一种空间邻近目标红外多传感器立体分辨方法

空间邻近目标在红外像平面的成像因相互交叠而形成簇状像斑,对红外传感器的信号处理提出了分辨的要求。为实现对空间邻近目标的立体跟踪定位,提出基于量子粒子群优化的空间邻近目标红外多传感器立体分辨方法。在对目标像平面成像建模基础上,构建基于最小二乘准则的空间邻近目标立体分辨目标函数,针对目标函数的高维非线性特点,以QP-SO解决目标函数优化问题,估计目标空间位置。仿真结果表明:相比于传统的先单传感器像平面分辨后多传感器视线交叉定位方法,此法具有更优的目标位置估计精度、辐射强度估计精度和目标个数估计正确率。     

低轨光学星座目标监视信息处理技术分析

以空间跟踪与监视系统(STSS)为原型,对低轨光学星座目标监视信息处理技术进行了综述。作为典型的低轨光学星座,STSS能对高速运动目标进行全程连续跟踪监视。该星座预计将由24~30颗卫星组成,介绍了其体系结构、平台与载荷的特点和性能。星座具备多载荷、多波段协同探测能力且星上信息处理能力强大。给出了星座对目标的分布式跟踪监视信息处理结构与流程,归纳了杂波背景抑制与目标检测捕获、多目标跟踪、目标识别,以及星座传感器管理等关键技术。讨论了光学星座信息处理中空间邻近目标分辨、目标群跟踪、机动目标跟踪、真假目标识别,以及信息处理总体技术等技术难点和发展趋势。     

一种红外多传感器对中段弹道空间邻近目标的联合超分辨弹道估计方法

 分析红外焦平面(IR FRA)对中段弹道空间邻近目标(CSO)的成像特点,指出星载红外传感器为实现对空间邻近目标的跟踪必须对其进行超分辨。提出了一种中段弹道空间邻近目标联合超分辨与弹道估计新方法。该方法结合红外焦平面成像模型和中段弹道动力学模型,使得能够同时利用红外多传感器的多帧信息,基于最小二乘准则建立联合超分辨弹道估计目标函数,并分析选择各目标的起始状态参数作为模型参数。针对目标函数的高维非线性特点,推导最小化意义下等价的降维目标函数,采用量子粒子群优化算法最优化该降维目标函数直接求解模型参数,进而计算出各目标的弹道和辐射强度,实现中段弹道空间邻近目标的联合超分辨与弹道估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且相比于传统的先单传感器单帧超分辨、然后多传感器多帧测角数据关联与滤波方法,新方法在避免数据关联复杂问题的同时,其弹道估计精度更高、分辨能力更强。     

红外扫描过采样系统点目标亚像元定位与灰度提取方法研究

为提高系统的目标测向精度,对一种红外扫描过采样系统对远距点目标亚像元定位和灰度提取方法进行了研究。根据扫描过采样成像特点和模型,给出了基于重心法和最小二乘量子粒子群优化(LS-QPSO)两种过采样点目标亚像元定位技术。前者直接求解过采样图像目标像斑的灰度加权重心,用于点目标亚像元定位;后者基于最小二乘准则建立点目标定位和灰度估计目标函数,引入量子粒子群优化算法求解高维非线性目标函数最优化,同时实现点目标亚像元位置和灰度估计。对LS-QPSO方法进行拓展以满足对多个邻近点目标分辨需求。仿真结果表明:过采样体制能实现对点目标的亚像元定位;两种方法均能实现对单个点目标的亚像元定位,LS-QPSO性能更优;拓展后的LS-QPSO能实现对邻近多目标的分辨。     

基于约束序贯M估计的时空域融合红外杂波抑制

针对红外弱小目标检测中的强背景杂波干扰抑制问题进行研究,提出了一种基于参数约束序贯M估计的时空域融合自适应杂波抑制算法.该算法首先在分析序列图像帧间失配的基础上建立了一种改进的时空域融合背景预测模型,结合二维离散傅里叶快速变换图像配准和双线性插值方法进行灰度值估计;然后,基于约束序贯M估计方法进行模型参数的自适应估计,...