Методы оптимизации дальности обнаружения объектов многоканальной оптико-электронной системой

Рассмотрены возможности повышения дальности обнаружения объектов многоканальной оптико-электронной системой в двух аспектах: выбор статистического критерия принятия решения и рациональное построение приемной оптической системы. При анализе способов улучшения качества обработки принимаемых системой сигналов, полученных по разнородным каналам, возможны несколько способов повышения качества принимаемых решений на алгоритмическом, функциональном или конструктивном уровнях. Выбраны способы интеграции каналов на алгоритмическом и конструктивном уровнях. Поскольку решается задача многоальтернативного обнаружения объекта по нескольким спектральным каналам, то на алгоритмическом уровне выбран критерий качества поиска минимума среднего риска по Байесу как наиболее подходящий. Поиск минимума среднего риска выполнен по характеристикам типа объекта. Выбор данного критерия при оценке сигналов от двух спектральных диапазонов обеспечил выигрыш 10 % в дальности обнаружения. На конструктивном уровне функция отношения облученности на каналах, например пассивном инфракрасном и лазерном локационном, является нелинейной. Чтобы обеспечить одинаковое значение прироста дальности обнаружения по каждому каналу, необходимо перераспределение пороговой чувствительности каналов. Выбран способ выравнивания дальностей путем изменения коэффициентов пропускания каналов. Выравнивание светоэнергетических характеристик каналов на конструктивном уровне приводит к выигрышу 5...7 % по дальности обнаружения сканируемых объектов

Литература

[1] Лазарев Л.П. Оптико-электронные приборы наведения летательных аппаратов. М., Машиностроение, 1984.

[2] Лебедько Е.Г. Системы импульсной оптической локации. СПб., Лань, 2014.

[3] Лебедько Е.Г. Системы оптической локации. Ч. 3. СПб., НИУ ИТМО, 2013.

[4] Михеев С.В. Основы инфракрасной техники. СПб., НИУ ИТМО, 2017.

[5] Vasilev A.S., Korotaev V.V. Research of the fusion methods of the multispectral optoelectronic systems images. Proc. SPIE, 2015, vol. 9530, art. 953007. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2184554

[6] Барышников Н.В., Бокшанский В.Б., Карасик В.Е. Проектирование лазерных локационных изображающих систем. М., Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010.

[7] Тарасов В.В., Якушенков Ю.Г. Двух- и многодиапазонные оптико-электронные системы с матричными приемниками излучения. М., Логос, 2007.

[8] Аникьев А.А., Калинин А.М. Статистические аспекты принятия решений при распознавании объекта по нескольким спектральным каналам. Контенант, 2018, т. 17, № 3, с. 30--38.

[9] Бойков В.А., Колючкин В.Я. Алгоритм селекции изображений объектов на случайном пространственно неравномерном фоне. Информационно-измерительные и управляющие системы, 2016, № 3, с. 29--36.

[10] Chen Z., Wang X., Liang R. RGB-NIR multispectral camera. Opt. Express, 2014, vol. 22, no. 5, pp. 4985--4994. DOI: https://doi.org/10.1364/OE.22.004985

[11] Мальцев Г.Н., Луцай С.И. Корреляционное распознавание объектов по многоспектральным данным. Оптический журнал, 2004, т. 71, № 11, с. 15--18.

[12] Павлов Н.И., Ясинский Г.И. Авиационный малогабаритный многоспектральный сканирующий прибор. Оптический журнал, 2010, т. 77, № 3, с. 67--72.

[13] Барышников Н.В., Бокшанский В.Б., Животовский И.В. Автоматизация измерений световозвращательных характеристик. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2004, № 2, с. 27--35.

[14] Бокшанский В.Б., Карасик В.Е., Таранов М.А. Автоматическое обнаружение световозвращателей с помощью лазерных локационных систем. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2011, № 2, с. 25--35.

[15] Карасик В.Е., Орлов В.М. Лазерные системы видения. М., Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001.