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大口径红外辐射特性测量设备目标识别与跟踪关键技术研究

孙航  
【摘要】:随着红外物理的深入研究和红外技术应用的发展,目前目标的红外辐射特性数据受到了越来越广泛的重视,具体体现在:它可为红外系统的探测、定位、分类、识别、跟踪提供基础数据;为目标识别提供分类、提取和辨认所必需的红外光谱特征库;为红外系统仿真提供目标和背景生成的物理特征及数学模型。本论文着重讨论了大口径红外辐射特性测量系统在目标识别与跟踪技术中所涉及的关键技术,并针对系统中应用的目标识别与图像处理技术、系统模型辨识技术、大惯量高精度伺服控制技术开展了深入研究。所做的主要工作如下:1)介绍了大口径红外辐射特性测量设备的研究背景及意义。讨论了大口径红外辐射特性测量设备的关键技术,以及各项关键技术的研究现状。2)讨论了大口径红外辐射特性测量设备的整体结构设计。对大口径红外辐射特性测量设备的组成及系统功能进行了介绍。讨论了设备中光机系统,电控系统的原理以及实现系统辐射定标和目标红外辐射特性反演的工作流程。3)对大口径红外辐射特性测量设备中图像处理算法的关键技术进行了研究。重点讨论了非均匀校正技术,图像降噪技术,增强及伪彩处理方法,弱小目标检测技术。对红外目标的图像数据应用上述技术进行了仿真和实验。4)在介绍传统伺服系统模型辨识的基础上,讨论了利用BP神经网络和RBF神经网络实现伺服系统模型建模的方法。通过阶跃响应实验和正弦响应实验,证明了利用本文提出的RBF神经网络伺服调节器可以显著减少系统辨识模型与实际模型的误差。5)利用传统模糊理论与PID理论相结合,设计了一种模糊PID控制器。利用Z-N法对模糊PID的初始值进行初始值设定,然后利用模糊控制器根据输入偏差和输入偏差率来自动调整PID参数的比例和微分环节的比例系数增量,从而实现PID参数的自调整。最后通过实验,验证了本文提出的模糊PID模型应用于大惯量转台具有更好的动态特性和稳态精度。最后根据本文所做的研究,提出了尚且存在的不足,并为今后大口径红外辐射特性设备中目标识别与跟踪关键技术可能的研究方向提出了建议。


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