Um die Präzision und die Störfestigkeit der optisch-elektronischen präzisen Lenkspitze zu verbessern, wurde eine datengetriebene Datenfusion auf Datenebene für die multimodale kombinierte optisch-elektronische Lenkspitze entwickelt. Zuerst wurde die Beziehung zwischen der Fusion von multimodalen präzisen Lenkdaten (Laser/Millimeterwellen-Radar/Infrarot) und der physischen Struktur analysiert. Anschließend wurden Lagrange-Interpolation und Koordinatentransformation verwendet, um eine Registrierung der multimodalen Lenkdaten zu realisieren. Schließlich wurde eine Methode zur Fusion multimodaler Leitinformationen basierend auf einem neuartigen konvolutionell verstärkten Transformer-Modell vorgeschlagen, die die Datenfusion und Störerkennung der multimodalen kombinierten Lenkspitze ermöglicht. Zur Überprüfung der Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode wurde ein hängendes Flugtestsystem der Lenkspitze aufgebaut. Die Versuchsergebnisse zeigen: Die Methode zur Fusion multimodaler Leitinformationen kann die Fusion von multimodaler Steuerung auf Datenebene realisieren, der mittlere quadratische Fehler wurde im Vergleich zur Kreuzkovarianz-Fusionsmethode um mehr als 22 % reduziert, und die Erfassungswahrscheinlichkeit unter Störung stieg von 71 % auf 91 %, was die Präzision und Störfestigkeit der multimodalen Steuerung erheblich verbessert und die Anforderungen praktischer Anwendungen der multimodalen optisch-elektronischen präzisen Steuerung erfüllt.

multimodale kombinierte Steuerung; tiefes Lernen; Datenfusion; Zielverfolgung