Para melhorar a precisão de guiamento e a capacidade de resistência a interferências da cabeça de guiamento optoeletrônica de guiamento preciso, foi estabelecido um método de fusão de camada de dados baseado em dados para a fusão optoeletrônica composta multimodal. Primeiro, foi analisada a relação entre a fusão de dados de guiamento optoeletrônico preciso multimodal (laser / radar de ondas milimétricas / infravermelho) e a estrutura física. Em seguida, foram utilizados o método de interpolação de Lagrange e a transformação de coordenadas para realizar o registro dos dados de guiamento multimodal. Por fim, foi proposto um método de fusão de informações de guiamento composto multimodal baseado em um novo modelo Transformer melhorado por convolução, realizando a fusão da camada de dados da cabeça de guiamento composto multimodal e o reconhecimento de interferências. Para validar a eficácia do método proposto, foi construído um sistema de teste de suspensão da cabeça de guiamento em voo. Os resultados experimentais mostram que o método de fusão de informações de guiamento composto multimodal pode realizar a fusão dos guiamentos multimodais na camada de dados; em comparação com o método de fusão de covariância cruzada, o erro quadrático médio foi reduzido em mais de 22%, e a probabilidade de captura durante interferências aumentou de 71% para 91%, melhorando significativamente a precisão do guiamento multimodal e a capacidade de resistência a interferências, podendo atender às necessidades práticas da aplicação de guiamento optoeletrônico preciso multimodal.

guiamento composto multimodal; aprendizado profundo; fusão de dados; rastreamento de alvo