超谱成像技术及其系统建模

超谱成像技术是未来图像情报（IMINT）系统的新兴技术。由于它能获得独特的空间和谱信息，目前正在快速地发展并被应用于国防、环境、陆地监测等许多军民应用领域。为了支持超谱传感器系统的设计和技术参数的折衷选择，美国林肯实验室开发了一种端对端分析模型，用以预测遥感系统的性能。该模型利用景象种类反射率的统计描述，并将之转换成大气、传感器和任何处理操作的影响量级。根据这些统计量的变换结果，就可获得系统的性能指标。该模型将遥感系统分为三个主要组成部分，即景象、传感器和处理算法。景象影响模型包括光照、大气能见度、阴影效应、临界效应和云层遮蔽。传感器影响模型包括辐射器噪声源，比如说耀斑噪声、热噪声、检测器读出噪声、量化噪声和相对校准误差等。处理部分则包括大气补色（校正）、各种线性变换以及用来获得检测概率的操作员数量。林肯实验室已经为几种成像光谱仪研制了相应的模型，其中包括机载超谱数字图像收集（HYDICE）设备，其工作波段覆盖0．4～2．5μm太阳光反射光谱区。本文给出这种模型的建模理论分析与操作，并提供了一个折衷选择技术参数的例子，用以表明这种模型对系统设计和传感器操作应用有着实际使用价值。

国外无人机发展趋势及关键技术

介绍了网络中心战(NCW)对无人机(UAV)的性能需求,归纳了当前国外无人机发展领域的热点和趋势,着重针对影响无人机关键性能的几大前沿技术的各自特点、研制现状及方向进行了分析和综述,并对其近期发展前景做出了预测,最后对国内无人机的相关研制工作提出了一些建议。

外军无人机当前技术发展重点及前景预测

现代战争对无人机的需求和依赖性日益增长,极大地驱动了该领域很多革命性的新概念的涌现。根据网络中心战的要求、围绕当前国外无人机研究领域的焦点,文章对其发展趋势做出了分析和归纳,指出:无人机的发展应顺应新的作战运用,集传感器、射手及通信结构为一身的高效费比、多任务平台将是无人机的下一个发展方向。为实现该目标,则必须大力发展包括传感器、数据链和信息处理等在内的关键技术,为无人机的性能提升提供必要的技术支撑。

机载传感器技术的新发展

为了完成搜索、跟踪、信号接收、干扰和通信等任务，美军正在着手研究将各种传感器信息通过网络进行连接和互补。