JSPEC 《光谱学 2314 - 4939 2314 - 4920 Hindawi出版公司 10.1155 / 2015/937403 937403年 研究文章 高速目标识别系统根据羽毛的光谱分布 朗 蕴结 1 陈 国光 2 田 小丽 2 鑫 Changfan 2 商 余 1 信息与通信工程学院 中国北方大学 太原 山西030051年 中国 nuc.edu.cn 2 机电工程学院 中国北方大学 太原 山西030051年 中国 nuc.edu.cn 2015年 30. 11 2015年 2015年 15 09年 2015年 12 11 2015年 15 11 2015年 30. 11 2015年 2015年 版权©2015 Wenjie朗et al。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

为了识别高速快速、准确的目标,设计了一种识别系统分析的基础上羽频谱的分布特征。系统中,目标是与可见光跟踪模块,和目标的羽流辐射的光谱分析是通过干扰模块。区分因素识别算法设计的基础上比multifeature乐队山峰和山谷平均值。有效识别高速移动目标分区后能够达到活跃区和光谱采集目标运动的影响进行了分析。在实验中所使用的小火箭燃烧作为目标。光谱检测实验进行了在不同速度2.0公里远离探测系统。实验结果表明,光谱分布有显著的光谱抵消在相同的采样周期为目标有不同的速度,但光谱分布基本上是一致的。通过计算之间包含关系的区分因素,区分区间的峰值、谷值相应的波段,有效识别的目标可以实现。

 1。介绍

火箭nonguided弹药的运动能力是由火箭发动机。其亚型主要在背上的火箭和车辆多个安装火箭( 1]。它们主要用于杀死、压制和炸毁敌人的武装防御工事和轻型装甲部队,等等。与火炮相比,他们的流动,快速反应能力,和广泛的破坏能力优秀( 2, 3]。当他们与激光制导炸弹和巡航导弹相比,它们更便宜尽管其准确性和杀伤力相对较低。因此,尽管火箭是在19世纪初发明的,他们仍然使用在战场上世界各地。世界上所有的军事强国美国为首的发展新的火箭系统如AT4修改。

火箭的有效识别和快速反应的重要保障战时军队的生存,所以它是重要研究火箭探测系统的类型、速度,造成区域。高速攻击的目标识别方法包括雷达检测( 4,图像识别 5),和光谱识别( 6- - - - - - 9]。雷达探测技术探测范围宽,高信号稳定,但它显然是受地表环境的影响。图像识别可以构成目标红外图像与火箭羽火焰的高温特性,可实现远距离被动探测隐蔽但不能识别目标类型和高很容易受到其他轮火在战场上。光谱识别可以确定火箭的类型和速度谱的强度和分布特征分析的基础上火箭羽。它具有检测速度快的特点,良好的隐蔽,容易受到火灾的影响环境中的闪光。但在传统的方法中,需要获得的光谱分布特征目标之前,实现目标识别。此外,目标速度和其他参数需要借助于其他检测系统。

本文的主要内容是基于火箭羽光谱识别系统。目的是分析和过程的重要参数,如目标类型的类型和速度,因此提高目标识别能力的火箭弹的光谱数据处理算法的设计。

 2。高速目标识别系统的设计

图 1显示,当遍历系统的检测区域沿着飞行路径,目标分为两个部分。一个是可见光目标跟踪系统,可以完成目标的粗定位,确保光谱采集系统可以有效地瞄准目标。另一个是光谱采集系统相结合与CCD空间干扰模块,电荷耦合器件。空间干扰模块是指静态干涉仪结构,也就是说,处理0.1度倾角反射端的生产空间扫描的效果。干涉仪的有效长度是50.0毫米。这种方法避免了机械扫描引起的检测误差,这是更适合做现场工作。干涉条纹数据只需要收集一次,大大减少了时间谱数据采集和高速目标的实现实时处理。目标的光谱分布尾部的火焰被干扰系统,获得的光谱强度明显高于背景光谱,它根据不同的导弹类型有不同的光谱特性,所以目标可以准确地检索到。当系统检测到的目标高速飞行,没有必要提前获得背景光谱数据。然而,目标距离可以影响光谱能量,所以有必要分析和计算谱分布特征通过解决目标类型比例计算或特性的算法。 By analyzing the spectral changes and spectral shape of the target, this system can determine the type and other types of information of the target; thus the target has high light flux and a stable high speed.

位置识别系统原理基于目标的羽毛。

3所示。目标高速运动对光谱识别的影响 3.1。光谱采集

光度学进入系统干扰模块分为相等的两光束强度的半透反射式的电影。设置光强度 我 0 。当两光束的相干的感光表面CCD(电荷耦合器件)的强度分布可以表示为 (1) 我 = 2 我 0 1 + 因为 ⁡ 2 π v l , 在哪里 v 波数( v = λ - - - - - - 1 ), l 测量的距离零光程干扰模块。通过傅里叶变换的干扰数据 10),红外辐射的光谱分布函数可以确定在以下公式: (2) E v = ∫ - - - - - - ∞ + ∞ 我 l e - - - - - - 我 2 π v l d l 。

目标的光谱分布函数的尾巴火焰可以由上面的公式,以便基于光谱的识别目标物种的分布特征。由系统获得的干涉条纹形成的空间扫描。目标的光谱分布数据可以与平滑滤波,得到反演、FFT(快速傅里叶变换)和光谱干涉条纹的校准。

 3.2。代的谱抵消

远程的快速识别和伪装固定机动目标通过光谱分析技术研究了。工作过程是比较之间的差异测量目标光谱分布和背景光谱分布,然后获得目标的信息。

活跃的光源和被动辐射测量、目标和检测系统在测试过程中是静态的,构成一个稳定的测试模式。然而,对于高速移动目标回波频谱不能简单地直接提取,因为高速移动目标可以产生相应的光谱光谱采集过程中转变的影响。

如图 2,因为它是不可能的可见光光学目标跟踪系统,使光学干涉系统实现实时定位,真正的物理过程是,在校准周期(或跟踪周期),光谱光学干涉系统收集的信息从点变化的光谱信息 P 对点 问 。的时间点 P 来 问 等于可见光的校准周期跟踪系统针对系统准直的方向。尽管目标之间的距离和系统范围从几十到数百公里和跟踪和校准时间很短,也就是说, θ 角是一个非常小的,它对光谱分布的特点的影响是非常重要的。

分解目标运动特征。

首先, P 分解为分瞬时速度 v ∥ P 和 v ⊥ P 。 v ∥ P 意味着速度是平行于光轴的光学干涉系统 v ⊥ P 指的是垂直方向的速度。在同一时间 问 分解为分瞬时速度 v ∥ 问 和 v ⊥ 问 。 v ∥ 问 和 v ⊥ 问 也意味着速度平行和垂直于光轴的光学干涉系统。

(1) v ⊥ 光源有反向速度探测器,导致多普勒效应。探测器的接收频率 v T 用以下公式计算是基于多普勒效应( 11]: (3) v T = v 0 c - - - - - - v ⊥ c + v ⊥ , 在哪里 v 0 目标的光频率和吗 c 是光速。传统的火箭的速度大约是3 - 6马赫(1马赫= 340米/秒),而光速是3.0×108m / s。从理论上讲,即使一个因素 3所示。4 × 10 - - - - - - 6 ~ 1.2 × 10 - - - - - - 5 (与多普勒效应公式计算)用于正确的光谱频率的径向运动,对光谱分布的影响较小。

(2) v ∥ 校准周期,光源从 P 分, 问 分,等于入射角的微小位移。这种位移是由速度决定目标和示例的时期。当目标和探测器之间的几何关系, (4) θ ≈ arctg ⁡ P 问 l ≈ arctg ⁡ v t T l , 在哪里 v t 是速度; T 是采样校准周期; l 从目标到探测器的距离。假设火箭进入检测区域的速度3.5马赫;它的更新时间是100 ms,检测距离是100公里;它可以产生偏移的角度 θ 为0.068度。计算表明,当干扰的有效大小模具为50.0毫米,其光路变化是59.5 μm,因此造成了明显的谱抵消。在这个实验中目标2公里距离是用来测试方法的可行性。如果目标在2公里是可以衡量的,至于目标100公里的距离,有效的检测器可以实现当目标辐射强度是足够的足够的和系统的光谱分辨率的静态干涉仪可以进一步增加。

 4所示。实验 4.1。实验条件

在实验室光谱数据的分析应进行仿真实验。选择少量的火箭燃烧部分光谱测试,并分析高速运动目标的回波频谱。结合真正的目标辐射能量的比值和检测距离,仿真测试结果接近按比例缩放的物理过程。作为目标的辐射强度主要取决于目标的距离探测器( 我 ∝ d - - - - - - 2 ),模拟目标是放置在2.0公里的探测器基于测试领域的实际情况,那燃烧能量价值,强度和距离之间的关系。为了获得目标辐射对频谱检测的影响程度在不同速度下,我们做了测试目标的实际速度约676 m / s, 1009 m / s, 1354 m / s, 1678 m / s(选择基础是目标的速度可以覆盖约2 - 5马赫)观察对回波频谱数据的影响。

 4.2。实验数据和分析

在实验中,仪器是由静态干扰棱镜有效长度为50.0毫米。干涉条纹被干扰系统,和干涉条纹通过柱面透镜聚集一维图像,将收到InGaAs霍尼韦尔公司的线阵CCD(电荷耦合器件)。在2.0公里的位置,当仿真目标(少量的火箭燃烧部分)无意中在676 m / s的速度移动,1009 m / s, 1354 m / s,和1678 m / s,其光谱数据分别构成了光谱分布如图 3(一个), 3 (b), 3 (c)和 3 (d)。

静止目标和运动目标的特征光谱。

图 3仿真表明,同样的目标,其光谱分布的形状相似。适当的特征波长的位置是通过光谱数据处理算法,从特征波长的比例关系可以用来推断目标物种。如图,有峰值,但并不是很突出。然而,由于系统本身不判断目标物种的峰值,但峰谷比次区域的目标和已知光谱数据库中的数据,是否改变速度,峰值抖动只是相对于原始频谱,因此没有很多对测试结果的影响。

当模拟目标速度是676米/秒,谱最大值位置在1422海里。随着速度的增加,光谱分布傅里叶变换得到的相应转变。最后,当目标速度是1678米/秒,最大光谱位置在1432海里。仿真目标速度比光速慢得多,所以光学多普勒效应的红移是不可能产生如此大的谱抵消。因此,光谱的主要来源抵消源于入射辐射角的抵消由目标采样校准周期内切向运动。

尽管目标频谱转移和振幅略有改变,光谱分布模式基本上是一致的,特征波长的位置可以用来解决频谱分布。衡量高速目标类型的可行性证明基于光谱分布特征。

同时,也提出了检测过程需要满足的约束;即目标需要有更快的切向速度和一定的采样校准周期(累计时间)。

 4.3。光谱数据特征的过程

基于上述分析,光谱分析算法需要确定目标规定的形式。因为这个系统可以参考光谱数据库中的参数为依据,它不同于其他常见光谱分析算法。使用选择性区域、次区域和波长数设置的测试需求,可以有效地识别和目标的比例不同的峰值和山谷,这可以极大地提高系统的识别效率。因为振幅和光谱变化的目标高速运动是显而易见的,即使目标可以大致保持原始光谱形状,特征波长的位置应根据光谱特征波长的比率,以确保有效的特征波长选择。以下是价值比算法的步骤:

米 条件是建立在整个范围的检测波长,和选择的原则 米 是由探测范围的大小和特征峰的位置。

在每个子区域的选择包含几个特征峰的波长位置 λ 1 , λ 2 , … , λ n 构成特征波长。取平均值的平均值( 我 - - - - - - n )的峰值 一个 组。同样,一组波长(数量是一致的特性组)被选中,这是最小的振幅谱的次区域。以算术平均值为谷的平均值 B 组。

的比例 一个 集团和 B 集团作为一个歧视的因素 σ 我 。然后分类算法分类属性根据不同因素的分布。的分布区间分布因素影响探测器种类和不同的目标的光谱重叠。在实验中,由于被著名的物种数量越少,当 米 = 3 , n = 5 区间的差别 ( 0.9 σ 我 , 1.1 σ 我 ] 能满足测试的要求。

目标1的频谱,干扰目标2和3,火焰噪声,太阳光线噪音被确定。目标是指一个系统中需要确定,而干扰目标意味着那些不需要识别,但是他们的辐射能量是类似于目标检测领域。火焰噪声指的是干扰造成的爆炸,火焰等等。太阳光线的干扰噪音意味着太阳辐射测试。的峰值 一个 和 B 测量对象的比例,给出了识别概率,如表所示 1。

意味着峰值和比例系数测量目标的光谱特征和错误和背景噪音。

乐队特点1 特色的乐队2 特色的乐队3
意思是高峰 一个 意思是高峰 B 比率值 意思是高峰 一个 意思是高峰 B 比率值 意思是高峰 一个 意思是高峰 B 比率值
目标1 162年 79年 2.14 213年 124年 1.72 194年 175年 1.12
目标2 85年 93年 0.91 187年 166年 1.13 106年 97年 1.09
目标3 186年 114年 1.63 115年 134年 0.86 238年 187年 1.27
火焰 67年 58 1.16 206年 126年 1.63 75年 48 1.56
太阳能 84年 73年 1.15 66年 57 1.16 61年 52 1.17
区分范围 1.926 ~ 2.354 1.548 ~ 1.892 1.008 ~ 1.232
是否有认可 是的 没有 没有

如表所示 1,我们可以获得高峰值 一个 和 B 每个区通过求解三个亚区,然后获得的价值比率。因为目标1被视为测试对象,峰组和比例系数指的光谱选择应考虑的目标1,因此产生的相应比例系数干扰目标2和3,火的火焰,阳光的火焰。由于系统设计为杰出的间隔 ( 0.9 σ 我 , 1.1 σ 我 ] ,这三个特征波段的范围1.926 ~ 2.354,1.548 ~ 1.892和1.008 ~ 1.232。这意味着当的杰出因子测量光谱数据是在这个范围内,目标不能区分。目标只能认识到只有当其区别因素是在这个区间。这表明目标1可以被识别的特征波长区域1,而在区域2和3不能被识别。即使当有两个或两个以上的区别因素这三个地区的区间内,目标的有效识别仍然可以通过分析干扰目标的光谱是否是否依照其区分区间位置或通过的比率的计算干扰目标的光谱区分因素。

 5。结论

本文设计了一种识别系统基于羽流谱分布的分析。传统的基于光谱分析的目标识别系统是应用于高速的目标,比如火箭,和其他武器。的主要影响高速移动目标的光谱反演理论推导和分析了相关函数。在实验中,目标的光谱分布不同速度条件下分析了少量的火箭袭击。可以实现目标的识别条件下的光谱变化。和通过峰值之间的差异和硅谷的多波段的均值,识别特征光谱比例形成的方法。此外,有效的目标识别的功能实现了通过分析不同因素之间的对应关系和间隔。

 利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

 确认

这项工作是由中国国家自然科学基金(没有。(51305409)和陆军学院纵向项目。JZ2009100)。

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