大口径红外辐射特性测量设备目标识别与跟踪关键技术研究

发布时间：2020-10-10 03:48

　　 随着红外物理的深入研究和红外技术应用的发展,目前目标的红外辐射特性数据受到了越来越广泛的重视,具体体现在:它可为红外系统的探测、定位、分类、识别、跟踪提供基础数据;为目标识别提供分类、提取和辨认所必需的红外光谱特征库;为红外系统仿真提供目标和背景生成的物理特征及数学模型。本论文着重讨论了大口径红外辐射特性测量系统在目标识别与跟踪技术中所涉及的关键技术,并针对系统中应用的目标识别与图像处理技术、系统模型辨识技术、大惯量高精度伺服控制技术开展了深入研究。所做的主要工作如下:1)介绍了大口径红外辐射特性测量设备的研究背景及意义。讨论了大口径红外辐射特性测量设备的关键技术,以及各项关键技术的研究现状。2)讨论了大口径红外辐射特性测量设备的整体结构设计。对大口径红外辐射特性测量设备的组成及系统功能进行了介绍。讨论了设备中光机系统,电控系统的原理以及实现系统辐射定标和目标红外辐射特性反演的工作流程。3)对大口径红外辐射特性测量设备中图像处理算法的关键技术进行了研究。重点讨论了非均匀校正技术,图像降噪技术,增强及伪彩处理方法,弱小目标检测技术。对红外目标的图像数据应用上述技术进行了仿真和实验。4)在介绍传统伺服系统模型辨识的基础上,讨论了利用BP神经网络和RBF神经网络实现伺服系统模型建模的方法。通过阶跃响应实验和正弦响应实验,证明了利用本文提出的RBF神经网络伺服调节器可以显著减少系统辨识模型与实际模型的误差。5)利用传统模糊理论与PID理论相结合,设计了一种模糊PID控制器。利用Z-N法对模糊PID的初始值进行初始值设定,然后利用模糊控制器根据输入偏差和输入偏差率来自动调整PID参数的比例和微分环节的比例系数增量,从而实现PID参数的自调整。最后通过实验,验证了本文提出的模糊PID模型应用于大惯量转台具有更好的动态特性和稳态精度。最后根据本文所做的研究,提出了尚且存在的不足,并为今后大口径红外辐射特性设备中目标识别与跟踪关键技术可能的研究方向提出了建议。
【学位单位】：中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)
【学位级别】：博士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TP391.41
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 红外辐射特性测量设备关键技术分析
    1.3 目标识别与跟踪关键技术研究现状
    1.4 本论文的主要研究内容
第2章 大口径红外辐射特性测量设备简介
    2.1 系统功能及组成
    2.2 红外辐射特性测量系统介绍
    2.3 本章小结
第3章 目标识别与图像处理关键技术研究
    3.1 引言
    3.2 红外图像非均匀性校正
    3.3 红外图像的噪声去除
    3.4 红外图像增强
    3.5 弱小目标检测
    3.6 本章小结
第4章 系统模型辨识技术研究
    4.1 引言
    4.2 直流伺服系统
    4.3 人工神经网络理论
    4.4 基于BP神经网络的系统辨识
    4.5 基于RBF神经网络的系统辨识
    4.6 转台系统辨识研究
    4.7 本章小结
第5章 大惯量高精度伺服控制技术研究
    5.1 超前滞后控制方法
    5.2 传统PID控制方法
    5.3 模糊控制理论
    5.4 模糊PID控制器的实现
    5.5 模糊PID控制试验
    5.6 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 论文工作总结
    6.2 论文的创新点
    6.3 研究展望
参考文献
在学期间学术成果情况
指导教师及作者简介
致谢

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本文编号：2834682