基于灰色关联分析的三维点云识别算法

为了适应激光引信识别战场目标时高动态、信息量少与干扰复杂的环境，该文提出一种基于灰色关联分析(GRA)的三维点云识别算法。构建由目标尺寸信息、目标轮廓信息组成的26维目标特征描述子，分析描述子中各元素的信息量、信息重要性、抗噪声能力和对遮挡的鲁棒性。提出基于层次分析法(AHP)的特征权重分配方法，建立目标特征空间转换和基于GRA的三维点云识别模型，实现对典型目标的识别。完成了对典型目标的仿真。实验结果表明：各种遮挡情况下的尺寸描述子的综合关联度最小为0.811,截面轮廓描述子的综合关联度在Ⅰ级和Ⅱ级的非严重遮挡下最低达到了0.875;对于Ⅲ级遮挡和Ⅳ级遮挡，通过降低特征融合时截面轮廓描述子边缘元素部分的分配权重，F最小为0.69;在各种遮挡情况下的平均识别率达到了0.862;最大识别时间为12 ms。