迹进行了目标类别的判断,完成目标确认。该方法继承了隐马尔可夫模型在处理时序数据上的优势,同时结合了概率神经网络较强的分类识别特点,能够较好地处理不同维度特征之间的相关性。(4)实验验证及性能评价。利用空中目标时空轨迹数据对融合时空特性与辐射特性的HMM-PNN目标确认方法进行实验验证,统计得到查全率、查准率,实验结果表明,该方法取得了93.67%的查准率及94.80%的查全率,相较于改进豪斯多夫距离的目标确认方法具有很大提高;目前的目标确认方法的评价指标无法差异化地评估不同信息量轨迹的确认结果,本文引入了调制因子为不同信息量的轨迹赋予不同的权重,进而实现对查全率、查准率性能评价指标的改进,并进行实验验证,实验结果表明该评价指标可以合理评价数据积累对目标确认的影响。