王 瑶，胥辉旗，姜 义，张 鑫

(海军航空大学， 山东 烟台 264001)

随着干扰技术的发展和对战场环境、敌我对抗态势认知的深入，使得导弹进攻面临由箔条、角反射体、舰载干扰机及舷外有源、无源干扰设备等构成的复杂电磁环境[1]，现代舰艇普遍装备电子战反导装备并且其发展越来越具有针对性，不仅数量大、种类多，而且功率不断增大，战场电磁环境日趋密集复杂[2]。反舰导弹作为当前及未来海战主要作战武器，干扰已对反舰导弹作战效能发挥造成了严重威胁，其遂行精确打击任务的能力需求与实际作战能力差距较大，急需寻求途径提升反舰导弹在复杂环境下对目标的精细化选择能力，全面提升反舰导弹在复杂电磁环境下作战效能发挥，提高导弹突防能力。

精确打击不仅能达到威慑和遏制敌人的目的，实现不战而屈人之兵的境界，也能通过对目标的精准选择直接摧毁敌重要军事、政治以及经济目标，瘫痪敌作战体系，进而影响乃至决定战争的进程和结局。随着人工智能的深入发展，作为计算机视觉领域的一个重要分支——基于深度学习的目标检测技术得到迅猛发展并日渐成熟。2015年由微软研究院何凯明等4名华人提出的ResNet神经网络对目标的识别率为96.3%，达到了与人眼相媲美的水平。基于深度学习的目标检测技术已广泛应用于人脸识别、车辆检测、无人驾驶、医疗手术等多个领域，其对目标检测识别精度高、判读速度快，已覆盖经济社会的方方面面。……