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复杂背景中弱小目标的检测一直是监视和告警系统的重要组成部分。要求监视和告警系统具备极快的反应速度,就只有及时地发现目标、跟踪目标、及时地捕获和锁定目标。而监视和告警系统为了增大其有效作用距离,要求在远距离发现目标,因此在绝大部分时间内,目标在视场中是以小目标(点和斑点目标)形态出现的,而且目标的对比度一般都很低,要保证可靠、稳定地检测并跟踪目标就有一定的难度。 相似文献
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为解决导弹逼近告警器及无源干扰设备测试成本高、维护保障难的问题,研制了一套导弹逼近告警器及无源干扰设备自动检测系统;设计了系统测试软件,按照模块化设计方式,针对设备检测需求,开发不同的软件测试模块并集成;该系统集成度高,配置灵活,操作智能化,功能完整,测试项目全,测试和排故障效率高;经试用表明,该检测系统具有良好的操作性和维护性,可以为导弹逼近告警器及无源干扰设备检测维修提供技术支持,有效节省测试成本和维护保障费用。 相似文献
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紫外侦察告警技术的发展现状 总被引:2,自引:0,他引:2
紫外告警具有虚警低、不需低温冷却、不扫描、告警器体积小重量轻等优点,所以以其独特的优势迅猛发展,在不长的时期内历经两代技术革新,并已发展成为装备量最大的导弹逼近告警系统之一。 相似文献
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激光告警系统通过提取来袭激光的相关参数进行告警定位,其角度定位精度直接与战场生存能力相关。为了有效提高激光告警系统的角度定位精度,基于光栅衍射型激光告警原理,提出一种高精度测量来袭激光参数的算法。对激光告警系统进行标定,用高斯拟合法精确提取出衍射光斑标定图片的0级光斑中心,将来袭激光角度与对应角度的光斑中心进行拟合,根据拟合结果确定任意角度的光斑衍射图像对应的来袭激光角度参数。实验结果表明,方位角测量误差优于0.29°,俯仰角测量误差优于0.38°。该算法有效提高了激光告警系统的测算精度。 相似文献
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提出一种将红外告警与紫外告警相复合的全新的告警模式。该模式能够在保证探测精度、探测距离的前提下大大降低系统虚警率,提高平台的战场生存能力。参考目前流行的设计方法,针对所提出复合告警模型,我们采用了一种基于信噪比的方法进行了模型的建模,并分析了大气透过率、探测器性能、探测信噪比以及目标背景辐射之间的关系,确立了系统探测距离和所需光学孔径的关系以及系统分辨率和光学系统焦距的关系。经过分析和测试该模型完全满足系统设计的需要,对后续的光学和机械伺服参数的确定起着重要的作用。 相似文献
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《中国光学与应用光学文摘》2005,(5)
O434.12 2005053966 紫外告警系统探测距离的估算=Estimation of detectable distance for ultraviolet warning system[刊,中]/娄颖(北京 理工大学信息科学技术学院光电工程系.北京(100081)), 白廷柱…∥光学技术.-2005,31(3).-473-475 介绍了紫外告警原理及紫外告警系统的结构组成。 基于典型目标(导弹)的紫外辐射特征和紫外辐射的大气 传输特性,结合紫外告警系统探测器件的性能参数,根据 像平面照度公式,提出了紫外告警系统探测距离的估算方 法及模型,实例计算并验证了紫外告警系统在不同观察方 位角对固体推进剂导弹的探测距离。分析研究表明,改变 (CCD)最小照度值,像管的增益,光学系统的透过率和相对 孔径等探测传感器的性能参数,可以提高紫外告警系统的 探测距离。图3表3参5(王淑平) 相似文献
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太阳对成像型天基激光告警系统的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
针对成像型天基激光告警系统中的太阳背景辐射问题,通过理论分析和数值计算研究了太阳与系统探测器不同空间位置关系时直射太阳光和地球反射太阳光对系统成像信噪比、威胁激光检测、探测器自身安全的影响.结果表明:太阳光是天基激光告警系统的主要背景辐射,地球反射太阳光是系统红外探测器成像的主要背景光;反射太阳光辐照在探测器像面上的最... 相似文献
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超大视场红外告警系统的成像特点分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了设计出适用于超大视场红外鱼眼告警系统的有效算法,对超大视场红外鱼眼告警系统所拍摄的红外图像进行分析,结果发现:超大视场红外图像中目标只表现为一个点,红外图像的背景非常复杂;对于天空背景,随着仰角的增大,其辐射亮度逐渐变小,目标的运动轨迹被弯曲,并随视场角的增大其弯曲程度越甚。从红外鱼眼镜头的设计理论出发,对系统的像面照度进行了分析,并采用美国光电工业公司的CDS100-04型黑体作为标准辐射源对分析结果进行了实验验证,结果表明:不同位置处灰度值的相对标准偏差仅为2.26%,说明该系统的像面照度是均匀的;最后,对系统的作用距离进行了分析,其作用距离约为9.6 km,基本满足实际需要。 相似文献
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针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域,并对原图相应的目标位置进行标记和归一化处理,提取候选区域。采用改进的AlexNet(一种深度CNN模型)进行船只目标识别,将提取的候选区域送入改进的AlexNet进行特征提取和预测,得到最终检测结果。分水岭方法可大大减少候选区域检测时间,以及减少深度CNN识别时间。利用实验室自制的红外成像系统获取近千张红外船只图像数据,并对其平移缩放形成的数据集进行仿真实验。结果表明,标记分水岭与深度CNN的结合,可有效识别船只目标,所提方法具有良好的性能,能够更加快速准确地识别红外船只目标。 相似文献