本文關(guān)鍵詞：空間紅外弱小目標(biāo)高可靠檢測(cè)方法研究

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【摘要】：隨著大口徑光機(jī)結(jié)構(gòu)和大面陣紅外探測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展,天基紅外目標(biāo)探測(cè)系統(tǒng)憑借其探測(cè)距離遠(yuǎn)、可全天候工作、抗干擾能力強(qiáng)、監(jiān)控視場(chǎng)大等優(yōu)點(diǎn),逐漸受到各國(guó)的重視,在空間紅外目標(biāo)監(jiān)視和紅外天文觀測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在紅外目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域,空間紅外弱小目標(biāo)的高可靠探測(cè)技術(shù)是決定系統(tǒng)最終探測(cè)能力的核心技術(shù)。本文將結(jié)合實(shí)際的紅外探測(cè)系統(tǒng),對(duì)空間紅外弱小目標(biāo)的高可靠探測(cè)和跟蹤方法進(jìn)行了深入的研究。為量化分析紅外成像系統(tǒng)各部分對(duì)目標(biāo)探測(cè)的影響,本文從時(shí)間域和空間域兩方面,對(duì)成像系統(tǒng)的光學(xué)系統(tǒng)、紅外探測(cè)器、信息獲取電路等三部分進(jìn)行建模和仿真,通過計(jì)算探測(cè)器電子學(xué)噪聲、空間采樣效應(yīng)、響應(yīng)率非均勻性等對(duì)目標(biāo)信雜比、能量集中度等參數(shù)的影響,得到了紅外成像系統(tǒng)對(duì)弱小目標(biāo)信號(hào)的量化作用關(guān)系。為減緩空間輻射環(huán)境對(duì)成像系統(tǒng)的威脅、保證目標(biāo)探測(cè)系統(tǒng)的可靠運(yùn)行,本文結(jié)合三模冗余、糾錯(cuò)檢測(cè)、動(dòng)態(tài)局部重配置和電流檢測(cè)控制等技術(shù),設(shè)計(jì)了一種自頂?shù)降卓刂屏髌脚_(tái)級(jí)加固方案。故障注入試驗(yàn)結(jié)果表明,該方案能夠糾正單粒子翻轉(zhuǎn)造成的軟錯(cuò)誤,同時(shí)對(duì)單粒子鎖定實(shí)現(xiàn)有效的防護(hù)。為分析目標(biāo)信雜比、檢測(cè)概率和虛警率之間關(guān)系,本文通過理論推導(dǎo)證明了:目標(biāo)圖像信雜比是影響算法檢測(cè)概率、虛警率的決定性參數(shù)。為提高目標(biāo)的信雜比,本文提出了一種基于探測(cè)元等效積分電容的非均勻矯正方法,與兩點(diǎn)法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可使面源紅外圖像的非均勻性下降至1%。為實(shí)現(xiàn)海量紅外圖像數(shù)據(jù)的快速檢測(cè),設(shè)計(jì)了一種基于多幀目標(biāo)集合融合的目標(biāo)快速搜索算法,通過對(duì)多幀預(yù)檢測(cè)目標(biāo)集合的融合,使檢測(cè)算法的疑似目標(biāo)集合極大縮小,實(shí)現(xiàn)了算法5倍的速度提升。為解決單幀目標(biāo)檢測(cè)算對(duì)低信雜比弱小目標(biāo)檢測(cè)概率低下的問題,提出了一種基于多特征概率融合的目標(biāo)檢測(cè)算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法對(duì)單幀信雜比為3的目標(biāo)可實(shí)現(xiàn)大于0.5的檢測(cè)概率。為進(jìn)一步提高探測(cè)系統(tǒng)對(duì)弱小紅外目標(biāo)的探測(cè)能力,本文研究了基于貝葉斯理論的DP-TBD目標(biāo)檢測(cè)算法,設(shè)計(jì)了一種基于DP-TBD的改進(jìn)TBD目標(biāo)檢測(cè)算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法對(duì)單幀信雜比為2.66的目標(biāo)可實(shí)現(xiàn)0.86的檢測(cè)概率。
【關(guān)鍵詞】：紅外成像系統(tǒng) 弱小目標(biāo) 背景抑制 DBT目標(biāo)檢測(cè) TBD目標(biāo)檢測(cè) 單粒子效應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院(上海技術(shù)物理研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-25
• 1.1 課題背景及意義11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究情況11-22
• 1.2.1 天基紅外目標(biāo)探測(cè)系統(tǒng)11-13
• 1.2.2 紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法13-21
• 1.2.3 天基紅外目標(biāo)探測(cè)系統(tǒng)可靠性21-22
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)22-23
• 1.4 論文的章節(jié)安排23-25
• 第2章 成像系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)探測(cè)影響的分析25-51
• 2.1 中波紅外成像系統(tǒng)25-39
• 2.1.1 紅外成像系統(tǒng)模型分析25
• 2.1.2 光學(xué)系統(tǒng)模型分析25-30
• 2.1.3 焦平面探測(cè)器30-35
• 2.1.4 信息獲取電路35-37
• 2.1.5 成像電子學(xué)系統(tǒng)噪聲分析37-39
• 2.2 成像系統(tǒng)參數(shù)對(duì)弱小目標(biāo)探測(cè)的影響39-49
• 2.2.1 影響目標(biāo)探測(cè)的關(guān)鍵參數(shù)39-41
• 2.2.2 紅外目標(biāo)與背景輻射特性分析41-43
• 2.2.3 光學(xué)系統(tǒng)對(duì)紅外目標(biāo)影響的分析43
• 2.2.4 焦平面探測(cè)器對(duì)目標(biāo)成像的影響分析43-48
• 2.2.5 指向機(jī)構(gòu)穩(wěn)定度對(duì)目標(biāo)成像的影響分析48-49
• 2.3 本章小結(jié)49-51
• 第3章 空間環(huán)境對(duì)成像電子學(xué)的影響及其加固方法研究51-75
• 3.1 空間環(huán)境分析51-52
• 3.1.1 銀河宇宙射線51
• 3.1.2 地球俘獲帶51-52
• 3.1.3 太陽(yáng)宇宙射線52
• 3.2 空間環(huán)境對(duì)器件的影響52-54
• 3.2.1 單粒子效應(yīng)52-53
• 3.2.2 總劑量效應(yīng)53
• 3.2.3 充放電效應(yīng)53-54
• 3.2.4 位移效應(yīng)54
• 3.3 空間效應(yīng)防護(hù)的電路級(jí)設(shè)計(jì)54-64
• 3.3.1 SEU效應(yīng)防護(hù)方法55-57
• 3.3.2 SEL效應(yīng)的防護(hù)57-59
• 3.3.3 電子學(xué)設(shè)計(jì)防護(hù)設(shè)計(jì)59-64
• 3.4 平臺(tái)加固方案的測(cè)試64-74
• 3.4.1 SEU加固方法及測(cè)試分析64-72
• 3.4.2 單粒子鎖定加固方法測(cè)試分析72-74
• 3.5 小結(jié)74-75
• 第4章 紅外圖像預(yù)處理技術(shù)75-105
• 4.1 紅外圖像預(yù)處理與目標(biāo)檢測(cè)75-84
• 4.1.1 信噪比、信雜比與檢測(cè)概率的關(guān)系75-82
• 4.1.2 多幀圖像檢測(cè)信噪比、信噪比與檢測(cè)概率的關(guān)系82-84
• 4.2 紅外圖像背景噪聲抑制84-100
• 4.2.1 成像系統(tǒng)背景預(yù)處理85-95
• 4.2.2 復(fù)雜成像背景的抑制95-100
• 4.3 圖像背景抑制算法對(duì)比與分析100-104
• 4.3.1 圖像預(yù)處理算法的性能指標(biāo)100
• 4.3.2 圖像預(yù)處理結(jié)果對(duì)比與分析100-104
• 4.4 小節(jié)104-105
• 第5章 復(fù)雜背景下紅外弱小目標(biāo)高可靠檢測(cè)算法研究105-139
• 5.1 概述105
• 5.2 快速搜索算法105-107
• 5.2.1 目標(biāo)區(qū)域預(yù)檢測(cè)理論106
• 5.2.2 目預(yù)分割閾值求解106-107
• 5.3 DBT類檢測(cè)算法107-122
• 5.3.1 單幀目標(biāo)檢測(cè)算法108-113
• 5.3.2 多特征融合算法113-119
• 5.3.3 單幀檢測(cè)算法比較119-122
• 5.4 TBD類弱小目標(biāo)檢測(cè)算法122-127
• 5.4.1 DP-TBD算法簡(jiǎn)介123
• 5.4.2 改進(jìn)的TBD算法123-126
• 5.4.3 改進(jìn)TBD算法的實(shí)驗(yàn)與分析126-127
• 5.5 目標(biāo)跟蹤127-136
• 5.5.1 貝葉斯濾波框架128-129
• 5.5.2 粒子濾波算法濾波模型129-133
• 5.5.3 跟蹤算法性能對(duì)比與分析133-136
• 5.6 小結(jié)136-139
• 第6章 總結(jié)與展望139-143
• 6.1 課題內(nèi)容總結(jié)139-140
• 6.2 研究工作展望140-143
• 參考文獻(xiàn)143-151
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果151

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：619627