發(fā)布時(shí)間：2018-01-01 11:09

  本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜背景下的空間目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)　出處：《中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所》2017年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著人類(lèi)對(duì)空間技術(shù)開(kāi)發(fā)利用規(guī)模的不斷擴(kuò)大,空間已經(jīng)成為獲取和傳遞信息的重要平臺(tái),因此,對(duì)空間的控制尤為重要。空間控制的前提是對(duì)空間目標(biāo)的監(jiān)視,包括空間目標(biāo)探測(cè)識(shí)別和跟蹤�？臻g目標(biāo)主要指空間碎片和人造衛(wèi)星,及進(jìn)入地球外太空的各種飛行物�？臻g目標(biāo)的精確識(shí)別與定位是空間目標(biāo)監(jiān)視的主要目的,是空間態(tài)勢(shì)感知的重要組成部分,也是確保載人航天安全和空間預(yù)警的重要技術(shù)保障。所以對(duì)空間目標(biāo)探測(cè)技術(shù)的研究非常具有現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。本論文采用的是地基光電探測(cè)系統(tǒng)對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)和跟蹤。與雷達(dá)和天基平臺(tái)相比,這種探測(cè)方式的測(cè)量精度高,直觀性強(qiáng),成本低,不受地面雜波干擾的影響,但容易受到天氣變化的影響。為兼顧目標(biāo)搜索效率和探測(cè)能力,一般采用大視場(chǎng)光學(xué)望遠(yuǎn)鏡對(duì)遠(yuǎn)距離空間目標(biāo)進(jìn)行搜索測(cè)量,進(jìn)而達(dá)到空間目標(biāo)快速發(fā)現(xiàn)和識(shí)別的目的。地基探測(cè)存在幾個(gè)難點(diǎn):一是大視場(chǎng)光學(xué)系統(tǒng)本身存在光學(xué)畸變,背景不均勻,同視場(chǎng)恒星過(guò)多,圖像處理實(shí)時(shí)性要求高;二是空間目標(biāo)尺寸小、距離遠(yuǎn),亮度受太陽(yáng)照射方向影響變化大,信噪比低;三是空間目標(biāo)受軌道高度差異影響、目標(biāo)速度和運(yùn)動(dòng)差異較大。這些問(wèn)題,給自動(dòng)識(shí)別和處理帶來(lái)很多挑戰(zhàn),因此如何在復(fù)雜背景條件下自動(dòng)識(shí)別出更多,更暗,更弱目標(biāo)是本論文的主要目標(biāo)。本課題主要從空間目標(biāo)測(cè)量光電望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)、星圖圖像處理、空間目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別和空間目標(biāo)定位幾個(gè)方面入手,研究提升空間目標(biāo)識(shí)別與跟蹤能力,提高空間目標(biāo)定位精度的方法。具體完成研究工作如下:(1)論文首先詳細(xì)介紹了對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行搜索測(cè)量的光電望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí),包括望遠(yuǎn)鏡的光學(xué)系統(tǒng)、機(jī)械結(jié)構(gòu)以及CCD探測(cè)器等。(2)詳細(xì)介紹了星圖圖像的處理技術(shù),包括星圖的去噪和閾值分割技術(shù),以提高星圖信噪比。在分析了星圖成像和椒鹽噪聲特性的基礎(chǔ)上,提出了“基于能量函數(shù)的極值中值濾波星圖去噪算法”,該算法針對(duì)疑似噪聲點(diǎn)采用二次檢測(cè)的方式,并且結(jié)合改進(jìn)的自適應(yīng)中值濾波和能量函數(shù)模型進(jìn)行灰度值恢復(fù)。客觀評(píng)價(jià)中,圖像信噪比PSNR最高可提高3倍多,均方誤差MSE減小為含噪圖像的3.16×10-5。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可有效地降低傳統(tǒng)方法的噪聲誤檢問(wèn)題,同時(shí)提高噪聲圖像的恢復(fù)精度,很適合去除星圖的椒鹽噪聲。(3)論文在分析空間目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特性的基礎(chǔ)上,針對(duì)空間目標(biāo)和恒星背景之間存在的運(yùn)動(dòng)特性差異,充分利用空間目標(biāo)在時(shí)域上的分布信息,同時(shí)結(jié)合其空域相關(guān)性,提出了“基于運(yùn)動(dòng)信息的星圖暗弱空間運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)算法”,引入相關(guān)系數(shù)矩陣,成功提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡,最后給出運(yùn)動(dòng)速度估計(jì)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠在保持較低的虛警概率下獲得較高的檢測(cè)概率,優(yōu)于其它比較方法,與單純擴(kuò)大望遠(yuǎn)鏡口徑相比,該方法為提高空間暗弱目標(biāo)識(shí)別能力提供了具有更高性?xún)r(jià)比的有效途徑。針對(duì)傳統(tǒng)星圖空間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)星圖幀間圖像亮度,幀間配準(zhǔn)以及成像模式等具有較高的敏感性的缺點(diǎn),根據(jù)星點(diǎn)間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性,提出了“基于距離矩陣的星圖運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法”,該方法利用穩(wěn)定的星點(diǎn)幾何結(jié)構(gòu)信息完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè),對(duì)星圖幀間圖像亮度,觀測(cè)平臺(tái)抖動(dòng),幀間失配以及成像模式等具有高魯棒性。仿真試驗(yàn)和真實(shí)數(shù)據(jù)試驗(yàn)表明,該方法在幀間失配等情況下,能夠從背景恒星中有效地識(shí)別空間運(yùn)動(dòng)目標(biāo),并保持較低的虛警率。通過(guò)構(gòu)建星圖時(shí)譜圖,在此基礎(chǔ)上,分析星圖中主要對(duì)象(目標(biāo)、恒星和背景)的時(shí)域特征,并利用目標(biāo)的時(shí)域信號(hào)的單脈沖特征實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè),提出了“一種基于時(shí)域特征的空間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法”。真實(shí)星圖目標(biāo)檢測(cè)試驗(yàn)表明,此方法能夠有效檢測(cè)星圖序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡,在虛警率為8×10-5時(shí),檢測(cè)概率可達(dá)99%,優(yōu)于傳統(tǒng)空間目標(biāo)檢測(cè)算法。(4)通過(guò)分析傳統(tǒng)質(zhì)心提取算法的不足,論文提出了“基于各向異性的高斯曲面擬合的星點(diǎn)質(zhì)心提取算法”,提出了各向異性的高斯曲面擬合模型,該模型通過(guò)使用兩個(gè)不同的高斯模糊參數(shù)和旋轉(zhuǎn)因子,可以捕捉空間目標(biāo)不同方向的各向異性特征,適合衛(wèi)星由于運(yùn)動(dòng)造成的隨機(jī)方向模糊。仿真實(shí)驗(yàn)和真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明,該方法的總體定位精度可分別達(dá)到0.008和0.04,能夠準(zhǔn)確提取星圖目標(biāo)的質(zhì)心,較傳統(tǒng)方法有較大提高。
[Abstract]:As the development and utilization of space technology continues to expand the scale, space has become an important platform for acquiring and transmitting information, therefore, control of space is particularly important. The premise of space control is the space surveillance, including space target recognition and tracking. Space target mainly refers to the space debris and artificial satellites, and into the earth outer space flying objects. Accurate positioning and recognition of space targets is the main purpose of space surveillance, is an important part of space situational awareness, but also to ensure the important technical support of manned spaceflight and space warning. So research on space target detection technology has very realistic significance and application value. This paper uses is the foundation of the photoelectric detection system for space target detection and tracking. Compared with radar and space-based platforms, the accuracy of detection is high Intuitive, strong, low cost, not affected by ground clutter, but is easily affected by the change of the weather. In order to balance the target search efficiency and detection ability, generally adopts a large field optical telescope for space target search distance measurement, so as to achieve rapid discovery of space targets and identification purposes. There are several difficult foundation a: there is optical distortion of wide-angle optical system itself, the background is not uniform, the same star too much, real-time image processing; two is the space target size, distance, brightness by solar irradiation direction changes, the signal-to-noise ratio is low; the three is affected by the space target orbit height difference. The target speed and movement are different. These problems bring many challenges to the automatic recognition and processing, so how in the condition of complex background automatically identify more and more dark, more weak target is the main To the target. This topic mainly from the space target measurement of photoelectric telescope system, star image processing, several aspects of space target detection and target location of research to improve target recognition and tracking method to improve the ability of space, space target positioning accuracy. The finished research works are as follows: (1) this paper first introduced the basic knowledge search system measurement optoelectronic telescope for space target, including the telescope optical system, mechanical structure and CCD detector. (2) introduces the processing technology of star image, denoising and threshold segmentation technology including chart, chart in order to improve the signal-to-noise ratio. Based on the analysis of the star image and noise the characteristics of the proposed denoising algorithm, "star extremum median filtering based on the energy function, the algorithm uses the two detection methods for suspected noise, and Combining the adaptive median filter and energy function model of improved gray value recovery. The objective evaluation of image SNR PSNR maximum increase more than 3 times, the mean square error decreases to 3.16 MSE * 10-5. experimental results of noisy images show that the method can effectively reduce the noise of the traditional method of error detection, at the same time to improve the noise image restoration precision, is suitable for the removal of salt and pepper noise map. (3) based on the analysis of the target motion characteristics of space, according to the difference in motion between space target and the background of the stars, make full use of the space distribution information of target in the time domain, combined with the spatial correlation, put forward the "space motion the faint star point motion information of the target detection algorithm based on the correlation coefficient matrix, the successful extraction of target trajectory, velocity estimation model is given. The experimental results show that the proposed party Method to obtain high detection probability while maintaining low false alarm probability, is better than other methods, compared with the simple expansion of the telescope, the method provides an effective way to improve the cost-effective space faint target recognition abilities. Detection method for traditional star space moving target in terms of image brightness, the sensitivity of the interframe registration and imaging mode has higher shortcomings, according to the star topology structure stability, proposed the "star moving target detection method based on distance matrix, the detection method using star geometry information of steady motion target, in terms of image brightness, observation platform frame jitter. Mismatch between imaging mode and high robustness. Simulation results show that the test and real data, the method in the inter frame mismatch case, from the background star In the effective identification of space object, and maintain a low false alarm rate. By constructing the star spectrum diagram, on this basis, the main object of analysis chart (target, star and background) time domain characteristics, detect and use single pulse time domain signal characteristics of the target moving target, put forward "a moving target detection method based on time domain feature. Show the true star target detection test, this method can effectively detect the moving target trajectory map sequence, the false alarm rate is 8 * 10-5, the detection probability reaches 99%, is superior to the traditional space target detection algorithm. (4) through the analysis of the traditional centroid extraction algorithm insufficient, the paper proposes a" star centroid extraction algorithm of anisotropic Gauss surface fitting based on the proposed Gauss surface fitting model of anisotropy, the fuzzy parameters of the model by using two different Gauss And the rotation factor and anisotropy can capture the spatial objects in different directions, suitable for satellite due to random motion blurred direction. Simulation results and real data, the overall positioning precision of this method can reach 0.008 and 0.04, can accurately extract the target centroid chart, is greatly improved compared with traditional methods.

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1364243