空间红外弱小目标高可靠检测方法研究

发布时间：2017-08-04 12:34

  本文关键词：空间红外弱小目标高可靠检测方法研究

  更多相关文章： 红外成像系统 弱小目标 背景抑制 DBT目标检测 TBD目标检测 单粒子效应

【摘要】：随着大口径光机结构和大面阵红外探测技术的快速发展,天基红外目标探测系统凭借其探测距离远、可全天候工作、抗干扰能力强、监控视场大等优点,逐渐受到各国的重视,在空间红外目标监视和红外天文观测领域得到了广泛的应用。在红外目标检测和跟踪领域,空间红外弱小目标的高可靠探测技术是决定系统最终探测能力的核心技术。本文将结合实际的红外探测系统,对空间红外弱小目标的高可靠探测和跟踪方法进行了深入的研究。为量化分析红外成像系统各部分对目标探测的影响,本文从时间域和空间域两方面,对成像系统的光学系统、红外探测器、信息获取电路等三部分进行建模和仿真,通过计算探测器电子学噪声、空间采样效应、响应率非均匀性等对目标信杂比、能量集中度等参数的影响,得到了红外成像系统对弱小目标信号的量化作用关系。为减缓空间辐射环境对成像系统的威胁、保证目标探测系统的可靠运行,本文结合三模冗余、纠错检测、动态局部重配置和电流检测控制等技术,设计了一种自顶到底控制流平台级加固方案。故障注入试验结果表明,该方案能够纠正单粒子翻转造成的软错误,同时对单粒子锁定实现有效的防护。为分析目标信杂比、检测概率和虚警率之间关系,本文通过理论推导证明了:目标图像信杂比是影响算法检测概率、虚警率的决定性参数。为提高目标的信杂比,本文提出了一种基于探测元等效积分电容的非均匀矫正方法,与两点法的实验结果表明,该算法可使面源红外图像的非均匀性下降至1%。为实现海量红外图像数据的快速检测,设计了一种基于多帧目标集合融合的目标快速搜索算法,通过对多帧预检测目标集合的融合,使检测算法的疑似目标集合极大缩小,实现了算法5倍的速度提升。为解决单帧目标检测算对低信杂比弱小目标检测概率低下的问题,提出了一种基于多特征概率融合的目标检测算法,实验结果证明,该算法对单帧信杂比为3的目标可实现大于0.5的检测概率。为进一步提高探测系统对弱小红外目标的探测能力,本文研究了基于贝叶斯理论的DP-TBD目标检测算法,设计了一种基于DP-TBD的改进TBD目标检测算法,实验结果证明,该算法对单帧信杂比为2.66的目标可实现0.86的检测概率。
【关键词】：红外成像系统 弱小目标 背景抑制 DBT目标检测 TBD目标检测 单粒子效应
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(上海技术物理研究所)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-25
• 1.1 课题背景及意义11
• 1.2 国内外研究情况11-22
• 1.2.1 天基红外目标探测系统11-13
• 1.2.2 红外弱小目标检测算法13-21
• 1.2.3 天基红外目标探测系统可靠性21-22
• 1.3 研究内容和创新点22-23
• 1.4 论文的章节安排23-25
• 第2章 成像系统对目标探测影响的分析25-51
• 2.1 中波红外成像系统25-39
• 2.1.1 红外成像系统模型分析25
• 2.1.2 光学系统模型分析25-30
• 2.1.3 焦平面探测器30-35
• 2.1.4 信息获取电路35-37
• 2.1.5 成像电子学系统噪声分析37-39
• 2.2 成像系统参数对弱小目标探测的影响39-49
• 2.2.1 影响目标探测的关键参数39-41
• 2.2.2 红外目标与背景辐射特性分析41-43
• 2.2.3 光学系统对红外目标影响的分析43
• 2.2.4 焦平面探测器对目标成像的影响分析43-48
• 2.2.5 指向机构稳定度对目标成像的影响分析48-49
• 2.3 本章小结49-51
• 第3章 空间环境对成像电子学的影响及其加固方法研究51-75
• 3.1 空间环境分析51-52
• 3.1.1 银河宇宙射线51
• 3.1.2 地球俘获带51-52
• 3.1.3 太阳宇宙射线52
• 3.2 空间环境对器件的影响52-54
• 3.2.1 单粒子效应52-53
• 3.2.2 总剂量效应53
• 3.2.3 充放电效应53-54
• 3.2.4 位移效应54
• 3.3 空间效应防护的电路级设计54-64
• 3.3.1 SEU效应防护方法55-57
• 3.3.2 SEL效应的防护57-59
• 3.3.3 电子学设计防护设计59-64
• 3.4 平台加固方案的测试64-74
• 3.4.1 SEU加固方法及测试分析64-72
• 3.4.2 单粒子锁定加固方法测试分析72-74
• 3.5 小结74-75
• 第4章 红外图像预处理技术75-105
• 4.1 红外图像预处理与目标检测75-84
• 4.1.1 信噪比、信杂比与检测概率的关系75-82
• 4.1.2 多帧图像检测信噪比、信噪比与检测概率的关系82-84
• 4.2 红外图像背景噪声抑制84-100
• 4.2.1 成像系统背景预处理85-95
• 4.2.2 复杂成像背景的抑制95-100
• 4.3 图像背景抑制算法对比与分析100-104
• 4.3.1 图像预处理算法的性能指标100
• 4.3.2 图像预处理结果对比与分析100-104
• 4.4 小节104-105
• 第5章 复杂背景下红外弱小目标高可靠检测算法研究105-139
• 5.1 概述105
• 5.2 快速搜索算法105-107
• 5.2.1 目标区域预检测理论106
• 5.2.2 目预分割阈值求解106-107
• 5.3 DBT类检测算法107-122
• 5.3.1 单帧目标检测算法108-113
• 5.3.2 多特征融合算法113-119
• 5.3.3 单帧检测算法比较119-122
• 5.4 TBD类弱小目标检测算法122-127
• 5.4.1 DP-TBD算法简介123
• 5.4.2 改进的TBD算法123-126
• 5.4.3 改进TBD算法的实验与分析126-127
• 5.5 目标跟踪127-136
• 5.5.1 贝叶斯滤波框架128-129
• 5.5.2 粒子滤波算法滤波模型129-133
• 5.5.3 跟踪算法性能对比与分析133-136
• 5.6 小结136-139
• 第6章 总结与展望139-143
• 6.1 课题内容总结139-140
• 6.2 研究工作展望140-143
• 参考文献143-151
• 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果151

【参考文献】

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