RU2536082C1 - Method of search and detection of small low-radiating moving radiation sources against spatial non-uniform background by optical-electronic devices - Google Patents
Method of search and detection of small low-radiating moving radiation sources against spatial non-uniform background by optical-electronic devices Download PDFInfo
- Publication number
- RU2536082C1 RU2536082C1 RU2013130235/28A RU2013130235A RU2536082C1 RU 2536082 C1 RU2536082 C1 RU 2536082C1 RU 2013130235/28 A RU2013130235/28 A RU 2013130235/28A RU 2013130235 A RU2013130235 A RU 2013130235A RU 2536082 C1 RU2536082 C1 RU 2536082C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- signals
- target
- matrix
- values
- signal
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
Заявленное изобретение относится к области оптико-электронного приборостроения, а точнее к оптико-электронным следящим системам, предназначенным для поиска и обнаружения малоразмерных слабоизлучающих подвижных целей, и может быть использовано в автоматических оптико-электронных приборах (ОЭП) с цифровой обработкой изображений, осуществляющих селекцию целей в критических фоновых условиях.The claimed invention relates to the field of optoelectronic instrumentation, and more specifically to optoelectronic tracking systems designed to search and detect small-sized low-emitting moving targets, and can be used in automatic optoelectronic devices (OED) with digital image processing for target selection in critical background conditions.
Известен способ поиска и обнаружения точечных целей ОЭП (патент RU №2408898 С1, кл. G01S 17/06, G02B 23/12, публ. 20.07.2009 г.), включающий в себя проецирование оптической системой ОЭП изображения участка пространства, соответствующего полю зрения ОЭП, на фоточувствительную поверхность матричного фотоприемного устройства (МФПУ), преобразование МФПУ спроецированного изображения в матрицу значений электрических сигналов, ее запоминание, выбор в матрице значений электрических сигналов двух групп сигналов, относящимся к двум соответствующим взаимосвязанным группам элементов МФПУ, формирование из указанных групп сигналов сигнала цели плюс фона и сигнала фона, формирование сигнала цели как разности сигнала цели плюс фона и сигнала фона, сравнение сигнала цели с заранее выбранным порогом, регистрацию наличия цели для того положения групп, в котором имеет место превышение порога, выбор в матрице значений электрических сигналов для различных положений двух выбранных групп сигналов, формирование из данных групп сигналов сигнала цели плюс фона и сигнала фона, формирование сигнала цели как разности сигналов цели плюс фона и сигнала фона, сравнение сигнала цели с заранее выбранным порогом, регистрация наличия цели для того положения групп, в котором имело место превышение порога, при этом первая группа электрических сигналов (группа цели плюс фона) выбирается так, чтобы соответствующая ей группа элементов МФПУ составляла многоугольник минимальных размеров, описанный вокруг фигуры сечения эквивалентной функции рассеяния оптической системы ОЭП на уровне γ% энергии и не выходящий за пределы поля зрения ОЭП, вторая группа электрических сигналов (группа фона) выбирается так, чтобы соответствующая ей группа элементов МФПУ составляла совокупность четного числа 2n элементов, попарно симметрично расположенных относительно центра многоугольника первой группы, смещенных относительно этого центра за пределы многоугольника и не выходящих за пределы поля зрения, для каждого электрического сигнала группы цели плюс фона, заранее выбирается весовой коэффициент, пропорциональный доле энергии эквивалентной функции рассеяния оптической системы ОЭП для соответствующего этому сигналу элемента, для электрических сигналов группы фона заранее выбирается весовой коэффициент, равный сумме весовых коэффициентов группы цели плюс фона, поделенной на число элементов группы фона за вычетом 2n, формирование сигнала цели плюс фона производится путем суммирования электрических сигналов этой группы с заранее выбранными для них весовыми коэффициентами, формирование сигнала фона производится путем суммирования электрических сигналов этой группы и умножения суммы на заранее выбранный для этой группы весовой коэффициент.A known method for the search and detection of point targets of the EIA (patent RU No. 2408898 C1,
Недостатком этого способа является высокая вероятность принятия ошибочных решений при поиске и обнаружении точечных целей в случае сложной фоновой ситуации, характеризующейся присутствием большого количества различных видов макроструктур земных и водных покровов как естественного, так и искусственного происхождения. При такой неоднородности фона возникают помехи, которые могут превышать полезные сигналы в десятки и даже сотни раз.The disadvantage of this method is the high probability of making erroneous decisions in the search and detection of point targets in the case of a complex background situation, characterized by the presence of a large number of different types of macrostructures of the earth and water covers of both natural and artificial origin. With such a background inhomogeneity, interference occurs that can exceed the useful signals by tens or even hundreds of times.
Также известно техническое решение, раскрытое в описании к патенту RU №2396574, кл. G01S 3/789, публ. 10.08.2010 г., которое выбрано в качестве прототипа. Известное и заявляемое технические решения имеют одно и то же назначение, решают сходные задачи и являются близкими по технической сущности и достигаемому результату. Несмотря на различие объектов (известный - устройство, заявляемый - способ) был проведен сопоставительный анализ их признаков, т.к. в описании к патенту в разделе «работа устройства» раскрыта совокупность действий над материальным объектом с помощью материальных средств. Теплопеленгатор (оптико-электронный прибор, ОЭП), обеспечивающий поиск и обнаружение источников излучения на пространственно-неоднородном фоне, осуществляет непрерывное строчно-кадровое сканирование поля обзора головным зеркалом, реализующим заданный закон движения линии визирования, проецирование объективом ОЭП изображения участка пространства, соответствующего полю зрения ОЭП, на чувствительный слой МФПУ, экспонирование спроецированного изображения каждого кадра длительностью, соответствующей времени компенсации вектора скорости движения линии визирования, реализуемой за счет встречного синхронного разворота зеркала дефлектора относительно головного зеркала и введения в блок управления зеркалом дефлектора сигнала с измерителя угловой скорости перемещения корпуса носителя, преобразование спроецированного изображения в матрицу значений электрических сигналов и формирование по ним сигналов цели и фона.Also known is a technical solution disclosed in the patent specification RU No. 2396574, class.
К недостаткам прототипа следует отнести относительно низкую чувствительность (соотношение сигнал/шум) и помехозащищенность при повышенном уровне яркости и сильно выраженных пространственных неоднородностях макроструктуры фона, что может приводить к недопустимо высокой вероятности ошибочных решений - пропуску цели или ложному обнаружению.The disadvantages of the prototype include relatively low sensitivity (signal-to-noise ratio) and noise immunity with an increased level of brightness and strongly pronounced spatial heterogeneities of the background macrostructure, which can lead to an unacceptably high probability of erroneous decisions - missed targets or false detection.
Задачей, на решение которой направлено заявляемое изобретение, является выполнение набора сложных функций - поиск и обнаружение астроориентиров, их селекция на фоне помех, слежение за астроориентирами, точное измерение угловых координат с помощью ОЭП. Особо следует отметить функции распознавания и определения ориентира, требующие задействования больших интеллектуальных ресурсов. При этом следует обратить внимание на функционирование, при котором выполняются действия над материальным объектом (в данном случае, над оптическим и электрическим сигналами) с помощью материальных средств (конструктивных решений теплопеленгатора) и аппаратных вычислительных средств.The task to which the claimed invention is directed is to perform a set of complex functions - search and detection of astro-landmarks, their selection against a background of interference, tracking of astro-landmarks, accurate measurement of angular coordinates using OEP. Of particular note are the recognition and landmark functions that require the use of large intellectual resources. In this case, attention should be paid to the operation in which actions are performed on a material object (in this case, on optical and electrical signals) using material means (constructive solutions of a heat finder) and hardware computing means.
Данная задача решается за счет того, что в известном способе поиска и обнаружения малоразмерных слабоизлучающих подвижных источников излучения на пространственно-неоднородном фоне оптико-электронными приборами, включающем непрерывное строчно-кадровое сканирование поля обзора головным зеркалом, обеспечивающим заданный закон движения линии визирования, проецирование объективом ОЭП изображения участка пространства, соответствующего полю зрения ОЭП, на чувствительный слой МФПУ, экспонирование спроецированного изображения каждого кадра длительностью, соответствующей времени компенсации вектора скорости движения линии визирования, реализуемой за счет встречного синхронного разворота зеркала дефлектора относительно головного зеркала и введения в блок управления зеркалом дефлектора сигнала с измерителя угловой скорости перемещения корпуса носителя, преобразование спроецированного изображения в матрицу значений электрических сигналов и формирование по ним сигналов цели и фона, исходную матрицу значений электрических сигналов формируют путем синхронного суммирования многократно снимаемых за кадр тактированных электрических сигналов по каждой из ячеек МФПУ на внутрикадровой линии задержки и накопления, фиксируют порядковый номер текущего кадра, для каждого кадра определяют вид фоновой обстановки путем считывания из памяти числа сигналов «ступень» плюс «линия» или значения дисперсии фона, полученных из предыдущего кадра, сравнивают их с заранее выбранными порогами и при достижении порога для числа сигналов «ступень» плюс «линия» или для значения дисперсии фона, а также, если кадр является первым, реализуют алгоритм сложной фоновой обстановки для определения параметров движения цели, а при недостижении ими пороговых значений - алгоритм простой фоновой обстановки; в случае простой фоновой обстановки находят Лапласиан по каждому из элементов матрицы сигналов как разность учетверенного значения текущего сигнала и значений четырех соседних сигналов матрицы по горизонтали и вертикали от текущего, сравнивают значения Лапласианов со считанным из памяти порогом дискриминации, рассчитанным из предыдущего кадра, и по полученным значениям надпороговых сигналов фиксируют цели, а по значениям подпороговых сигналов - участки однородного фона, дублируют исходную матрицу значений электрических сигналов, причем в первой матрице, именуемой «целевой», зануляют сигналы, идентифицированные ранее как однородный фон, а во второй матрице, именуемой «помеховой», зануляют сигналы, идентифицированные ранее как цели, рассчитывают значение дисперсии фона как среднее значение дисперсий всех сигналов «помеховой» матрицы, вырабатывают на ее основе пороги дискриминации и бинаризации и сохраняют значения дисперсии фона и порогов дискриминации и бинаризации в памяти до следующего кадра, сравнивают значения сигналов «целевой» и «помеховой» матриц со считанным из памяти порогом бинаризации, рассчитанным из предыдущего кадра, при этом при достижении порога приравнивают значение сигнала к единице, а при недостижении порога - к нулю, сохраняют в памяти «целевую» и «помеховую» матрицы до следующего кадра, определяют смещение соседних кадров путем нахождения корреляционной функции текущей «помеховой» матрицы сигналов и считанной из памяти «помеховой» матрицы сигналов предыдущего кадра, находят сдвиг максимума корреляционной функции, совмещают текущую «целевую» матрицу сигналов и считанную из памяти «целевую» матрицу сигналов предыдущего кадра по полученному ранее сдвигу максимума корреляционной функции «помеховых» матриц сигналов; в случае сложной фоновой обстановки формируют матрицы значений конечных разностей (первого и второго порядка) сигналов путем поэлементной разности соответствующих значений сигналов матрицы по всем направлениям, допускаемым использованной апертурой, обуславливающей количество соседних элементов матрицы, принятых в расчет, затем формируют матрицы значений дискретных производных (первого и второго порядка) сигналов путем поэлементного нормирования получившихся значений конечных разностей по расстояниям между отсчетами, ранжируют модули значений дискретных производных сигналов с нахождением наименьшего и наибольшего значений, формируют по каждому из элементов матрицы значения коэффициентов анизотропии (первого и второго порядка) как отношение наименьших и наибольших значений соответствующих дискретных производных сигналов, рассчитывают пороги дискриминации и бинаризации на основе найденных ранее по всему кадру значений наименьших и наибольших дискретных производных сигналов, а также коэффициентов анизотропии, сравнивают полученные значения наименьших и наибольших дискретных производных сигналов, а также коэффициентов анизотропии с порогами и регистрируют наличие соответствующих типов сигналов (цель, однородный фон, «ступень» или «линия») для того положения групп параметров, в котором имело место попадание в определенную область селекции, обусловленную рассчитанными порогами, подсчитывают количество сигналов «ступень» плюс «линия» и сохраняют в памяти до следующего кадра, дублируют исходную матрицу значений электрических сигналов, причем в первой матрице, именуемой «целевой», зануляют сигналы, идентифицированные ранее как однородный фон, «ступени» и «линии», а во второй матрице, именуемой «помеховой», зануляют сигналы, идентифицированные ранее как цели, сравнивают значения сигналов «целевой» и «помеховой» матриц с порогом бинаризации, при этом при достижении порога приравнивают значение сигнала к единице, а при недостижении порога - к нулю, сохраняют в памяти «целевую» и «помеховую» матрицы до следующего кадра, определяют смещение соседних кадров путем попарного сравнения текущей «помеховой» матрицы сигналов и считанной из памяти «помеховой» матрицы сигналов предыдущего кадра с целью выявления смещения соответствующих парных сигналов, сравнивают выявленные направления движения сигналов «линия» со считанным из памяти направлением движения сигнала цели и при совпадении переквалифицируют сигнал «линия» в сигнал «цель», совмещают текущую «целевую» матрицу сигналов и считанную из памяти «целевую» матрицу сигналов предыдущего кадра по полученному ранее смещению «помеховых» матриц сигналов, вырабатывают «строб ожидания» на основе данных о смещении предыдущего кадра; по полученным данным определяют на «целевой» матрице смещения сигналов цели в соседних кадрах, попарно идентифицированных в «стробе ожидания», для расчета по ним вектора скорости, а для серии трех кадров - вектора ускорения, и сохраняют в памяти направление движения сигнала цели до следующего кадра, вырабатывают гипотезу о траектории движения цели, по данным о траектории движения производят логическое подтверждение захвата цели, формируют матрицу значений электрических сигналов путем синхронного суммирования от кадра к кадру электрических сигналов на межкадровой линии задержки и накопления по минимальному количеству «попиксельных» гипотез (гипотез о межкадровых сдвигах на определенное число пикселей для каждой из гипотез по обеим осям координат), сравнивают выработанный модуль вектора скорости движения цели с заранее выбранным с учетом угла наблюдения порогом селекции по движению, при этом при достижении порога выдают результирующий сигнал об обнаружении цели, а при недостижении порога - сигнал об ошибке.This problem is solved due to the fact that in the known method for searching and detecting small-sized low-emitting mobile radiation sources against a spatially inhomogeneous background by optical-electronic devices, which includes continuous line-frame scanning of the field of view with a head mirror, which provides a given law of the line of sight, projection by the EED lens images of the area of space corresponding to the field of view of the EIA on the sensitive layer of the MFP, exposure of the projected image of each a core of duration corresponding to the compensation time of the velocity vector of the line of sight realized due to a counter-synchronous counter-clockwise rotation of the deflector mirror relative to the head mirror and introducing into the mirror control unit of the deflector a signal from the angular velocity meter of the carrier body, converting the projected image into a matrix of electrical signal values and generating target signals and background, the initial matrix of values of electrical signals is formed by synchronous sums If the clocked electrical signals are repeatedly recorded per frame for each of the MFPU cells on the intra-frame delay and accumulation lines, the sequence number of the current frame is fixed, the background environment is determined for each frame by reading from the memory the number of “stage” plus “line” signals or the background dispersion value obtained from the previous frame, compare them with pre-selected thresholds and when the threshold is reached for the number of signals “step” plus “line” or for the variance of the background, as well as if the frame is ervym, algorithm implementing complex background conditions for determining target motion parameters, and in case of failure of the thresholds - simple algorithm background conditions; in the case of a simple background environment, they find the Laplacian for each of the elements of the signal matrix as the difference of the quadrupled value of the current signal and the values of four neighboring matrix signals horizontally and vertically from the current, compare the Laplacian values with the discrimination threshold calculated from the previous frame and from the obtained frame values of suprathreshold signals are fixed by targets, and by values of subthreshold signals, areas of a uniform background are duplicated, they duplicate the initial matrix of values of electrical signals, etc. why, in the first matrix, called the “target”, the signals identified earlier as a homogeneous background are nullified, and in the second matrix called the “jammer”, the signals identified earlier as targets are nullified, the background dispersion value is calculated as the average variance of all the “interference” signals matrices, develop on its basis thresholds of discrimination and binarization and store the variance of the background and thresholds of discrimination and binarization in memory until the next frame, compare the signal values of the “target” and “jamming” matrices with data from the binarization threshold calculated from the previous frame; in this case, when the threshold is reached, the signal value is equal to one, and if the threshold is not reached, it is equal to zero, the “target” and “jamming” matrices are stored in memory until the next frame, the offset of adjacent frames is determined by finding the correlation function of the current “interference” matrix of signals and the “interference” matrix of signals read from the memory of the previous frame, find the maximum shift of the correlation function, combine the current “target” matrix of signals and read из from the memory the “target” matrix of signals of the previous frame from the previously obtained maximum shift of the correlation function of the “jamming” signal matrices; in the case of a complex background situation, matrixes of values of finite differences (first and second order) of signals are formed by the element-by-element difference of the corresponding values of the matrix signals in all directions allowed by the used aperture, determining the number of neighboring matrix elements taken into account, then the matrix of values of discrete derivatives (first and second order) signals by element-wise normalization of the resulting values of the final differences in the distances between samples, rank the mule values of the discrete derivatives of the signals with finding the smallest and largest values, form the values of the anisotropy coefficients (first and second order) for each of the matrix elements as the ratio of the smallest and largest values of the corresponding discrete derivatives of the signals, calculate the thresholds of discrimination and binarization based on previously found throughout the frame values of the smallest and largest discrete derivatives of signals, as well as anisotropy coefficients, compare the obtained values of the smallest and most large discrete derivatives of signals, as well as anisotropy coefficients with thresholds, and record the presence of the corresponding types of signals (target, uniform background, "step" or "line") for that position of the parameter groups in which there was a hit in a certain selection region due to the calculated thresholds , count the number of signals “stage” plus “line” and store in memory until the next frame, duplicate the original matrix of values of electrical signals, and in the first matrix, called “target”, they zero the signals identified earlier as a homogeneous background, “steps” and “lines”, and in the second matrix, called “interference”, the signals identified earlier as targets are nullified, the signal values of the “target” and “interference” matrices are compared with the binarization threshold, when the threshold is reached, the signal value is equal to one, and if the threshold is not reached, it is equal to zero, the “target” and “jamming” matrices are stored in memory until the next frame, the offset of adjacent frames is determined by pairwise comparison of the current “jamming” matrix of signals and data from the memory of the “interference” matrix of signals of the previous frame in order to detect the displacement of the corresponding pair of signals, compare the detected direction of movement of the signals “line” with the direction of movement of the signal of the target read from the memory and, if matched, reclassify the signal “line” into the signal “target”, combine the current The “target” matrix of signals and the “target” matrix of signals of the previous frame read from the memory from the previously obtained offset of the “jamming” signal matrices generate a “waiting gate” based on the offset data and the previous frame; according to the data obtained, the target signals are displaced on the “target” matrix of the target signals in adjacent frames identified in pairs in the “waiting strobe” to calculate the velocity vector from them, and for the series of three frames, the acceleration vector, and the direction of the target signal is stored in memory until the next frame, develop a hypothesis about the path of the target, according to the data of the path produce a logical confirmation of the capture of the target, form a matrix of values of electrical signals by synchronously summing from frame to frame electric signals on the interframe delay line and accumulation according to the minimum number of “pixel-by-pixel” hypotheses (hypotheses on interframe shifts by a certain number of pixels for each hypothesis on both coordinate axes), the generated target velocity vector module is compared with the selection threshold selected in advance taking into account the observation angle by movement, and when the threshold is reached, a resultant signal is received about the target being detected, and if the threshold is not reached, an error signal is generated.
Технический результат, обеспечиваемый приведенной совокупностью признаков, заключается в снижении вероятностей ошибочных решений при высокоинтенсивных помехах фона. Он достигается путем введения двухступенчатой системы нелинейной селекции, действующей в процессе внутрикадровой (ВКО) и межкадровой (МКО) обработки с использованием соответственно топологических и кинематических алгоритмов нелинейной логической дискриминации, близких к оптимальным алгоритмам нелинейной фильтрации пространственно-временных сигналов, а также способом селекции по движению цели (СДЦ). В части улучшения чувствительности предлагаются средства существенного повышения эффективности накопления при ВКО за счет организации субкадрового накопления и при МКО за счет перехода от логического к синхронному накоплению по мере уточнения величин вектора скорости и ускорения цели.The technical result provided by the given set of features is to reduce the likelihood of erroneous decisions with high-intensity background noise. It is achieved by introducing a two-stage nonlinear selection system that operates during intra-frame (CTP) and inter-frame (CKO) processing using topological and kinematic non-linear logical discrimination algorithms, close to the optimal non-linear filtering algorithms for spatio-temporal signals, as well as a selection method for motion goals (SDS). In terms of improving sensitivity, means are proposed to significantly increase the efficiency of accumulation in aerospace defense due to the organization of subframe accumulation and in case of ICE due to the transition from logical to synchronous accumulation as the values of the velocity vector and target acceleration are refined.
Для пояснения сущности изобретения представлены следующие чертежи:To clarify the invention, the following drawings:
Фиг.1 - схема ОЭП;Figure 1 - diagram of the EIA;
Фиг.2 - алгоритм работы заявляемого объекта;Figure 2 - algorithm of the claimed object;
Фиг.3 - пример работы субкадрового накопления;Figure 3 - an example of the operation of subframe accumulation;
Фиг.4 - виды используемых апертур;Figure 4 - types of apertures used;
Фиг.5 - математические модели сигналов;5 is a mathematical model of signals;
Фиг.6 - иллюстрация «невязки»;6 is an illustration of a "residual";
Фиг.7 - пример определения скорости цели;7 is an example of determining the speed of a target;
Фиг.8 - иллюстрация пространственного строба ожидания цели;Fig. 8 is an illustration of a spatial target waiting gate;
Фиг.9 - геометрия выбора гипотез движения;Fig.9 - geometry of the selection of hypotheses of motion;
Фиг.10 - уточненная конфигурация пространственного строба ожидания цели.Figure 10 - refined configuration of the spatial strobe of waiting for the target.
Как показано на фиг.1, в состав теплопеленгатора, реализующего заявляемый способ, входят:As shown in figure 1, the composition of the heat detector that implements the inventive method includes:
- сканирующее зеркало 1, обеспечивающее просмотр пространства предметов, которое установлено в двухосном карданном подвесе 2, снабженном соответствующими датчиками углов 3-3', фиксирующими положение сканирующего зеркала 1, и приводами сканирующего зеркала 4-4';- a
- блок управления сканирующим зеркалом (линией визирования) 5, соединенный с датчиками углов 3-3' и приводами 4-4';- a control unit for the scanning mirror (line of sight) 5 connected to angle sensors 3-3 'and 4-4' drives;
- электронный блок с вычислителем 6, подключенный к блоку управления сканирующим зеркалом 5;- an electronic unit with a
- оптическая система, состоящая из двух оптических звеньев 7-8 и дефлектора с зеркалом 9, размещенного между вышеуказанными оптическими звеньями 7-8. Зеркало дефлектора 9 может быть установлено, например, в независимом торсионном подвесе, которое отклоняется электромагнитным приводом, или в двухосном карданном подвесе с датчиками углов 10-10' и приводами 11-11'. Кроме того, оптическая система включает фотоприемное устройство 12 (ФПУ), а точнее МФПУ;- an optical system consisting of two optical links 7-8 and a deflector with a
- блок управления зеркалом дефлектора 13, соединенный с датчиками углов 10-10' и приводами 11-11', а также с блоком управления сканирующим зеркалом 5 и электронным блоком с вычислителем 6;- a control unit for the mirror of the
- блок обработки видеосигнала 14, подключенный к МФПУ 12, электронному блоку с вычислителем 6 и к блоку управления сканирующим зеркалом 5.- a video
Воплощение заявленного изобретения включает в себя непрерывное строчно-кадровое сканирование поля обзора головным зеркалом 1, обеспечивающим заданный закон движения линии визирования, проецирование объективом 7-8 ОЭП изображения участка пространства, соответствующего полю зрения ОЭП, на чувствительный слой МФПУ 12, экспонирование спроецированного изображения каждого кадра длительностью, соответствующей времени компенсации вектора скорости движения линии визирования, реализуемой за счет встречного синхронного разворота зеркала дефлектора 9 относительно головного зеркала 1 и введения в блок управления зеркалом 13 дефлектора сигнала с измерителя угловой скорости перемещения корпуса носителя, преобразование спроецированного изображения в матрицу значений электрических сигналов и формирование по ним сигналов цели и фона.The embodiment of the claimed invention includes continuous line-frame scanning of the field of view with a
При этом для реализации всей совокупности признаков используются быстродействующий мультиплексор МФПУ 12, производящий многократный за время кадра опрос всех ячеек хранения фотозарядов матрицы - потенциальных ям (фиг.2, внутрикадровая временная задержка с накоплением (ВЗН) 15). Этот режим аналогичен используемому в матрицах с усложненной схемотехникой методу «неполного слива». В предлагаемом способе не требуется усложнения схемотехники ячейки, а субкадровое накопление сочетается с подавлением низкочастотного шума МФПУ вычитанием субкадровых отсчетов, что существенно в случае выбора для улучшения чувствительности значительной длительности кадра (~1-2 с). Период опроса должен быть при этом достаточно мал, чтобы исключить переполнение потенциальных ям до очередного съема сигнала при самом интенсивном фоновом потоке. Линию задержки в случае использования аналоговой матрицы выполняют встроенной и размещают в т.н. «холодной» зоне. В случае использования матрицы со встроенным аналогово-цифровым преобразователем (АЦП) линия задержки может быть вынесена в «теплую» зону. Эффект субкадрового накопления поясняется фиг.3, где UΣ - суммарный сигнал, UНАС - сигнал насыщения, UНАК - накопленный сигнал, UСР - среднее значение накопленного сигнала, Umin Σ - минимальный суммарный накопленный сигнал, Umax Σ - максимальный суммарный накопленный сигнал, ΔU - разброс сигнала по площадкам МФПУ. На примере сравнения по UΣ в случае однократного и двухкратного съема сигнала с потенциальных ям за кадр в ситуации сложного фона, когда τнас<Tк. При этом на фиг.3 изображены: 3а - однократный съем сигнала за кадр; 3б - двукратный съем сигнала за кадр; 3в - накопление сигнала; τнас - время насыщения; Tопр - время опроса; Tк - время кадра; Топр1, Топр2 - времена опроса за 1 и 2 съем сигнала соответственно. Подобный режим позволяет снимать сигнал до переполнения потенциальной ямы в самых сложных фоновых условиях, избегая тем самым «блюмингового эффекта». Одновременно, при субкадровом накоплении на линии задержки за счет многократного съема сигнала в кадре снижаются потери на съем сигнала по UΣ и разброс их по площадкам ΔU, обусловленный различной длительностью накопления отдельных площадок при их поочередном опросе в процессе экспозиции. Тем самым облегчается и улучшается коррекция неоднородной чувствительности по площадкам МФПУ (т.н. «геометрический шум»).At the same time, to implement the entire set of features, a high-
Согласно фиг.2, после формирования и съема матрицы значений исходных электрических сигналов оценивают фоново-целевую обстановку (ФЦО) в части статистических характеристик фона на пробном кадре в интересах адаптации под нее конфигурации и параметров схемы. При этом определяют количество критических видов неоднородностей фона (КВНФ) в поле зрения, величину и степень нестационарности дисперсии по площади поля. Пороговые значения этих величин сохраняют в памяти и передают из прошлого кадра. По результатам сравнения с порогами определяют вид фоновой обстановки 17: простой или сложной. При этом имеющийся счетчик кадров 16 фиксирует их, и, если кадр является первым, то реализуют алгоритм сложной фоновой обстановки, а иначе - переходят к определению вида ФЦО.According to figure 2, after the formation and removal of the matrix of values of the source electrical signals, the background-target environment (FCO) is evaluated in terms of the statistical characteristics of the background on the test frame in the interest of adapting the configuration and circuit parameters for it. In this case, the number of critical types of background inhomogeneities (CVNF) in the field of view, the magnitude and degree of non-stationary dispersion over the field area are determined. The threshold values of these values are stored in memory and transmitted from the last frame. According to the results of comparison with thresholds, the type of
При простой ФЦО находят Лапласианы по каждому из элементов матрицы сигналов как разность учетверенного значения текущего сигнала и значений сигналов четырех соседних элементов матрицы по горизонтали и вертикали от текущего (18.1). Это позволяет избежать излишнего «зашумления» изображения, присущего схеме дискриминации КВНФ. Затем значения Лапласианов сравнивают с порогом дискриминации, сохраненным в памяти с предыдущего кадра (19.1). По полученным значениям надпороговых сигналов фиксируют цели, а по значениям подпороговых сигналов - участки однородного фона. Далее формируют «помеховую» и «целевую» матрицы путем дублирования исходной матрицы значений сигналов, причем на «помеховой» матрице зануляют сигналы, идентифицированные ранее как цели, а на «целевой» матрице - идентифицированные ранее как однородный фон (20.1). На следующей операции ведут подсчет дисперсии фона на основе сигналов «помеховой» матрицы, вырабатывают на ее основе пороги дискриминации и бинаризации и сохраняют в памяти значений дисперсии фона и порогов до следующего кадра (21.1). Далее значения «целевой» и «помеховой» матриц сравниваются с порогом бинаризации, рассчитанным из предыдущего кадра, при этом при достижении порога приравнивают значение сигнала к единице, а при недостижении - к нулю (22.1). Полученные матрицы сохраняют до следующего кадра (23.1).With a simple FTC, the Laplacians are found for each of the elements of the signal matrix as the difference of the quadrupled value of the current signal and the signal values of four neighboring matrix elements horizontally and vertically from the current (18.1). This avoids unnecessary “noise” of the image inherent in the KVNF discrimination scheme. Then, the Laplacian values are compared with the discrimination threshold stored in the memory from the previous frame (19.1). According to the obtained values of supra-threshold signals, targets are fixed, and according to the values of sub-threshold signals, sections of a uniform background are recorded. Next, the “interference” and “target” matrices are formed by duplicating the original matrix of signal values, the signals identified earlier as targets being zeroed out on the “interference” matrix, and previously identified as a uniform background on the “target” matrix (20.1). In the next operation, the background variance is calculated based on the signals of the “interference” matrix, discrimination and binarization thresholds are generated on its basis, and the values of the background variance and thresholds are stored in the memory until the next frame (21.1). Further, the values of the “target” and “jamming” matrices are compared with the binarization threshold calculated from the previous frame, and when the threshold is reached, the signal value is equal to unity, and if it is not achieved, it is equal to zero (22.1). The resulting matrices are stored until the next frame (23.1).
При сложной ФЦО выбирают конфигурацию групп элементов МФПУ, соседних с текущим пикселем, участвующих в формировании сигналов дискриминаторов малых участков яркостного рельефа изображения, в виде апертуры с 4-мя, 8-ю или 16-ю связями (фиг.4). Размер апертуры выбирают, исходя из условий качества дискриминации и скорости обработки данных. Из матрицы значений исходных сигналов считывают и сравнивают друг с другом значения сигналов в соседних элементах апертуры вокруг каждого из пикселей кадра, их разности по всем возможным в пределах данной апертуры направлениям нормируют на расстояния между соответствующими пикселями (18.2), формируя тем самым дискретные разнонаправленные производные первого порядка, отражающие величины градиентов поля сигналов по различным углам ориентации. Затем сигналы подобным же образом дискретно дифференцируют вторично для выявления крутизны яркостного рельефа (19.2). Направленные дискретные производные по модулю сравнивают друг с другом, определяют наименьшую и наибольшую из них, определяют их отношения - коэффициенты анизотропии первого и второго порядка, характеризующие степень вытянутости фигуры объекта в пределах апертуры дискриминатора (20.2). Далее производят выработку порогов дискриминации и бинаризации, основываясь на ранее найденных по всему кадру наименьших и наибольших дискретных производных сигналов, а также коэффициентах анизотропии первого и второго порядка (21.2). Полученные значения дискретных производных и коэффициентов анизотропии сравнивают с порогами, и регистрируют наличие соответствующего сигнала: цель (точка), однородный фон, «ступень» или «линия» (22.2). Модели сигналов точка, «ступень» и «линия» проиллюстрированы на фиг.5 при этом «ступень» выявляют с помощью производных первого порядка, а точку и «линию» - второго порядка. Последние два типа сигналов («ступень» и «линия») формируют КВНФ. В результате дискриминации обосабливаются области селекции каждого из 4-х рассматриваемых сигналов. В общем виде их формируют по совокупности, объединяемой по правилу логического «И», значений порогов по каждому из указанных выше параметров, ограничивающих их численные значения либо сверху, либо снизу. При этом в координатах минимальных и максимальных производных эти области отграничивают ломаными линиями с вертикальными, горизонтальными и наклонными участками прямых линий. Для оптимизации соотношения ошибок распознавания разного рода границы между классами могут корректироваться. Процедура разделения на 4 типа сигналов может быть модифицирована в более простой и надежный способ последовательной попарной дискриминации. Это способ имеет преимущество относительных оценок с более взвешенным определением общего порога как глобального минимума совместного распределения двух множеств (метод «ближайшего соседа» в задаче дихотомии). По завершении дискриминации подсчитывают количество сигналов «ступень» плюс «линия». Это количество сохраняется в памяти до следующего кадра для определения типа ФЦО (23.2). Затем, как и при простой ФЦО, идет формирование «помеховой» и «целевой» матриц, получаемых путем дублирования исходной матрицы значений сигналов, причем на «помеховой» матрице зануляются сигналы, идентифицированные ранее как цели, а на «целевой» матрице - идентифицированные ранее как однородный фон, «ступени» и «линии» (24.2). Потом значения сигналов «целевой» и «помеховой» матриц сравниваются с порогами бинаризации. При этом при достижении порога значение сигнала приравнивается к единице, а при недостижении - к нулю (25.2). Полученные матрицы сохраняют до следующего кадра (26.2).With a complex FTSO, the configuration of the groups of elements of the MFP, adjacent to the current pixel, participating in the formation of discriminator signals of small sections of the brightness profile of the image, in the form of an aperture with 4, 8, or 16 connections (Fig. 4) is selected. The size of the aperture is selected based on the conditions of the quality of discrimination and the speed of data processing. From the matrix of values of the source signals, the values of the signals in adjacent aperture elements around each of the pixels of the frame are read and compared with each other, their differences in all possible directions within a given aperture are normalized to the distances between the corresponding pixels (18.2), thereby forming discrete multidirectional derivatives of the first order reflecting the magnitude of the field gradients of the signals at different orientation angles. Then, the signals in the same way are discretely differentiated a second time to reveal the steepness of the brightness relief (19.2). Directional discrete derivatives modulo compare with each other, determine the smallest and largest of them, determine their relationships - the anisotropy coefficients of the first and second order, characterizing the degree of elongation of the figure of the object within the discriminator aperture (20.2). Next, discrimination and binarization thresholds are generated based on the smallest and largest discrete derivatives of the signals previously found over the entire frame, as well as the first and second order anisotropy coefficients (21.2). The obtained values of discrete derivatives and anisotropy coefficients are compared with thresholds, and the presence of the corresponding signal is recorded: target (point), homogeneous background, “step” or “line” (22.2). The signal models of the point, “step” and “line” are illustrated in FIG. 5 wherein the “step” is identified using first-order derivatives, and the point and “line” are second-order. The last two types of signals (“step” and “line”) form the CVNF. As a result of discrimination, the selection areas of each of the 4 considered signals are set apart. In general, they are formed according to the aggregate, united by the rule of logical “AND”, threshold values for each of the above parameters, limiting their numerical values either from above or from below. Moreover, in the coordinates of the minimum and maximum derivatives, these areas are delimited by broken lines with vertical, horizontal and inclined sections of straight lines. To optimize the ratio of recognition errors of various kinds, the boundaries between classes can be adjusted. The procedure for splitting into 4 types of signals can be modified into a simpler and more reliable method of sequential pairwise discrimination. This method has the advantage of relative estimates with a more balanced definition of the common threshold as the global minimum of the joint distribution of two sets (the “nearest neighbor” method in the dichotomy problem). At the end of the discrimination, the number of “stage” plus “line” signals is counted. This amount is stored in memory until the next frame to determine the type of FCO (23.2). Then, as in the case of a simple FTC, the “jamming” and “target” matrices are formed, obtained by duplicating the original matrix of signal values, the signals identified earlier as targets being zeroed out on the “jamming” matrix, and previously identified on the “target” matrix as a homogeneous background, “steps” and “lines” (24.2). Then the values of the signals of the “target” and “jamming” matrices are compared with the binarization thresholds. At the same time, when the threshold is reached, the signal value is equal to one, and if it is not achieved, it is equal to zero (25.2). The resulting matrices are stored until the next frame (26.2).
Последние операции при обеих ФЦО являются переходом от ВКО к МКО. Вся МКО при ярко выраженной динамике взаимного движения цели и космического (или другого летательного) аппарата базируется на учете движения носителя. Без этого невозможно изолировать движение цели и произвести кинематическую селекцию. Определение параметров движения цели также необходимо для организации эффективного накопления сигнала со стробированием последовательности целевых отметок и подавлением шумов вне стробов. Движение носителя вызывает уход назад наблюдаемого участка местности по отношению к направлению движения по орбите (трассе) - т.н. «бег местности» («б.м.»). Для предотвращения выхода наблюдаемого участка местности из поля зрения и из буферной кадровой памяти, «б.м.» должен быть не только измерен, но и скомпенсирован. При этом исключается и смаз изображения фона. Считая фон земного покрова физически неподвижным и пренебрегая вращением Земли и ветровым движением облачного покрова, «помеховые» кадры используют как опорные для учета относительно них перемещения цели. Для этого, прежде всего, должно быть измерено межкадровое смещение соседних кадров. Оно может быть ориентировочно определено с помощью программы орбитального движения (траектории полета), входом в которую служит измеряемое на борту системой навигации космического (или другого летательного) аппарата текущее положение носителя. Наибольшую сложность представляет здесь учет эллиптичности орбиты (отступление от круговой), помимо непрерывной программной отработки «б.м.» предусматривается ее корректировка отрицательной обратной связью с использованием непосредственного измерения остаточного значения смещения предыдущего кадра фона со сведением его до близкого к нулю значения путем регулировки скорости отработки на серии кадров. Это может делаться двояким способом в зависимости от степени сложности фона.Recent operations at both FTCs are a transition from East Kazakhstan to MKO. The whole MCO with pronounced dynamics of the mutual movement of the target and the space (or other flying) apparatus is based on the account of the movement of the carrier. Without this, it is impossible to isolate the movement of the target and produce kinematic selection. Determining the parameters of the target’s movement is also necessary for organizing effective signal accumulation with gating the sequence of target marks and suppressing noise outside the gates. The movement of the carrier causes the backward movement of the observed area with respect to the direction of movement in orbit (track) - the so-called "Running terrain" ("BM"). In order to prevent the observed area from leaving the field of view and from the buffer frame memory, the “BM” should be not only measured, but also compensated. In this case, blurring of the background image is also excluded. Considering the background of the Earth’s cover to be physically motionless and neglecting the rotation of the Earth and the wind movement of the cloud cover, the “jamming” frames are used as reference frames to take into account the movement of the target relative to them. For this, first of all, the interframe offset of adjacent frames should be measured. It can be tentatively determined using the program of orbital motion (flight path), the input to which is the carrier’s current position measured on board the navigation system of a spacecraft (or other aircraft). The greatest difficulty here is to take into account the ellipticity of the orbit (deviation from the circular), in addition to the continuous software development of “bm”, it is provided for its correction by negative feedback using direct measurement of the residual offset value of the previous background frame with its reduction to a value close to zero by adjusting the speed working out on a series of frames. This can be done in two ways, depending on the degree of complexity of the background.
В случае простого фона привязка фоновых («помеховых») последовательных кадров осуществляется корреляционными методами. Производится сжатие массива попиксельных отсчетов с многократным объединением 4-х соседних пикселей в один с сокращением поперечника кадра до 16-32 пикселей. Затем определяют положение минимума функционала невязки (через максимум взаимной корреляционной функции соседних кадров - текущего и считанного из памяти предыдущего). По окончании проводят аналитическую оценку величины ошибки невязки - пространственного строба ожидания помехи (ПСО-П). В случае, когда она превышает размер пикселя, производят обратное «разжатие» массива пикселей кадра возвратом на несколько ходов с разделением каждого пикселя на 4 и с повторной оценкой положения минимума невязки, а также с новой последующей оценкой величины ошибки. При недопустимо большом ее значении производится новый цикл поиска положения минимума функционала невязки методом наискорейшего спуска по двум переменным до попадания в соответствующий ПСО-П размером в один пиксель. Последние операции условно иллюстрируются фиг.6, где ΔZПЕР - интервал «перебора» значений смещений, K - корреляционная функция, ΔZМК - межкадровый сдвиг. ΔZ имеет смысл обобщенного сдвига по осям X и Y. Весь блок описанных операций содержится в блоке 24.1 на фиг.2. В случае сложного фона оценка смещения кадров проводится по совокупности смещений идентичных отметок пар «ступеней» и «линий» с осреднением по всем имеющимся в кадре отметкам (27.2).In the case of a simple background, the background (“jamming”) sequential frames are linked by correlation methods. The array of pixel-by-pixel samples is compressed with multiple combining of 4 neighboring pixels into one with a reduction in the frame diameter to 16-32 pixels. Then, the position of the minimum of the residual functional is determined (through the maximum of the mutual correlation function of neighboring frames - the current and read from the previous memory). At the end, they conduct an analytical assessment of the error value of the residual - the spatial strobe of the interference wait (PSO-P). In the case when it exceeds the size of the pixel, reverse “decompression” of the pixel array of the frame is made by returning by several moves with dividing each pixel by 4 and re-evaluating the position of the minimum of the residual, as well as with a new subsequent estimate of the error value. If its value is unacceptably large, a new cycle is carried out to search for the position of the minimum of the residual functional by the fastest descent method in two variables until they get into the corresponding PSO-P of one pixel in size. The last operations are conventionally illustrated in Fig.6, where ΔZ PER is the interval of "enumerating" the values of the displacements, K is the correlation function, ΔZ MK is the inter-frame shift. ΔZ has the meaning of a generalized shift along the X and Y axes. The entire block of the described operations is contained in block 24.1 in figure 2. In the case of a complex background, the frame displacement is estimated based on the set of displacements of the identical marks of the pairs of “steps” and “lines” with averaging over all the marks in the frame (27.2).
Далее оценивают вектор скорости цели как гипотенузу прямоугольного треугольника, где катеты - это сдвиги по ортогональным осям координат. Операция по основному смыслу поясняется фиг.7, где P - вероятность селекции, ΔZЦ - сдвиг отметки цели, (ΔZСДЦ)ПОР - пороговое смещение отметки цели при селекции по движению, VЦ - скорость цели, ΔXЦ - смещение отметки цели по координате X, ΔYЦ - смещение отметки цели по координате Y, TОБЗ - время обзора, VОБЛ - скорость движения облаков. При этом сравниваются выявленные направления движения сигналов «линия» со считанным из памяти направлением движения сигнала цели и при совпадении сигнал «линия» переквалифицируют в сигнал «цель» (операция 28.2). Деблокирование «линии» обязано своим происхождением «хвосту» за целью, обусловленному свечением факела выхлопных газов двигателя цели. В этом случае делается исключение из определения цели как непременно «точечного» источника излучения. После этого привязку «помеховых» кадров переносят на аналогичные «целевые» кадры, независимо от того, был ли это простой или сложный фон (операции 25.1 и 29.2).Next, the target velocity vector is estimated as the hypotenuse of a right triangle, where the legs are shifts along the orthogonal coordinate axes. Operation of the main meaning is explained in Figure 7, where P - probability of selection, ΔZ C - shift target mark, (ΔZ MTI) POR - threshold shift target mark in the selection motion, V C - target speed C ΔX - offset mark targets for X coordinate, ΔY C - target elevation along the Y coordinate, T OBZ - viewing time, V OBL - cloud speed. In this case, the detected direction of movement of the “line” signals is compared with the direction of movement of the target signal read out from the memory, and if the signal “line” coincides, it is reclassified to the signal “target” (operation 28.2). The release of the "line" is due to the origin of the "tail" for the target, due to the glow of the exhaust torch of the target engine. In this case, an exception is made from the definition of the target as necessarily a “point” radiation source. After that, the binding of “jamming” frames is transferred to similar “target” frames, regardless of whether it was a simple or complex background (operations 25.1 and 29.2).
По ожидаемому диапазону ошибок прогноза положения следующей засечки цели определяют конфигурацию пространственного строба ожидания цели (ПСО-Ц) - зоны возможного появления очередных отметок цели (30). Начальные значения ошибок определяются погрешностями целеуказания, а также диапазоном возможных значений модуля скорости цели и раскрывом веера направлений ее возможных траекторий (трасс). Последнее иллюстрируется на фиг.8, где R1 - минимальный радиус ПСО-Ц, R2 - максимальный радиус ПСО-Ц, NПИКС - число пикселей (продольный сдвиг). Далее по наблюдению последовательных положений цели в трех последних кадрах выбирают одну из двух кардинальных гипотез ее движения: с постоянным вектором скорости (прямолинейное, равномерное движение) или с постоянным модулем бокового ускорения (предельно интенсивный разворот по дуге окружности). Геометрия выбора этих гипотез поясняется фиг.9, где yi - поперечное смещение цели за такт, i - количество отметок (тактов), x - продольное смещение цели за такт, ln - размер пикселя на местности, α - угол ориентации вектора скорости цели, операция 31, фиг.2. На протяжении 4-х первых кадров (включая пробный) проходит переходный процесс определения параметров движения цели, сопровождаемый некоторым улучшения пороговой чувствительности, которое достигается низкопороговым логическим накоплением с подтверждением присутствия цели в очередных ПСО-Ц, размер которых еще не позволяет непосредственно перейти к синхронному накоплению. Оно становится доступным после окончания «энергокинематических» итераций, когда ПСО-Ц принимает конфигурацию типа изображенной на фиг.10. Количество пикселей в подобном ПСО-Ц позволяет считать каждый из них представителем определенной гипотезы движения цели в пределах одной из двух кардинальных гипотез, выбранных ранее. При этом межкадровые сдвиги парных отметок цели приобретают уже регулярный характер, что позволяет производить синхронное накопление перебором небольшого числа вариантов гипотез в пределах текущего ПСО-Ц (32).Based on the expected range of errors in predicting the position of the next target notch, the configuration of the spatial target waiting gate (PSO-C) is determined - the zone of the possible occurrence of the next target marks (30). The initial error values are determined by the errors of target designation, as well as by the range of possible values of the target velocity modulus and by opening the fan of the directions of its possible trajectories (tracks). The latter is illustrated in Fig. 8, where R 1 is the minimum radius of the PSO-C, R 2 is the maximum radius of the PSO-Ts, N PIX is the number of pixels (longitudinal shift). Then, by observing the successive positions of the target in the last three frames, one of two cardinal hypotheses of its motion is chosen: with a constant velocity vector (rectilinear, uniform motion) or with a constant lateral acceleration module (extremely intense turn along an arc of a circle). The geometry of the selection of these hypotheses is illustrated in Fig. 9, where y i is the transverse displacement of the target per cycle, i is the number of marks (ticks), x is the longitudinal displacement of the target per cycle, l n is the pixel size on the ground, α is the orientation angle of the target velocity vector ,
Уменьшению погрешностей оценки вектора скорости может способствовать использование дискретного сопровождения цели с шагами примерно в размер поля зрения. На завершающем этапе сравнивают выработанный модуль вектора скорости движения цели с заранее выбранным с учетом угла наблюдения порогом селекции по движению. При этом при достижении порога выдается результирующий сигнал о подтверждении обнаружения цели, а при недостижении порога - сигнал об ошибке (33).The use of discrete target tracking with steps approximately in the size of the field of view can contribute to the reduction of errors in the estimation of the velocity vector. At the final stage, the generated module of the target’s speed vector is compared with a pre-selected motion detection threshold taking into account the angle of observation. In this case, when the threshold is reached, a resulting signal is issued confirming the detection of the target, and if the threshold is not reached, an error signal (33).
При длительном накоплении (приближенно соответствующем идеальному) выигрыш по пороговой чувствительности может достигать очень больших значений. Например, при общем времени наблюдения в 15 минут, распределенному между 10-ю последовательно сопровождаемыми целями, без срывов завязки треков и при указанных выше значениях времени кадра пороговая чувствительность ОЭП, меняющаяся по известному закону обратно значению квадратного корня от времени накопления, может улучшиться чуть ли не на порядок. При одноцелевой ситуации выигрыш будет еще втрое больше.With long-term accumulation (approximately corresponding to ideal), the gain in threshold sensitivity can reach very large values. For example, with a total observation time of 15 minutes distributed between 10 consecutively followed targets, without breakdowns in the setting of tracks and with the above frame time values, the threshold sensitivity of the EED, which changes according to the well-known law, inversely to the square root of the accumulation time, can improve almost not an order of magnitude. In a single-purpose situation, the gain will be three times as much.
Описанное построение схем ВКО и МКО позволяет не позже конца разрешенного периода наблюдения каждого из источников полезного сигнала выдать во внешний контур сигнал об уверенном обнаружении трека данной цели. При ошибочной завязке траектории достаточно быстро происходит срыв сопровождения ложного объекта внимания и завязка трека следующего по рейтингу источника.The described construction of the EKR and MKO schemes allows not later than the end of the allowed observation period of each of the sources of the useful signal to give out to the external circuit a signal that the track of this target is confidently detected. If the trajectory is incorrectly set up, the tracking of the false object of attention is quickly disrupted and the track of the next rated source is set up.
Таким образом, настоящее изобретение снижает вероятность ошибочных решений по сравнению с известными способами за счет:Thus, the present invention reduces the likelihood of erroneous decisions in comparison with known methods due to:
- улучшения чувствительности путем повышения эффективности накопления при ВКО за счет организации субкадрового накопления и при МКО за счет перехода от логического к синхронному накоплению по мере уточнения величин вектора скорости и ускорения цели,- improving sensitivity by increasing the efficiency of accumulation in aerospace defense due to the organization of subframe accumulation and in case of ICE by switching from logical to synchronous accumulation as the values of the velocity vector and target acceleration are refined,
- повышения помехозащищенности путем введения двухступенчатой системы нелинейной селекции, действующей в процессе ВКО и МКО с использованием соответственно топологических и кинематических алгоритмов нелинейной логической дискриминации, близких к оптимальным алгоритмам нелинейной фильтрации пространственно-временных сигналов, а также способом СДЦ.- increasing noise immunity by introducing a two-stage nonlinear selection system that operates in the process of EKR and ICE using respectively topological and kinematic algorithms for nonlinear logical discrimination, close to optimal nonlinear filtering algorithms for spatio-temporal signals, and also using the SDC method.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2013130235/28A RU2536082C1 (en) | 2013-07-03 | 2013-07-03 | Method of search and detection of small low-radiating moving radiation sources against spatial non-uniform background by optical-electronic devices |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2013130235/28A RU2536082C1 (en) | 2013-07-03 | 2013-07-03 | Method of search and detection of small low-radiating moving radiation sources against spatial non-uniform background by optical-electronic devices |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2536082C1 true RU2536082C1 (en) | 2014-12-20 |
Family
ID=53286233
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2013130235/28A RU2536082C1 (en) | 2013-07-03 | 2013-07-03 | Method of search and detection of small low-radiating moving radiation sources against spatial non-uniform background by optical-electronic devices |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2536082C1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2596610C1 (en) * | 2015-06-16 | 2016-09-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" | Method of search and detection of object |
| CN108664841A (en) * | 2017-03-27 | 2018-10-16 | 郑州宇通客车股份有限公司 | A kind of sound state object recognition methods and device based on laser point cloud |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH032591A (en) * | 1989-05-30 | 1991-01-08 | Takenaka Denshi Kogyo Kk | Photoelectric sensor |
| CN1731217A (en) * | 2005-08-18 | 2006-02-08 | 上海交通大学 | Real-time detection method of multiple small targets under infrared large visual field environment |
| RU2408898C1 (en) * | 2009-07-20 | 2011-01-10 | Открытое акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Геофизика-Космос" | Method of searching for and identifying point targets using optoelectronic devices |
| RU2420761C1 (en) * | 2009-12-14 | 2011-06-10 | Открытое акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Геофизика-Космос" | Method of measuring angular coordinates of point targets using optoelectronic device |
-
2013
- 2013-07-03 RU RU2013130235/28A patent/RU2536082C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH032591A (en) * | 1989-05-30 | 1991-01-08 | Takenaka Denshi Kogyo Kk | Photoelectric sensor |
| CN1731217A (en) * | 2005-08-18 | 2006-02-08 | 上海交通大学 | Real-time detection method of multiple small targets under infrared large visual field environment |
| RU2408898C1 (en) * | 2009-07-20 | 2011-01-10 | Открытое акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Геофизика-Космос" | Method of searching for and identifying point targets using optoelectronic devices |
| RU2420761C1 (en) * | 2009-12-14 | 2011-06-10 | Открытое акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Геофизика-Космос" | Method of measuring angular coordinates of point targets using optoelectronic device |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2596610C1 (en) * | 2015-06-16 | 2016-09-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" | Method of search and detection of object |
| CN108664841A (en) * | 2017-03-27 | 2018-10-16 | 郑州宇通客车股份有限公司 | A kind of sound state object recognition methods and device based on laser point cloud |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20170098117A1 (en) | Method and apparatus for robustly collecting facial, ocular, and iris images | |
| JP6509027B2 (en) | Object tracking device, optical apparatus, imaging device, control method of object tracking device, program | |
| US10348985B2 (en) | Turbulence-free camera system and related method of image enhancement | |
| CN109559355B (en) | Multi-camera global calibration device and method without public view field based on camera set | |
| US20110267508A1 (en) | Digital camera with coded aperture rangefinder | |
| CN107560592B (en) | Precise distance measurement method for photoelectric tracker linkage target | |
| Prabhakara et al. | Motion detection: A biomimetic vision sensor versus a CCD camera sensor | |
| CN109509213B (en) | Harris corner detection method applied to asynchronous time domain vision sensor | |
| US11866056B2 (en) | Ballistic estimation of vehicle data | |
| CN110532853B (en) | Remote sensing time-exceeding phase data classification method and device | |
| Setyawan et al. | Object detection of omnidirectional vision using PSO-neural network for soccer robot | |
| CN110276321A (en) | Remote sensing video target tracking method and system | |
| El Bouazzaoui et al. | Enhancing RGB-D SLAM performances considering sensor specifications for indoor localization | |
| RU2536082C1 (en) | Method of search and detection of small low-radiating moving radiation sources against spatial non-uniform background by optical-electronic devices | |
| US8737687B2 (en) | System and method for tracking a subject using raw images and tracking errors | |
| CN108305290B (en) | Accurate spectrum measuring method for moving target | |
| Lin et al. | Automatic speed measurements of spherical objects using an off-the-shelf digital camera | |
| CN117036404A (en) | Monocular thermal imaging simultaneous positioning and mapping method and system | |
| Liu et al. | Outdoor camera calibration method for a GPS & camera based surveillance system | |
| US8553937B2 (en) | Controller for an image stabilizing orthogonal transfer charge-coupled device | |
| An et al. | Shape from focus through Laplacian using 3D window | |
| Yingying et al. | Fast-swirl space non-cooperative target spin state measurements based on a monocular camera | |
| Abraham et al. | 3D ranging and tracking using lensless smart sensors | |
| Park et al. | Small object detection technology using multi-modal data based on deep learning | |
| CN112629500A (en) | Video meteor detection and track analysis method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200704 |