多波段復(fù)合探測信息融合方法研究
發(fā)布時間:2022-02-15 19:42
復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)探測與識別是智能武器系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),F(xiàn)實戰(zhàn)場環(huán)境中單一探測體制已無法滿足強干擾條件下的目標(biāo)探測要求,復(fù)合探測體制成為當(dāng)前近場探測領(lǐng)域的研究熱點。目前軍事領(lǐng)域中,激光探測技術(shù)和紅外探測技術(shù)被廣泛應(yīng)用于戰(zhàn)場目標(biāo)探測與識別,通過這兩種光電探測體制的復(fù)合,能夠有效解決激光抗煙塵能力不足以及紅外探測易被背景干擾的缺點,提高戰(zhàn)場中目標(biāo)識別的可靠性。本文以彈載32元線陣激光/紅外復(fù)合掃描成像引信為研究對象,針對該系統(tǒng)在近場探測條件下對裝甲目標(biāo)的融合識別問題,分析了線陣激光/紅外復(fù)合掃描成像機理和成像特點,研究了目標(biāo)的多波段信息特征,提出了基于圖像幀間關(guān)聯(lián)的多波段信息時空融合算法。首先對激光近場傳輸特性和目標(biāo)熱輻射特性進行分析,確定了激光與紅外的工作波段。結(jié)合推掃式掃描成像原理,建立了線陣激光/紅外復(fù)合掃描成像模型,研究了線陣激光/紅外復(fù)合探測引信成像的幀參數(shù)與圖像分辨率,提取了典型目標(biāo)的頂部輪廓特征和熱輻射特征;谶@兩類特征構(gòu)造了 2個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別獲得了激光/紅外兩種探測方式對目標(biāo)的初步判別結(jié)果。根據(jù)近場探測條件下不同信息融合層次的特點,采用了多波段復(fù)合探測的信息時空融合策略,...
【文章來源】:西安工業(yè)大學(xué)陜西省
【文章頁數(shù)】:85 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.3望遠鏡共口徑接收和后光路分光學(xué)示意圖??
??的不斷發(fā)展和細化,逐步發(fā)展成為六級功能模型如圖1.4所示。??信號?目標(biāo)?目標(biāo)位?p??特征?有無?置/運動?目#?觸&??-m,A-A?— ̄4T1—,\ ̄B]—^? ̄威脅估計??布位標(biāo)?.i__??式置?識態(tài)本熱?HI?i??,^?檢?級?別?勢…?計劃態(tài)勢/計劃??£2?蕓?測融級?估?I?I??wiib?^?融?合融計??^^??7.?^^^?^??—?精細處理??a?口??t目標(biāo)'"y"1目標(biāo)ty""1目標(biāo)1"y"1態(tài)勢’t態(tài)勢??有無?置/運動??第零級第一級第二級第三級第四級?第六級??圖1.4?JDL六級信息融合功能模型??在十九世紀(jì)八十年代末,美國將?C3I(Command,Control,?Commicationand?丨ntelligence)??指揮系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)列為國防部重點開發(fā)的二十項關(guān)鍵技術(shù)之一[241。在兩次海灣??戰(zhàn)爭、科索沃戰(zhàn)爭和伊拉克戰(zhàn)爭中,信息融合技術(shù)在戰(zhàn)場目標(biāo)跟蹤、識別和態(tài)勢估計中發(fā)??揮了關(guān)鍵作用[25]。因此在國際上,歐洲等一些地區(qū)的發(fā)達國家也在對信息融合技術(shù)進行深??入研宄,信息融技術(shù)的學(xué)術(shù)研究成果開始大量出現(xiàn)在學(xué)術(shù)會議和相關(guān)文獻資料中。從上世??紀(jì)八十年代末
標(biāo)識別可靠性有著很大促進作用。??2.1彈載激光/紅外復(fù)合探測技術(shù)??某智能彈藥的工作流程圖如圖2.1所示,彈藥在發(fā)射前經(jīng)過諸元裝定,裝定完畢后的??彈藥被發(fā)射至預(yù)定區(qū)域。當(dāng)其穩(wěn)定飛行至彈道末端,距離地面高度為//時,引信系統(tǒng)開??始工作,對預(yù)定區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進行探測識別;確認(rèn)目標(biāo)后,在最佳起爆時間和最佳起爆位??置,引信控制彈藥起爆,達到對目標(biāo)進行最佳毀傷的目的。??引信啟動??引信裝g?Z??y?炮彈發(fā)射?/??圖2.1某智能彈藥工作流程圖??引信在開始工作后,通過內(nèi)部集成的激光/紅外復(fù)合成像系統(tǒng)獲取目標(biāo)多個波段信息。??本文主要研宄對目標(biāo)激光距離像和紅外灰度圖像的融合處理方法,同時實現(xiàn)目標(biāo)識別。??2.1.1復(fù)合探測原■特點??(1)復(fù)合探測原理??復(fù)合探測是指通過多種傳感器在同一時間或者不同時間工作完成對目標(biāo)的探測。應(yīng)??用復(fù)合探測能夠結(jié)合每個傳感器的優(yōu)點,在對同一目標(biāo)進行探測后,能夠獲得目標(biāo)不同維??度的豐富信息,并且由于使用了多個傳感器,復(fù)合探測的抗干擾能力更強,在復(fù)雜環(huán)境下??9??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]析智能化彈藥的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 胡延臣,唐程遠. 中國軍轉(zhuǎn)民. 2018(09)
[2]彈藥發(fā)展與引信技術(shù)的需求與推動[J]. 江紹埔,蘭迪,朱超. 中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè). 2018(36)
[3]基于增量信息的分布式多周期決策融合方法[J]. 王維,高曉利. 電子科技. 2018(08)
[4]基于D-S證據(jù)理論的多特征融合紙幣真?zhèn)巫R別方法研究[J]. 張玉欣,孫浩. 電腦知識與技術(shù). 2018(21)
[5]彈藥發(fā)展對引信技術(shù)的需求與推動[J]. 張合. 兵器裝備工程學(xué)報. 2018(03)
[6]高速飛行器紅外/激光復(fù)合凝視成像設(shè)計與約束條件分析[J]. 王海偉. 制導(dǎo)與引信. 2018(01)
[7]基于車載32線激光雷達點云的車輛目標(biāo)識別算法[J]. 孔棟,王曉原,劉亞奇,陳晨,王方. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(05)
[8]D-S證據(jù)理論融合多特征的油菜病害識別方法[J]. 卜翔宇,沈明玉,胡敏,許良鳳,徐小兵. 電子測量與儀器學(xué)報. 2017(01)
[9]冰山的一角——中國智能彈藥發(fā)展現(xiàn)狀[J]. 賽特. 坦克裝甲車輛. 2016(23)
[10]紅外成像制導(dǎo)技術(shù)發(fā)展展望[J]. 楊俊彥,吳建東,宋敏敏. 紅外. 2016(08)
博士論文
[1]紅外與激光復(fù)合探測關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 顏洪雷.中國科學(xué)院研究生院(上海技術(shù)物理研究所) 2014
[2]基于多傳感器信息融合關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 康健.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[3]毫米波主被動復(fù)合近程探測目標(biāo)識別方法研究[D]. 欒英宏.南京理工大學(xué) 2010
碩士論文
[1]Gm-APD陣列激光雷達距離像復(fù)原及去噪研究[D]. 康禹.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于激光雷達點云圖像的目標(biāo)識別方法研究[D]. 楊文輝.西安工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于證據(jù)理論的殘缺信息融合研究[D]. 費立國.西南大學(xué) 2018
[4]基于多傳感器信息融合的自動泊車系統(tǒng)研究[D]. 沈崢楠.江蘇大學(xué) 2017
[5]基于激光探測技術(shù)的低空慢速小目標(biāo)航跡測量與定位研究[D]. 李菠.中北大學(xué) 2017
[6]基于DS證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法研究與應(yīng)用[D]. 王力.太原理工大學(xué) 2015
[7]基于D-S證據(jù)理論和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電機故障診斷研究[D]. 王沅召.沈陽工業(yè)大學(xué) 2014
[8]復(fù)雜目標(biāo)激光脈沖波束散射特性及其應(yīng)用研究[D]. 林嘉軒.西安電子科技大學(xué) 2013
[9]紅外及激光主動復(fù)合圖像處理技術(shù)研究[D]. 馬亞非.上海交通大學(xué) 2012
[10]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP學(xué)習(xí)算法的研究及在人臉識別中的應(yīng)用[D]. 李永明.山東大學(xué) 2012
本文編號:3627153
【文章來源】:西安工業(yè)大學(xué)陜西省
【文章頁數(shù)】:85 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.3望遠鏡共口徑接收和后光路分光學(xué)示意圖??
??的不斷發(fā)展和細化,逐步發(fā)展成為六級功能模型如圖1.4所示。??信號?目標(biāo)?目標(biāo)位?p??特征?有無?置/運動?目#?觸&??-m,A-A?— ̄4T1—,\ ̄B]—^? ̄威脅估計??布位標(biāo)?.i__??式置?識態(tài)本熱?HI?i??,^?檢?級?別?勢…?計劃態(tài)勢/計劃??£2?蕓?測融級?估?I?I??wiib?^?融?合融計??^^??7.?^^^?^??—?精細處理??a?口??t目標(biāo)'"y"1目標(biāo)ty""1目標(biāo)1"y"1態(tài)勢’t態(tài)勢??有無?置/運動??第零級第一級第二級第三級第四級?第六級??圖1.4?JDL六級信息融合功能模型??在十九世紀(jì)八十年代末,美國將?C3I(Command,Control,?Commicationand?丨ntelligence)??指揮系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)列為國防部重點開發(fā)的二十項關(guān)鍵技術(shù)之一[241。在兩次海灣??戰(zhàn)爭、科索沃戰(zhàn)爭和伊拉克戰(zhàn)爭中,信息融合技術(shù)在戰(zhàn)場目標(biāo)跟蹤、識別和態(tài)勢估計中發(fā)??揮了關(guān)鍵作用[25]。因此在國際上,歐洲等一些地區(qū)的發(fā)達國家也在對信息融合技術(shù)進行深??入研宄,信息融技術(shù)的學(xué)術(shù)研究成果開始大量出現(xiàn)在學(xué)術(shù)會議和相關(guān)文獻資料中。從上世??紀(jì)八十年代末
標(biāo)識別可靠性有著很大促進作用。??2.1彈載激光/紅外復(fù)合探測技術(shù)??某智能彈藥的工作流程圖如圖2.1所示,彈藥在發(fā)射前經(jīng)過諸元裝定,裝定完畢后的??彈藥被發(fā)射至預(yù)定區(qū)域。當(dāng)其穩(wěn)定飛行至彈道末端,距離地面高度為//時,引信系統(tǒng)開??始工作,對預(yù)定區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進行探測識別;確認(rèn)目標(biāo)后,在最佳起爆時間和最佳起爆位??置,引信控制彈藥起爆,達到對目標(biāo)進行最佳毀傷的目的。??引信啟動??引信裝g?Z??y?炮彈發(fā)射?/??圖2.1某智能彈藥工作流程圖??引信在開始工作后,通過內(nèi)部集成的激光/紅外復(fù)合成像系統(tǒng)獲取目標(biāo)多個波段信息。??本文主要研宄對目標(biāo)激光距離像和紅外灰度圖像的融合處理方法,同時實現(xiàn)目標(biāo)識別。??2.1.1復(fù)合探測原■特點??(1)復(fù)合探測原理??復(fù)合探測是指通過多種傳感器在同一時間或者不同時間工作完成對目標(biāo)的探測。應(yīng)??用復(fù)合探測能夠結(jié)合每個傳感器的優(yōu)點,在對同一目標(biāo)進行探測后,能夠獲得目標(biāo)不同維??度的豐富信息,并且由于使用了多個傳感器,復(fù)合探測的抗干擾能力更強,在復(fù)雜環(huán)境下??9??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]析智能化彈藥的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 胡延臣,唐程遠. 中國軍轉(zhuǎn)民. 2018(09)
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[3]基于增量信息的分布式多周期決策融合方法[J]. 王維,高曉利. 電子科技. 2018(08)
[4]基于D-S證據(jù)理論的多特征融合紙幣真?zhèn)巫R別方法研究[J]. 張玉欣,孫浩. 電腦知識與技術(shù). 2018(21)
[5]彈藥發(fā)展對引信技術(shù)的需求與推動[J]. 張合. 兵器裝備工程學(xué)報. 2018(03)
[6]高速飛行器紅外/激光復(fù)合凝視成像設(shè)計與約束條件分析[J]. 王海偉. 制導(dǎo)與引信. 2018(01)
[7]基于車載32線激光雷達點云的車輛目標(biāo)識別算法[J]. 孔棟,王曉原,劉亞奇,陳晨,王方. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(05)
[8]D-S證據(jù)理論融合多特征的油菜病害識別方法[J]. 卜翔宇,沈明玉,胡敏,許良鳳,徐小兵. 電子測量與儀器學(xué)報. 2017(01)
[9]冰山的一角——中國智能彈藥發(fā)展現(xiàn)狀[J]. 賽特. 坦克裝甲車輛. 2016(23)
[10]紅外成像制導(dǎo)技術(shù)發(fā)展展望[J]. 楊俊彥,吳建東,宋敏敏. 紅外. 2016(08)
博士論文
[1]紅外與激光復(fù)合探測關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 顏洪雷.中國科學(xué)院研究生院(上海技術(shù)物理研究所) 2014
[2]基于多傳感器信息融合關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 康健.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[3]毫米波主被動復(fù)合近程探測目標(biāo)識別方法研究[D]. 欒英宏.南京理工大學(xué) 2010
碩士論文
[1]Gm-APD陣列激光雷達距離像復(fù)原及去噪研究[D]. 康禹.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于激光雷達點云圖像的目標(biāo)識別方法研究[D]. 楊文輝.西安工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于證據(jù)理論的殘缺信息融合研究[D]. 費立國.西南大學(xué) 2018
[4]基于多傳感器信息融合的自動泊車系統(tǒng)研究[D]. 沈崢楠.江蘇大學(xué) 2017
[5]基于激光探測技術(shù)的低空慢速小目標(biāo)航跡測量與定位研究[D]. 李菠.中北大學(xué) 2017
[6]基于DS證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法研究與應(yīng)用[D]. 王力.太原理工大學(xué) 2015
[7]基于D-S證據(jù)理論和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電機故障診斷研究[D]. 王沅召.沈陽工業(yè)大學(xué) 2014
[8]復(fù)雜目標(biāo)激光脈沖波束散射特性及其應(yīng)用研究[D]. 林嘉軒.西安電子科技大學(xué) 2013
[9]紅外及激光主動復(fù)合圖像處理技術(shù)研究[D]. 馬亞非.上海交通大學(xué) 2012
[10]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP學(xué)習(xí)算法的研究及在人臉識別中的應(yīng)用[D]. 李永明.山東大學(xué) 2012
本文編號:3627153
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