目標衍生屬性光電偵察技術

內容簡介

目標衍生屬性光電偵察技術是一種通過光電手段獲取目標附屬部分或由目標附帶產生或目標特徵合成，且反映其本質特徵的衍生屬性來進才拘晚行目標探測、識別、跟蹤和監視等的新型目標偵察方法。圍繞著其概念內涵、基本原理和技術實現，本書分源個部分共遠章進行系統危臭民霉探討。第員跨判嚷部分著重介紹目標衍生屬性提出的背景、概念內涵、產生與分類以及典型的目標衍生屬性光電偵察方法；第圓部分著重論述空中運動目標衍生屬性的雷射偵察，涉及大氣風場擾動、尾渦和大氣成分擾動猿種衍生屬性；第猿部分系統闡述目標載體逆反射和標識兩種衍生屬性的可見光成像偵察；第源部分則針對圖像合成屬性偵察的關鍵，重點探討地轅海面目標的空天一體圖像合成屬性偵察處理問題。本書既適合從事光電探測、目標偵察、戰場監視、圖像處理等領域的研究人員閱讀和參考，也可作為有關專業高年級本科生和研究生的參考書。

圖書目錄

第1章緒論1

1.1目標偵察概述鑽定屑1

1.1.1目標偵察1

1.1.2偵察技術對作戰的影響及其發展趨勢2

1.1.3電子偵察與聲學偵察4

1.1.4光電偵察6

1.2目標衍生屬性偵察10

1.2.1目標衍生屬性概念10

1.2.2目標衍生屬性內涵11

1.2.3典型目標衍生屬性光電偵察方法12

參考文獻16

第2章空中運動目標風場擾動雷射偵察17

2.1大氣風場特性和目標擾動信息獲取17

2.1.1大氣風場特性17

2.1.2運動目標信息獲取算法原理18

2.1.3大氣風場分布反演算法20

2.1.4運動目標信息獲取算法24

2.1.5實驗驗證25

2.2目標大氣風場擾動探測系統與性能分析26

2.2.1探測系統結構26

2.2.2探測系統性能分析27

2.3尾渦擾動場產生機理與特性31

2.3.1尾渦擾動場產生機理31

2.3.2尾渦擾動場解析模型33

2.3.3尾渦擾動場特徵參量35

2.3.4仿真分析37

2.4基於相干都卜勒雷射雷達的尾渦探測41

2.4.1飛機尾渦的相干都卜勒雷射探測原理41

2.4.2尾渦回波都卜勒譜建模與分析42

2.4.3仿真分析48

2.5基於雷射回波的飛機尾渦識別與參數提取50

2.5.1雷射雷達探測回波的預處理50

2.5.2基於都卜勒譜特徵的飛機尾渦識別52

2.5.3基於雷射回波的飛機尾渦參數提取57

參考文獻66

第3章空中運動目標擾動大氣成分雷射偵察68

3.1大氣CO2擾動雷射偵察68

3.1.1目標擾動大氣CO2成分特徵68

3.1.2大氣CO2擾動雷射探測原理77

3.1.3差分吸收雷射雷達探測系統方案83

3.2水汽濃度探測94

3.2.1水汽濃度探測原理95

3.2.2差分吸收雷射雷達探測系統設計96

3.2.3水汽濃度探測性能分析與仿真98

3.3大氣成分擾動探測性能分析103

3.3.1經驗模式分解與數據預處理性能103

3.3.2氣體濃度反演精度107

3.3.3大氣衰減與湍流對探測性能影響115

參考文獻119

第4章目標逆反射特性主動成像偵察121

4.1目標逆反射特性偵察原理121

4.2逆反射特性量化與實現122

4.2.1逆反射特性122

4.2.2逆反射特性量化建模125

4.2.3主動成像系統分析127

4.3逆反射體探測與提取127

4.3.1特徵顯著性分析127

4.3.2特徵顯著性建模128

4.3.3特徵顯著性目標探測134

4.4逆反射體探測實例139

4.4.1逆反射體實例139

4.4.2主動成像系統分析婆匪與設計140

4.4.3顯著性多特徵融合目標探測145

參考蒸腿照文獻149第5章目標標識屬性被動成像偵察151

5.1顏色分立特徵灰度化處理151

5.1.1灰度化方法分析151

5.1.2顏色分立特徵灰度化原理153

5.1.3灰度化預處理157

5.2基於改進SIFT的標識識別170

5.2.1SIFT運算元概述170

5.2.2橢圓鄰域SIFT運算元174

5.2.3識別方法179

5.2.4實驗測試183

參考文獻188

第6章地/海面再永去糠目標的空天一體圖像合成屬性偵察處理190

6.1空天一體偵察圖像融合建模仿真190

6.1.1空天一體光譜維變換191

6.1.2空天一體尺度空間變換192

6.1.3空天一體輻射強度變換193

6.1.4空天一體混合像素變換194

6.1.5空天一體噪聲變換195

6.1.6仿真分析196

6.2偵察圖像的空-譜二維蟻群組合最佳化199

6.2.1空-譜二維特徵蟻群組合最佳化199

6.2.2仿真實驗與分析205

6.3偵察圖像的人工免疫網路分類214

6.3.1人工免疫網路建模與核空間映射214

6.3.2人工免疫網路訓練與偵察圖像分類217

6.3.3仿真實驗221

6.4偵察圖像的kNNS分類226

6.4.1樣本比例與聚類特徵227

6.4.2自適應C-互等比標準差測度228

6.4.3基於自適應C-互等比標準差的kNNS算法232

6.4.4仿真實驗235

6.5海背景目標的合成屬性檢測240

6.5.1融合原理241

6.5.2算法設計242

6.5.3仿真實驗243

參考文獻248

縮略語250

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