광전자 정밀 유도 유도 헤드의 유도 정확도 및 간섭 저항 능력을 향상시키기 위해 데이터 기반 다중 모드 복합 광전자 유도 유도 헤드 데이터 계층 융합 방법을 구축하였다. 먼저 레이저/밀리미터파 레이더/적외선 다중 모드 복합 광전자 정밀 유도 데이터 융합과 물리적 구조의 관계를 분석하였다. 다음으로 라그랑주 보간법과 좌표 변환을 사용하여 다중 모드 유도 데이터 정합을 실현하였다. 마지막으로 신규 컨볼루션 강화 Transformer 모델 기반 다중 모드 복합 유도 정보 융합 방법을 제안하여 다중 모드 복합 유도 유도 헤드의 데이터 계층 융합 및 간섭 인식을 구현하였다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해 유도 헤드 플라잉 실험 시스템을 구축하였다. 실험 결과, 다중 모드 복합 유도 정보 융합 방법은 다중 모드 유도의 데이터 계층 융합을 실현할 수 있으며, 상호 공분산 융합 방법과 비교 시 평균 제곱근 오차가 22% 이상 감소하고, 간섭 시 포착 확률이 71%에서 91%로 상승하여 다중 모드 유도 정밀도 및 간섭 저항 능력을 크게 향상시켜 다중 모드 복합 광전자 정밀 유도의 실제 응용 요구를 충족할 수 있음을 보여주었다.

다중 모드 복합 유도; 딥러닝; 데이터 융합; 목표 추적