论文题目: 红外成像点目标的检测与识别技术研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 信息与通信工程
作者: 刘志刚
导师: 陈辉煌,卢焕章
关键词: 红外成像,点目标,复杂背景,点目标检测,辐射特征,目标识别,时延神经网络
文献来源: 国防科学技术大学
发表年度: 2005
论文摘要: 如何在有干扰的情况下,在尽可能远的距离上对目标进行快速检测、精确跟踪和准确识别,是现代防御技术领域面临的重要挑战。点目标检测与识别是增加防御系统有效作用距离的关键,在远红外警戒、红外成像制导等方面得到广泛应用。本文在对现有点目标检测与识别技术进行分析的基础上,深入研究了复杂背景和深空背景下点目标的检测和识别技术,取得了一些有价值的研究成果。 当红外预警系统对低空飞行的运动目标进行检测时,由于云杂波的存在,系统的检测性能会受到严重影响。论文分析了云层背景下目标和云层在探测器上的时间响应特性,建立了四种类型的象素点时域模型。并以此为基础提出了云层背景下点目标的时域检测算法,理论分析和实验结果表明新算法能有效检测出各种云层背景下的点目标。 随着探测器技术的发展,探测器尺寸不断增大,帧速率不断提高,检测识别算法所要求的运算量呈几何级数增长。为了满足拦截系统的实时性要求,必须从算法层面上进行快速检测算法的研究,以解决处理系统运算能力不足的问题。为了使动能拦截器能实时检测出深空背景下的目标,本文提出了分段速度匹配算法,与其它算法相比,分段速度匹配算法的检测性能高,而且计算量低。为了使运算量降得更低,论文对分段速度匹配算法作了进一步改进。与分段速度匹配算法相比,改进算法在检测性能下降不大的情况下,计算量显著下降。 点目标识别是反导系统中最困难的问题之一。本文对空间物体沿弹道轨迹飞行时的温度变化规律进行了研究,分析了目标和诱饵的红外特征差异。为了从各种空间物体中识别出导弹弹头,设计了基于改进时延神经网络的识别系统,识别系统以空间物体的温度及亮度变化频率作为目标识别的主要特征。通过对多种条件下的目标和诱饵进行仿真实验,取得了令人满意的结果。
论文目录:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题背景
1.2 点目标检测与识别算法研究现状
1.3 论文的主要工作
1.4 论文的结构安排
第二章 云杂波背景下运动小目标的检测
2.1 引言
2.2 目标与背景的时域模型
2.3 基于时域滤波的检测算法
2.3.1 算法原理
2.3.2 性能分析
2.4 实验结果
2.5 本章小结
第三章 深空背景下弱小目标的快速检测
3.1 引言
3.2 分段速度匹配算法
3.2.1 目标和背景模型
3.2.2 分段速度匹配算法
3.2.3 性能分析
3.3 分段速度匹配的改进算法
3.3.1 改进算法原理
3.3.2 性能及复杂度分析
3.4 实验结果
3.5 本章小结
第四章 空间点目标的识别
4.1 引言
4.2 空间目标的辐射模型
4.3 弹头和诱饵的辐射差异分析
4.3.1 弹头和诱饵的温度变化差异
4.3.2 目标和诱饵的亮度波形差异
4.4 基于双波段红外传感器的目标识别算法
4.4.1 基于BP神经网络的识别算法
4.4.2 基于改进时延神经网络的识别算法
4.5 实验结果
4.6 本章小结
第五章 结束语
致谢
参考文献
攻读博士期间发表和录用文章
发布时间: 2005-11-07
参考文献
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标签：红外成像论文; 点目标论文; 复杂背景论文; 点目标检测论文; 辐射特征论文; 目标识别论文; 时延神经网络论文;