作者单位
摘要
空军工程大学 航空工程学院,陕西 西安 710038
将人工智能算法引入目标检测,空间红外弱小目标的检测也可归为模糊检测的二分类问题。依据空中红外弱小目标的探测模型,建立了信号电压比光谱模型,仿真分析表明电压比变化趋势与目标的速度、姿态和两机态势有关,可用以检测目标。采用动态特征构建理论,构建了红外弱小目标的双色比特征空间,基于该特征空间,优化最小二乘分类算法,用于从光谱信号层级检测目标。该方法不仅缩小了样本数据量,而且防止了高斯核函数参数选择引起的“过拟合”现象,既保证了分类精度,又使分类速率提高近1倍,为人工智能算法用于红外弱小目标检测提供了参考依据。
多光谱探测 双色比特征空间 弱小目标检测 最小二乘分类算法 multispectral detection bicolor ratio feature space dim target identification least squares classification algorithm 
应用光学
2020, 41(6): 1268
作者单位
摘要
1 空军工程大学航空工程学院, 陕西 西安 710038
2 中国人民解放军95910部队, 甘肃 酒泉 735305
为了根据光谱特征维度对点目标机动模式进行辨识,建立了点目标机动模式与光谱信号的映射关系,研究了目标机动过程中观测方向点目标的多光谱辐射特性。提取多光谱辐射信号特征,构建了双色比特征空间模型。利用高斯混合模型的聚类方法,深入分析了双色比特征空间的迁移和可分性特性,得到了点目标不同机动模式特征子空间迁移矢量和相邻矢量夹角余弦的变化规律,并得到特征子空间可分的最小姿态角变化量Δα=6.25°,可分距离阈值Dth=2.6,这为辨识点目标机动模式提供了依据。根据双色比特征子空间的特性,提出了基于时序特征子空间的点目标机动模式辨识方法,仿真验证结果表明,该方法简单可行,对点目标的机动模式辨识具有较高的灵敏性和可分性,这对获取超视距作战环境中点目标的机动信息具有重大意义。
探测器 红外辐射 双色比特征 高斯混合模型 机动模式辨识 
光学学报
2018, 38(12): 1204001
作者单位
摘要
中国空空导弹研究院, 河南 洛阳 471000
结合多元红外双色探测系统,对双色目标识别技术进行研究:采用辐射源位置信息确定中短波同源脉冲,并计算双色比,根据目标特性和干扰特性设置双色比门限,利用同源脉冲确定结果和双色比门限进行目标识别。实验结果表明,采用双色目标识别技术提高了目标识别的准确性,提高了导引头的抗干扰能力。
双色比 双色数据融合 目标识别 辐射源位置 radiation ratio of dual bands dual-band data fusion target recognition radiation position 
红外技术
2013, 35(6): 373
作者单位
摘要
中国空空导弹研究院, 河南 洛阳 471009
红外双波段成像探测器能接收目标和干扰源在两个波段上的辐射能量。从普朗克黑体辐射定律出发,根据MATLAB软件模拟出的目标和干扰源的辐射特性来选择SW/MW两个红外波段。首先利用仿真程序计算InSb面阵探测器对于点黑体和面黑体的响应结果,由计算结果和测试结果较好的一致性,说明设计的MATLAB仿真程序具有实用性。再从实际研制的HgCdTe128×128叠层式双波段器件结构考虑,通过一定的变换,利用仿真程序对HgCdTeSW/MW双波段成像探测器进行参数性能仿真,达到利用成像及双色比来区分目标和干扰的目的。
双波段 叠层式结构 双色比 dual band MATLAB MATLAB HgCdTe HgCdTe pixels are stacked dual band ratio 
红外技术
2010, 32(1): 11

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