CN102889931B - 基于双波段红外辐射的目标距离估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种小温差目标的距离估计方法，主要解决现有对小温差目标距离估计方法不适用于预警及正面迎击武器系统、结果不具有唯一性的问题。其实现步骤是：利用弹载双波段红外成像传感器，获得3~5μm和8~12μm两个波段上的目标辐射与背景辐射的差异信号；计算目标与背景温差；建立目标距离公式计算公式变量V₁，V₂，V₃，V₄；在不同气象条件下，确定因子k_i，i＝1~5，并制成表格；根据实时气象条件，查表获得因子k_i；将已计算的变量和查表得到的因子代入目标距离公式，计算出目标距离R。本发明具有隐身能力强，测量变量少，计算简单，可行性强的特点，适用于200~500开尔文背景温度下，目标与背景温差不超过5开尔文的目标距离估计。

Description

基于双波段红外辐射的目标距离估计方法

技术领域

本发明属于红外探测技术领域，涉及被动跟踪系统对目标距离的估计方法，适用于200～500开尔文背景温度下，目标与背景温差不超过5开尔文的目标的距离估计。

背景技术

随着光电对抗技术的迅速发展及其在现代战争中的广泛使用，作战双方对武器系统的隐蔽性要求越来越高。无人机载或弹载红外探测系统因其工作在被动工作方式，不向外界辐射能量，极大的增强了隐身能力和突防能力，成为目前研究的热点之一。但由于其没有距离测量功能，使得各种先进的制导律无法应用，降低了其制导精度，限制了其发展。因此被动测距技术成为光电对抗系统的关键技术之一，而基于目标辐射传输特性的被动测距成为有关研究的主攻方向。这是因为目标辐射的传输衰减是辐射信号的行程即目标到探测器距离的函数。文献“Jeffrey W，Draper J S，Gobel R.Monocular Passive Ranging[J].Proceedings of IRIS Meeting of specialty Group onTargets，Backgrounds and Discrimination.1994，113-130.”提出了一种通过分析助推段战区导弹发射时2μm附近两个窄带CO₂光谱，实现单目被动测距的方法，并在1998年～1999年间，由美国KTAADN公司和弹道防御机构一起进行了实验验证，误差不超过15%；文献“Hawks,Michael R.Passive ranging using atmospheric oxygen absorptionspectra[D].Air Force Institute of Technology(AU),Doctoral thesis,Jan2006.”则建立了涡轮发动机燃烧时，762nm及690nm处O₂峰的光谱信噪比与涡轮发动机距离的经验函数。通过测量飞机发动机尾焰中的氧气吸收光谱，根据吸收谱的信噪比来估计目标的距离。早期的测距范围是2.8km，后来发展达到11km；然而，上述这些测量方法要求在目标后方或侧后方对其进行观测，不适用于预警或其他正面迎击武器系统。后来，文献“Wallace Joseph.Passive range determination of object[P].Inter.Patent,WO055643,2000.”提出一种利用双波段红外辐射信息确定目标距离的方法，但是该方法的工作曲线存在严重的非线性，求出的距离不具有唯一性，从而得出的距离估计值是不可靠的，很难用于实际目标距离估计。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于双波段红外辐射的目标距离的估计方法，以在不增加导弹的空间开销的前提下，提高目标估计的准确性和可靠性。

本发明的技术方案是通过目标辐射与背景辐射差异信号、目标与背景温度之差、目标所处背景温度信息，来实现红外探测系统对目标距离的估计，具体步骤如下：

（1）利用弹载双波段红外成像传感器，获得3～5μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号M、8～12μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号N、目标温度T_T、背景温度T_B；

（2）计算目标与背景温度之差：ΔT＝T_T-T_B；

（3）建立目标距离公式：

其中，k_i为目标距离公式因子，i=1～5，V _i 为目标距离公式中的变量，i=1～4,V₁～V₄由步骤（1）中M、N和步骤（2）中ΔT计算得到：

$V_1=\frac{{\left(M\right)}^2/\mathrm{\ΔT}}{N+M},V_2=\frac{M}{N+M},$

$V_3=\frac{\mathrm{\ΔT}}{N+M},V_4=\frac{{\left(N\right)}^2/\mathrm{\ΔT}}{N+M};$

（4）制作目标距离公式因子k_i的表格，i=1～5:

4.1）用激光雷达获取目标的实际距离R1；

4.2）重复步骤1～4.1)共5次，获取并记录不同目标实际距离R1下，变量V₁～V₄和目标实际距离R1的5组数据；

4.3）将已记录的目标距离公式变量V₁～V₄和目标实际距离R1的5组数据，代入公式列成方程组，通过线性逐步回归和定标修正，确定并记录目标距离公式因子k_i,i=1～5；

4.4）在其他不同的气象条件下，重复步骤1～4.3），获得不同气象条件下的因子k_i，i=1～5，并制成表格，供本发明测距系统使用，该气象条件，包括大气消光系数a及背景温度T_B。

（5）系统工作时，通过步骤（1）～（3）获得目标距离公式变量V₁～V₄，根据实时气象条件，利用步骤4.4）中制得的表格，查表得到因子k_i，i=1～5，将已获得的变量V₁～V₄及因子k_i，i=1～5代入目标距离公式

计算获得目标距离R。

本发明具有如下优点：

1）本发明由于利用弹载双波段红外成像传感器，在被动方式下实现了测距，不向外界辐射能量，极大地增强了测距系统的隐身能力和突防能力；

2）本发明利用现有双波段红外制导导弹的固有装置，不增加导弹的空间开销，只需测量3～5μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号M、8～12μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号N、目标温度T_T、背景温度T_B，所以测量项很少，从而测距过程更易于实现，可行性强；

3）本发明构造了目标距离公式：

利用公式对目标进行距离估计，克服了现有同类测距方法的工作曲线由于严重非线性，而造成的测距结果不具有唯一性的缺点；

4）实验表明，本发明可以达到良好的目标距离估计效果。

附图说明

图1为本发明的工作总流程图；

图2为本发明中对目标距离公式因子进行制表的子流程图；

图3为在确定的大气消光系数下，在不同背景温度下对目标距离进行估计的理论误差分布图；

图4为在确定的大气消光系数下，在不同背景温度下对目标距离进行估计的实际误差分布图。

具体实施方式

参照图1，本发明的实现步骤如下：

步骤1，利用弹载双波段红外成像传感器获取目标及背景的相关参数。

1.1）利用弹载双波段红外成像传感器，获取红外图像灰度信息，借助辐亮度与像素灰度的线性关系，在3～5μm波段上获得目标辐射与背景辐射差异信号M，利用同样的方法，在8～12μm波段上获得目标辐射与背景辐射差异信号N；

1.2）利用弹载双波段红外成像传感器通过对红外图像目标区、背景区的灰度统计，获得目标温度T_T、背景温度T_B。

步骤2，利用得到的目标温度T_T、背景温度T_B，计算目标与背景的温度之差：ΔT＝T_T-T_B。

步骤3，对现有同类测距方法的工作函数

的严重非线性进行校正，构建目标距离公式。

工作函数S(R)中M为3～5μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号，N为8～12μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号，其校正过程为在S(R)的基础上增加非线性校正项，将S(R)和校正项统称为可能项，利用正交实验理论，分析可能项的相关性，并对可能项进行筛选，具体实施步骤为：

3.1）将所有可能项全排列，剔除线性相关的可能项；

3.2）分析可能项与目标距离R的相关系数，剔除非相关项、弱相关项；

3.3）将剔除后剩余的可能项与目标距离R通过线性逐步回归进行分析，构建目标距离公式如下：

$R=\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{k}_i{V}_i+k_5,$

其中，k_i为目标距离公式因子，i=1～5，V_i为目标距离公式中的变量，i=1～4。

步骤4，利用已获得的3～5μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号M，8～12μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号N，及目标与背景的温度之差ΔT，计算目标距离公式中的变量V_j，j=1～4，计算公式分别为：

$V_1=\frac{{\left(M\right)}^2/\mathrm{\ΔT}}{N+M},V_2=\frac{M}{N+M},$

$V_3=\frac{\mathrm{\ΔT}}{N+M},V_4=\frac{{\left(N\right)}^2/\mathrm{\ΔT}}{N+M}.$

步骤5，制作目标距离公式因子k_i的表格，i=1～5。

参照图2，本步骤的具体实现如下：

5.1）用激光雷达获取目标的实际距离R1；

5.2）重复步骤1～步骤5.1)共5次，获取并记录不同目标实际距离R1下，变量V₁～V₄和目标实际距离R1的5组数据。

5.3）将已记录的目标距离公式变量V₁～V₄和目标实际距离R1的5组数据，代入公式

列成方程组，通过线性逐步回归和定标修正，确定并记录目标距离公式因子k_i,i=1～5；

5.4）在其他不同的气象条件下，重复步骤1～步骤5.3），获得不同气象条件下的因子k_i，i=1～5，并制成表格，供本发明测距系统使用，以后的测距过程中不再重复进行本步骤，该气象条件，包括大气消光系数a及背景温度T_B。

步骤6，测距系统开始工作，利用弹载双波段红外成像传感器获取目标及背景的相关参数，计算目标到探测器距离R。

6.1）利用步骤1.1)获取3～5μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号M和8～12μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号N；

6.2）利用步骤2获得目标与背景温度之差ΔT；

6.3）由已获得的M，N，ΔT，利用步骤4计算目标距离公式变量V₁～V₄；

6.4）根据实时气象条件，利用步骤5.4）中制得的表格，查表得到当前气象条件下的因子k_i，i=1～5；

6.5）将已获得的变量V₁～V₄，因子k_i，i=1～5，代入目标距离公式

计算目标距离R。

步骤7，判断目标距离估计是否需要结束。

如果不需要目标距离估计过程继续下去，则终止对目标及其背景参数探测和距离估计，否则，转入步骤6，开始再次对目标距离进行估计。

本发明的正确性可以通过相关仿真试验得到证明。

（1）假定大气消光系数为0.22，当背景温度T_B分别为200、250、300、350、400、450开尔文时，利用本发明对目标距离进行估计，所得目标距离的理论误差如图3所示。图3中，group=1～6分别对应T_B=200，250，300，350，400，450开尔文的情形，其最大理论误差为0.0192%。图3显示，在一定范围内随着距离增大，距离估计偏差有所改善。因此理论上本发明可以得到很好的目标距离估计效果。

（2）假定大气消光系数为0.22，在背景温度T_B分别为200、250、300、350、400、450开尔文的情况下，当背景温度T_B的估计误差高达5开尔文时，应用本发明实施目标距离估计，所得目标距离的实际误差如图4所示。图4中，group=1～6分别对应T_B=200，250，300，350，400，450开尔文的情形，事实上，对背景温度估计误差是不会超过5开尔文的，因此，图4为应用本发明实施目标测距的误差上限。虽然有一处出现了20.59%的大误差，但是这种孤立误差很容易通过仪器校准消除掉，其它各点误差均小于10%，因此实际应用中本发明可以得到良好的目标距离估计效果。

综上所述，不论理论上，还是实际应用中，应用本发明均可得到良好的目标距离估计效果。

Claims (1)

1.一种基于双波段红外辐射的目标距离估计方法，包括如下步骤：

（1）利用弹载双波段红外成像传感器，获得3～5μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号M、8～12μm波段上的目标辐射与背景辐射差异信号N、目标温度T_T、背景温度T_B；

（2）计算目标与背景温度之差：ΔT＝T_T-T_B；

（3）建立目标距离公式：

其中，k_i为目标距离公式因子，i=1～5，V_i为目标距离公式中的变量，i=1～4,V₁～V₄由步骤（1）中M、N和步骤（2）中ΔT计算得到：

$V_1=\frac{{\left(M\right)}^2/\mathrm{\ΔT}}{N+M},V_2=\frac{M}{N+M},$

$V_3=\frac{\mathrm{\ΔT}}{N+M},V_4=\frac{{\left(N\right)}^2/\mathrm{\ΔT}}{N+M};$

（4）制作目标距离公式因子k_i的表格，i=1～5:

4.1）用激光雷达获取目标的实际距离R1；

4.2）重复步骤1～4.1)共5次，获取并记录不同目标实际距离R1下，变量V₁～V₄和目标实际距离R1的5组数据；

4.3）将已记录的目标距离公式变量V₁～V₄和目标实际距离R1的5组数据，代入公式

列成方程组，通过线性逐步回归和定标修正，确定并记录目标距离公式因子k_i,i=1～5；

4.4）在其他不同的气象条件下，重复步骤1～4.3），获得不同气象条件下的因子k_i，i=1～5，并制成表格，供本发明测距系统使用，该气象条件，包括大气消光系数a及背景温度T_B；

（5）系统工作时，通过步骤（1）～（3）获得目标距离公式变量V₁～V₄，根据实时气象条件，利用步骤4.4）中制得的表格，查表得到因子k_i，i=1～5，将已获得的变量V₁～V₄及因子k_i，i=1～5代入目标距离公式

计算获得目标距离R。

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