抑制云层和窗口气动光学效应的红外制导关键技术研究

发布时间：2020-06-23 05:41

【摘要】：红外成像末制导具有隐蔽性好、成像速度快、成像清晰相对较高、抗干扰能力强等特点,在大气层中高速飞行目标的检测识别方面具有广泛应用价值。但是红外成像末制导会受到云层和窗口气动光学效应的干扰,从而极大地阻碍了在目标检测方面的有效应用。传统方法主要考虑薄云情况,在云层厚度和种类等对红外成像末制导的影响方面研究不足。本文开展了在高速条件下执行红外成像末制导中,抑制云层和窗口气动光学效应干扰的目标检测识别方面的关键技术研究。主要涉及以下方面内容:首先,利用统计分析与机器学习方法并结合气象卫星的云图资料,开展云层分类算法研究,为提高红外成像末制导效能提供依据和指导,本文提出的面向红外末制导的云层分类算法其平均准确度可以达到80%以上。其次,本文按目标背景的不同对窗口气动光学效应采用不同的算法进行校正。以往的校正算法往往只考虑目标背景为地面背景的情况,若目标背景为天空背景时校正气动光学效应仍会有残余。用于测试校正算法的图像是利用气动光学效应数学模型仿真得到,还使用红外波谱图像反演方法来扩充图像数据集。接着,针对地面背景利用条件对抗网络对窗口气动光学效应进行校正,主要将气动传输效应和气动热辐射效应综合考虑且忽略系统噪声。利用条件生成对抗网络训练大量数据,通过学习提炼窗口气动光学效应图像与清晰图像间的映射关系,并用于对气动光学图像进行校正。原始窗口气动光学效应图像与清晰图像间的结构相似性的典型值约为50%,利用条件生成对抗网络校正的气动光学图像与清晰图像间的结构相似性典型值约为70%。最后,针对天空背景先利用本文提出的高热非均匀背景抑制算法对气动热辐射效应进行校正并去除系统噪声,再利用MAP-HU矩算法对气动传输效应进行校正。从而有效提升图像的信噪比,保留弱小目标,提高检测识别效率。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TJ765;TP391.41;TN219
【图文】：

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图 2-1 有云条件下目标检测示意图2.2 云底高度数据统计分析2.2.1Cloudsat 数据2006 年 4 月 18 日, 美国 NASA 的 CloudSat 卫星在加利福尼亚 Vandenberg 空军基地发射成功。CloudSat卫星是NASA ESSP地球科学探测系统任务中的一颗卫星CloudSat 卫星是世界上第一颗专为云层探测而设计的雷达卫星，其轨迹平均 16 天重复一次，环绕地球一周的时间约为一小时四十分钟，数据产品精度高，是美国宇航局地球系统科学探路者‖计划中的一个十分重要的部分, 其主要目的是为研究人员提供云层的垂直结构的观测数据。CloudSat 卫星的探测数据可以反演出准确度比较高的云层特征数据，这些数据对气象预报和大气探测都有重要意义。CloudSat 卫星的主要科学目标:1）利用探测到的数据反演出云层的厚度和云底的高度，云底高度与天气变化情

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图 2-2 cloudsat 数据三维示意图将 CloudSat 中的 2B-GEOPROF 数据下载下来之后利用 MATLAB 将其中的云度数据显示出来如上图 2-2 所示。.2.2 MODIS 数据地球环境复杂多变，为了对地球表面环境的动态平衡过程做进一步的深入研究ASA 于 1991 年发起了地球观察计划。Terra 卫星是由 NASA 在 1998 年 12 月 18 日发射的一颗太阳同步极轨卫星，它描轨迹在地球表面上的投影由上午十点三十分自北向南扫过地球赤道。Aqua 卫是由 NASA 于 2002 年 5 月 4 日发射的一颗太阳同步极轨卫星，它的扫描轨迹在表面上的投影由下午一点三十分自南向北扫过地球赤道。Terra 和 Aqua 这两颗卫相互配合每一到两天就可完成对地球的完整观察并获得不同波段和不同分辨率据产品。表 2-3 为 MODIS 用于云层研究的各波段光谱参数数据。这些数据将帮助更加深入的理解全球低层大气内的动态变化过程。

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