1 北京跟踪与通信技术研究所,北京 100094
2 上海航天电子技术研究所,上海 201109
3 北京航空航天大学,北京 100191
天基红外探测场景下,云的存在会对目标探测造成严重干扰,导致无法连续检测跟踪目标,降低系统探测效能。系统在凝视工作模式下,背景在一段时间周期内变化较小,可根据背景特性建模分析不同云场景下探测系统的可用度。将理论分析、图像仿真、解析建模等多种手段相结合,对云场景下天基红外探测可用度进行快速评估。首先通过对目标穿越云层时的信杂比变化进行分析,建立可用度的初步估计模型,确定可用度的影响因素。然后在图像仿真和解析建模中,基于仿真结果拟合了信杂比低于阈值图像帧数跟云参数之间的线性关系,并结合参数物理含义建立可用度解析模型,采用回归分析法确定模型系数。最后基于新的仿真工况对比天基红外探测可用度的仿真值、初步估计值和解析预测值,验证模型的准确性和鲁棒性,该模型可作为系统可用度效能评估的有益参考。
天基红外探测 云场景 信杂比 可用度 space-based infrared detection cloud backgrounds signal to clutter ratio availability
针对椭圆轨道红外监视系统图像畸变大,基于图像配准进行目标轨迹确认误差大的问题,提出基于视轴矢量序列的目标确认分析方法; 建立了目标视轴矢量序列的状态转移模型和观测模型,利用 GM-PHD(Gaussian mixture probability hypothesis density)滤波器对目标视轴矢量进行滤波实现目标确认分析; 针对在目标状态未知条件下, GM-PHD滤波器易于丢失新目标的问题,采用反馈滤波方式对 GM-PHD滤波器进行改进设计。仿真结果验证了基于视轴矢量序列进行目标轨迹确认分析的有效性以及改进 GM-PHD滤波器对新目标状态估计的时效性。
目标轨迹确认 视轴矢量序列 天基红外监视系统 GM-PHD滤波器 随机有限集 target confirmation, LOS vector sequence, space-in
红外与激光工程
2021, 50(11): 20210067
掌握背景在椭圆轨道红外监视平台成像特性是开展红外图像数据处理的基础。首先,构建了椭圆轨道红外监视平台的几何投影模型和信号传递模型,给出了红外传感器的成像模型;其次,分析了平台姿态、背景本体相对运动、卫星轨道等因素对背景成像特性的影响,并推导给出了相关数学影响模型;最后,通过仿真试验验证了数学推导模型的正确性,并给出了背景成像特性的综合仿真结果。分析结果表明:椭圆轨道红外监视平台探测图像中,背景呈现出了新特性,对红外图像数据处理提出了新要求。
红外成像特性 成像模型 椭圆轨道 天基红外系统 infrared imaging characteristic imaging model elliptical orbit space based infrared system 红外与激光工程
2016, 45(3): 0326001
1 国防科技大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073
2 北京跟踪与通信技术研究所, 北京 100094
3 中国科学院西安光学精密机械研究所, 西安 710119
构建了马尔可夫随机场自适应邻域系统,并将有形目标检测问题构建为马尔可夫随机场理论框架下背景与目标的二元分类问题.首先分析了影响目标形状的主要因素,归纳总结了典型的目标形状;其次以典型目标形状为模板构建了新的马尔可夫随机场邻域系统;然后构建了自适应邻域选择的代价函数,并基于有限差分算子创建了新的马尔可夫随机场势函数,进行背景与目标的分类判别.由于采用自适应邻域系统,所提算法在保持目标检测率的同时进一步降低了过门限率;比经典马尔可夫随机场邻域系统具有更好的目标形状保护新能.仿真试验结果表明,所提算法不仅具有较好的目标检测性能,而且可更好地保护目标形状的细节信息.
马尔可夫随机场 自适应邻域系统 有形目标检测 红外系统 Markov Random Field(MRF) Adaptive neighborhood system Shape target detection Infrared system
1 国防科技大学电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073
2 北京跟踪与通信技术研究所, 北京 100094
3 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
红外复杂背景中的弱小目标检测问题可看作是马尔可夫随机场理论框架下红外图像中背景与目标的二元分类标记问题.基于马尔可夫随机场后验概率模型, 提出利用先验的目标信杂比信息和图像局部统计特性构建观测图像后验概率模型的方法, 并采用经典ICM (Iterated conditional mode)方法对图像最优标记结果进行估计.仿真试验结果表明, 算法在保证目标标记结果准确率的同时, 有效降低了背景的误标记概率; 且由于采用局部统计特性进行建模, 算法有效降低了模型参数与标记结果间的关联性, 提高了最优标记估计的收敛速度.
马尔可夫随机场 局部统计特性 弱小目标检测 标记 Markov random field (MRF) local statistic characteristic dim small target detection labeling
1 国防科技大学电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073
2 北京跟踪与通信技术研究所, 北京 100094
视轴指向校正是红外监视系统目标高精度跟踪定位的重要前提,而扫描相机视轴指向校正又是其中的难点。在分析扫描相机成像模型及其特点的基础上,提出基于失配角估计的视轴指向校正原理模型。通过建立失配角状态转移模型和视轴指向观测模型,并采用无迹卡尔曼滤波器(UKF),实现了对失配角参数的实时估计和视轴指向的实时校正。仿真结果表明,所提算法对相机视轴指向的校正精度高、性能稳定,可有效提高红外监视系统目标跟踪处理的实时性能和精度。
遥感 视轴指向校正 失配角估计 红外监视系统 跟踪定位