空间目标天基光学定位方法综述

近年来空间目标定位领域不断结合网络协同、多模融合等探测技术,发展迅速。其中,基于天基光学探测的定位方法以隐蔽性好、测量精度高的独特优势在民用和国防领域应用广泛。为了分析不同情景下适用于不同类型目标的定位方法,针对基于天基光学探测的空间小目标定位进行综述。首先介绍天基光学探测技术的发展、空间目标的分类和特点以及空间目标定位的概念。然后着重分析适用于空间“小、弱”目标的单星和多星定位方法,并对近年提出的异质传感器联合定位展开说明。最后,依据成像过程建立空间目标定位误差分析模型,分析定位精度的影响因素占比并根据现存问题做出总结和展望。

反“低慢小”无人机红外检测方法研究

针对“低慢小”无人机的空中威胁,各国均大力投入反无人机技术研究,提出了一种基于密度-距离空间的红外单帧检测新方法。利用红外小目标在有限的区域内拥有比邻近区域更高的灰度值特点,提出密度与距离概念,建立密度距离空间。通过等效目标的定位方法将不规则的目标区域转换成规则的几何图形来获得准确的目标位置。实验结果表明:密度-距离检测算法在复杂背景下具有更好的检测性能和鲁棒性,当目标明显且存在连续背景杂波时AUC值接近于1;平均每帧的检测时间为0.021 2 s,同时兼顾了检测精度和检测速度。该算法不受无人机自身尺寸和形状变化的影响,具有较强的适应能力,适合多种背景下的单帧红外小目标检测。

基于局部对比度和全卷积网络的小空间碎片检测

近年来环绕地球轨道的空间碎片数量急剧增加,对在轨运行的航天器构成严重威胁;基于天基监视平台的空间碎片小目标快速检测对于航天器远距离规避具有重要意义,然而由于空间碎片小目标的快速相对运动和宇宙射线产生的噪声,空间碎片小目标快速检测极具挑战;提出了一种基于深度卷积神经网络的天基空间碎片小目标显著性检测方法,首先,使用局部对比度方法获得输入图像的空间对比度图;然后,通过全卷积网络结合上述对比度图捕获时空显著性信息;最后,基于仿真视频序列图像开展实验验证,可实现对最远距离为30 km,最小为16像素的目标准确检测;通过设置不同的高斯白噪声方差参数模拟空间环境噪声,证明了在噪声背景条件下对空间碎片小目标检测的有效性和鲁棒性。

基于深度学习的红外目标检测方法

由于背景的复杂性和小目标的多样性,红外小目标已经成为一个挑战;为了解决这个问题,与传统方法不同的是,提出一种基于密度-距离的最新检测方法;首先,对红外图像参数计算引信上的传感器以设置目标检测方法的边界限制;其次,提出了基于密度-距离空间的候选目标检测方法;最后,自适应像素生长(APG)算法用于抑制杂波,从而检测出实际的目标;利用真实红外图像数据库进行了仿真验证,仿真和硬件在环实验实施以验证该方法的有效性;结果表明,红外图像引信上的传感器在弹丸旋转时具有稳定的视场,可以清楚地看到观察红外小目标;该方法具有较好的抗噪性,不同大小的目标检测、多目标检测和各种杂波抑制能力;实验结果表明,该方法对多种不同场景中的信噪比较低的目标具有良好的检测效果,平均检测概率达84%以上。

基于新型全景光电的超近空防护系统设计

近年来,随着消费级无人机市场需求的快速增长,由“低慢小”目标造成所引起的安全隐患不断增多,对重点区域的低空安全威胁日益增大,研究对“低慢小”目标的有效探测技术迫在眉睫。基于此,本文对现有反无人机技术体系的组成及各类探测技术手段的特点进行分析,总结出现有防护系统对中近距离突然起降、快速穿越防护区域周界的“低慢小”目标的探测预警能力不足。为解决此问题,本文开展一种新型全景光电探测技术的研究,采用低成本的低照度、大视场可见光探测器件,通过多传感器的拼接技术,实现单节点大空域范围的覆盖与显示,利用类人视觉机制的智能算法,实现复杂场景内目标的快速检测与准确识别,通过多节点分布式组网部署方式,有效提升了系统在超近空的防护能力。

密集小尺寸非合作空间目标快速捕捉器的设计与研究

针对密集小尺寸非合作空间目标群的清除方法进行探讨,通过仿真实验给出捕捉器各部分材料的选取方案,为今后密集小尺寸空间非合作目标快速捕捉及消旋的工程实践提供理论依据。

天文光电观测系统实时信息处理机的设计与实现

针对地基天文光电观测系统获取图像数据量大、实时处理难度高等特点,设计并实现了以高可靠CPCI工控机为平台、基于FPGA+双DSP TMS320C6455的实时信息处理机。详细介绍了实时信息处理机硬件结构,深入分析了实时信息处理机的设计特点。针对实时信息处理机实时图像获取和实时图像处理的主要任务,重点描述了工程实现过程中图像获取及处理流程、弱小目标检测算法实现、DSP任务分割和速度优化等。外场实验及大量实测数据处理结果验证了该处理机的实时性和处理能力,满足了天文光电观测系统的要求,为高分辨率图像的处理运算提供了可靠的硬件平台。

逆合成孔径成像激光雷达在空间小目标成像中的应用

针对空间小目标实现毫米级的二维图像重建,构建了基于逆合成孔径激光雷达成像系统。通过大带宽线性调频技术获得高分辨率距离向数据信息,通过"一步一停"模式多点位数据采集获得高分辨率方位向数据信息,再将两者进行图像融合得到二维合成图像。给出了空间小目标的运动特性,在分析了自旋分量与平动分量的基础上,论证了转台模型模拟空间小目标的可行性。试验针对毫米级细铝条进行二维图像重建。试验结果显示:重建图像在边缘位置上重叠较多,而在中心位置上重构密度较弱,但仍可清晰地识别出小目标,满足设计要求。

改进粒子滤波算法在深空红外小目标跟踪中的应用

非负矩阵分解具有较好的特征提取性能,广泛应用于数据融合领域,而粒子滤波则是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效方法.该文结合两种算法的优点,提出了一种基于改进粒子滤波的红外小目标跟踪算法.利用NMF融合当前与之前的粒子分布权重,减小经典粒子滤波退化发散带来的精度误差.避免了目标遮挡及暂时消失带来的跟踪错误.仿真实验证明本文算法相对于经典粒子滤波,具有更好的跟踪精度和稳定性.

基于假设检验的小弱运动目标航迹起始

根据目标与噪音(或虚警)在时域和空域上所表现出的不同特性,提出了一种基于空域邻域聚类和时域轨迹连续性相结合的假设检验方法,以建立小弱运动目标航迹起始,并对其性能进行了详细分析.基本出发点是:空域上,小目标是占有少量像素且幅度均匀的小块,聚集度较高,而噪音点是独立、不相关的,聚集度较低;时域上,运动目标将以较大概率出现在由轨迹连续性决定的预测点邻域内,而虚警是杂乱无章,连续多次出现在该邻域内的几率较小.理论分析和实验结果表明,本文方法能较为有效地建立目标初始航迹.

一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法

提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提出了一种基于预分类的两级分类识别策略。在此基础上重点针对空间有形小目标识别所具有的小样本学习问题的本质和特点,采用基于序贯最小优化(Sequential Minimal Optimization:SMO)改进的支持向量机解决训练问题,从而提高了训练的效率和精度。最后,通过10类空间有形小目标共1360个成像尺度不大于30×30像素的仿真样本进行仿真检验,结果表明本文所提出的识别方法的正确率达到了98%(训练样本数454,测试样本数906),完全可以满足实际应用需要,而且具有良好的实时性。

基于卡尔曼滤波的弱小目标实时检测与跟踪

提出一种基于卡尔曼滤波的弱小目标实时检测与跟踪方法。计算每帧图像上所有星点到参考星点的距离,利用目标与背景恒星运动特性上的差异检测出运动目标。针对漏检问题,采用卡尔曼滤波算法估计目标在漏检帧上的位置,通过对图像的重分割寻找丢失目标,利用目标的运动信息建立连续的目标链。实验结果表明,该方法能实现高检测率和低虚警率的实时检测。

空间小目标动态规划检测

为了从序列图像中检测出空间小目标,提出了一种改进的动态规划算法。介绍了动态规划小目标检测算法的发展过程。针对工程应用中为了获取亚像素质心而对图像散焦处理的情况,对原算法的评价函数递归方程进行改进,提出用方向加权的多点能量累积代替原算法的单点累积,并将多速度平面分别计算的方式简化为速度初始化与历史速度修正方式。最后,针对算法实现过程中遇到的初始状态计算、恒虚警阈值以及轨迹数据结构等关键问题进行了说明。在实验参数条件下,计算量比原算法减少了约50%。实摄图实验结果表明,方向加权的多点累积算法5帧即可检测出目标,而原算法在第10帧时仍有大量虚假轨迹;在第5帧的20条最大评价值轨迹中,多点法的评价值信噪比比原算法提高42%。方向加权的多点累积算法可以有效抑制孤立噪声点产生的虚警,提高算法的检测能力。

极紫外波段空间相机的辐射定标

考虑极紫外波段空间相机尚无合适的辐射定标方法和装置,本文提出了适用于该波段的小目标成像辐射定标方法并基于该方法在实验室建立了辐射定标装置。提出的标定方法首先使用标准传递探测器标定小目标的辐射亮度;然后,用待定标相机中心视场对该小目标成像,获得中心视场部分的辐射强度响应度;最后,通过调整转动结构使不同视场对该小目标成像,得到不同区域的辐射强度响应度。构建的辐射定标装置由光源系统、标准传递探测器、真空罐及四维运动转台等组成。光源系统包括空心阴极光源、极紫外掠入射单色仪、准直反射镜,能够出射工作波段的准直光束;标准传递探测器标定出光束照度并计算得到小目标的辐射强度;运动平台使相机能够以不同视场角对小目标成像,测得不同视场的辐射强度响应度。利用该装置对一台极紫外相机进行了辐射定标实验,并进行了误差源分析。实验结果表明该装置的定标精度优于15%,能够实现整机状态下的辐射定标。

基于小区域滤波的快速星图弱小目标分割算法

时间序列帧星空图像中弱小目标的检测是天基监视地球同步轨道卫星需要解决的关键技术之一,星图中的背景杂波抑制与小目标分割对运动目标的检测与精确测量是至关重要的。针对这一问题,提出了一种基于小区域滤波的快速星图弱小目标分割算法。首先采用最小二乘拟合方法得到高斯背景均值和标准差;然后利用小区域滤波抑制背景杂波;最后利用固定阈值滤除灰度过小像素点。实验结果表明,该算法能够较好地保持恒星和运动目标的边缘,为恒星和运动目标的快速定位奠定了基础。

天文光电图像序列目标成像特征提取与分析

地基大视场天文光电观测系统获取的序列图像中,空间目标和数目众多的恒星目标成像特性相似,大部分都表现为弱、小目标特性,需根据二者特征之间的微小差异实现目标的正确可靠识别。首先分别从空域和时域的角度出发,将目标的成像特征分为静态特征和动态特征,并提出了相应的特征计算方法。然后结合实测数据,根据目标的特征提取结果深入分析了空间目标和恒星目标的成像特征,并详细比较了两者的成像特征差异。空间目标和恒星目标的成像特征提取和分析,为空间目标虚警的消除提供了大量的判决依据,有助于空间目标的低虚警率检测识别。

基于ISAIL的空间小目标成像系统设计与仿真

为了实现对空间小目标的毫米级成像,设计了基于转台模型的逆合成孔径成像激光雷达系统,实现了距离向和方位向的数据融合并完成了模拟目标的2维图像重建.系统采用窄线宽光纤激光器、大带宽电光调制器完成了对激光脉冲的线性调频,并利用外差干涉的原理提高了回波信号的信噪比.结合空间小目标的运动特性,推演了含有旋转分量的激光雷达回波信号方程.在R-D算法中代入旋转分量完成图像重建的校正,实现了对模拟空间小目标的2维图像重建.实验用毫米级铝条模拟空间小目标,用步进电机使转台匀速旋转,模拟目标旋转过程.实验结果显示:当目标固定时通过回波能量即可获得1维距离向图像,峰值位置与真实目标的特征位置一致;当目标运动时通过数据压缩、R-D算法及旋转分量的校正可获得模拟小目标ISAIL的2维重建图像,验证了系统可实现对毫米级模拟小目标的图像重建.

一种天文光电图像序列弱小目标实时检测算法

地基大视场天文光电观测系统获取的序列图像中,空间目标和数目众多的恒星目标成像特性相似,大部分都表现为弱、小目标特性,实现它们稳健实时检测具有较大的难度。本文在深入分析天文光电图像弱小目标成像特点的基础上,结合实际工程对目标检测的强实时性和高检测概率需求,针对恒星目标和空间目标的时空域特性差异,提出了一种基于时空域联合滤波的弱小目标检测算法,首先在空域上通过抑制背景增强目标,然后在时域上分别通过多帧相关运算和多帧差分运算,快速有效地检测恒星目标和空间目标。最后结合实测数据和硬件平台,验证了该方法的有效性及实时性。

基于二阶方向导数尺度空间的小目标检测

目标的尺度信息,是2维图像中小目标检测性能发挥的重要因素。该文提出一种基于二阶方向导数尺度空间的小目标检测方法,直接利用目标尺度信息对所感兴趣的目标进行选择。在Lindeberg尺度空间理论的基础上,该文采用偏微分方程方法,推导了最大和最小二阶方向导数的尺度空间,并分析了其在目标尺度表示上的特点。同时,给出构造尺度空间的参数选择依据,分析不同目标在尺度空间上的变化规律,提出利用二阶方向导数尺度空间进行小目标检测的具体实现算法。通过方法对比和对实际数据的处理,表明了该文方法具有较为稳健的小目标检测性能,提高了Laplace尺度空间对非圆结构目标的检测能力。

利用不变矩去除恒星的空间小目标检测方法

相邻帧配准差分去除恒星方法,在处理16位灰度图像时,由于高亮度恒星的插值误差大于目标灰度与背景之差,导致差分不能有效去除恒星干扰。针对该问题,引入模式识别中的不变矩概念,提出基于不变矩的空间小目标检测方法。该方法从恒星之间的相对位置入手,避开通过灰度差分消减恒星的过程。利用相邻帧中恒星不变矩相等的特性,寻找三颗恒星作为参考恒星组;向参考恒星组逐一加入未知星点,通过判断增加星点后不变矩是否仍相等来提取恒星;利用目标运动的连续性和一致性从剩余星点中提取目标。通过对仿真恒星点配准差分说明问题的由来,利用实摄序列图像对配准差分法和不变矩方法对比实验,结果表明,配准差分法无法去除的恒星可以通过不变矩方法去除,该方法能够从16位灰度图像中有效检测出小目标。