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深空红外目标场景的建模与仿真技术研究


国防科学技术大学 硕士学位论文 深空红外目标场景的建模与仿真技术研究 姓名:李阳 申请学位级别:硕士 专业:信息与通信工程 指导教师:卢焕章 2010-11

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在研制新型红外成像系统或研究目标检测识别算法时,需用大量不同状态的红外图 像进行测试、训练和评估。然而,外场实拍要耗费很长的时间和大量的人力物力,严重 影响研制进度与效率,红外成像仿真技术则为解决这类问题提供了一种极为经济、有效 的途径。 本文深入研究了深空背景条件下红外目标场景的建模与仿真技术,研究内容涉及传 热学、惯性技术、红外物理、信号处理、建模与仿真等多门学科,具有较大的挑战性与 探索性,所做主要工作如下: 1. 根据传热学原理建立空间目标的热模型, 利用节点热网络法求解出空间目标的表 面温度分布,然后计算目标与背景的红外辐射,并进行量化和显示。 2. 根据探测器平台的姿态运动、探测器与目标之间的相对运动,建立运动目标成像 位置模型,计算出目标视线角与成像位置。 3. 建立探测器自身效应模型,包括光学弥散、探测器噪声、成像阵列盲元等,同时 分析了红外探测器的作用距离及目标的成像尺寸, 最后得到空间目标不同成像状 态的图像。 4. 根据红外探测器采集的实际图像对仿真图像进行了校验与可信度评估。 本文完整的仿真模拟了空间目标在红外探测器上的成像过程,同时考虑了多种因素 的影响,得到的仿真图像具有很高的真实性与逼真度,部分模型与方法已应用于某空间 飞行系统信息处理算法的测试场景生成。

关键词:红外图像仿真;空间目标;红外辐射;目标成像位置;探测器效应;模型校验

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ABSTRACT
While developing infrared imaging system or researching the algorithm of target detecting and recognition, abundance of different infrared images are necessary for testing, training and evaluation. However, real images got from the outfield need a great deal of time, manpower and material resources, which would influence the efficiency and rate of progress. Infrared imaging simulation can solve this problem as an economical and efficient method. In this paper, the modeling and simulation of the infrared scenes of the space target is deeply analyzed, several reseach fields are involved, such as thermal exchange theory、inertia technology、 infrared physics、 signal pocessing、 modeling&simulation and so on, which would be a great challenge. The main work of this paper is as follows: Firstly, based on the thermal exchange theory, the thermal model of the space target is established and the distribution of its surface temperature is calculated by using the thermal network method; and then, the infrared radiation of the target and the environment is deduced, which would be transferred into gray scale. Secondly, the motion model is discussed, the pose changes of the detector and the relative movements of the target are taken into account, moreover, the imaging position of the target is calculated. Thirdly, the inherent effects of the detector is added to the simulated images, the causation of optics dispersion, noise of the detector and blind pixels in the imaging arrays are detailed analyzed. Moreover, the operating range of the infrared detector and the imaging size of the target are also discussed. Finally, the simulated images are validated by the real images taken by the infrared detector, and the reliability of the simulated images are calculated. In this paper, the whole imaging process of the space target on the infrared detector is realized. As more factors are considered in this paper, more actual infrared images would be simulated. Some of the models and methods in this paper are used to provide testing scenes for an information processing system which works in the space.

Key Words:Simulation of infrared images; The space target ; Infrared radiation; Imaging position of the target; Inherent effects of detector; Model validation

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表 目 录
表 2-1 红外辐射光谱区划分.................................................................................................... 8 表 2-2.1 辐射角系数 1............................................................................................................ 18 表 2-2.2 辐射角系数 2............................................................................................................ 19 表 2-3 探测器接收到的辐射照度.......................................................................................... 20 表 2-4 各面元辐射亮度(面元法线方向).......................................................................... 21 表 2-5 各面元辐射亮度(探测器方向).............................................................................. 21 表 5-1 校验前仿真图像与实际图像的比较.......................................................................... 51 表 5-2 校验后仿真图像与实际图像的比较.......................................................................... 52

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图 目 录
图 1-1 仿真三要素的关系........................................................................................................ 3 图 1-2 仿真的一般过程............................................................................................................ 3 图 2-1 空间目标在宇宙空间的热平衡关系.......................................................................... 10 图 2-2 目标表面受热示意图.................................................................................................. 10 图 2-3 平板的太阳直接辐射角系数...................................................................................... 12 图 2-4 地球对平板辐射示意图.............................................................................................. 13 图 2-5 地球反照辐射示意图.................................................................................................. 13 图 2-6 目标温度计算过程...................................................................................................... 14 图 2-7 锥侧面划分示意图...................................................................................................... 17 图 2-8 锥底面示意图.............................................................................................................. 17 图 2-9 观测示意图.................................................................................................................. 17 图 2-10 侧面下半部分面元标号............................................................................................ 18 图 2-11 侧面上半部分面元标号 ............................................................................................ 18 图 2-12 有阳光照射时的温度曲线........................................................................................ 19 图 2-13 无阳光照射时的温度曲线........................................................................................ 19 图 2-14 有阳光照射时的各节点温度.................................................................................... 20 图 2-15 无阳光照射时的各节点温度.................................................................................... 20 图 2-16 理想仿真图像............................................................................................................ 21 图 3-1 向量在三维直角坐标系中的表示.............................................................................. 23 图 3-2 飞行器坐标系及转角定义.......................................................................................... 26 图 3-3 坐标系旋转示意图...................................................................................................... 26 图 3-4 目标位置示意图.......................................................................................................... 26 图 3-5 目标运动场景.............................................................................................................. 29 图 4-1 等效噪声带宽.............................................................................................................. 34 图 4-2 目标成像尺寸模型...................................................................................................... 35 图 4-3 运动模糊退化模型...................................................................................................... 37 图 4-4 点目标的光学弥散...................................................................................................... 38 图 4-5 像元示意图.................................................................................................................. 39 图 4-6 盲元仿真图.................................................................................................................. 39 图 4-7 噪声仿真...................................................................................................................... 41 图 4-8 成像仿真过程示意图.................................................................................................. 42 图 4-9 考虑探测器效应的仿真图像...................................................................................... 42

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图 5-1 仿真校验过程模型...................................................................................................... 45 图 5-2 校验前灰度直方图比较.............................................................................................. 51 图 5-3 校验后灰度直方图比较.............................................................................................. 52

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第一章 绪论
1.1 课题研究背景
红外成像是指研究如何有效地探测景物的红外辐射, 并将其转换为可被感知的图像 信号的技术科学[1]。 红外成像技术实质上是一种波长转化技术: 红外探测器接收景物 (包 括目标和背景)的红外辐射,将其转化为电压或电流输出,显示系统则根据信号的强弱 显示出相应的灰度或伪彩色图像[27]。 红外成像技术的发展综合了红外探测器件、光学设计、扫描技术、信息处理等学科 的进步成果,是当代红外技术最高水平的集中体现。其中,红外探测器是红外成像技术 的核心,直接影响着红外成像系统的性能,决定了红外成像的技术水平。由于应用需求 的驱使,红外成像技术越来越受到国际社会的关注,已成为现代国防科技的关键技术之 一。比如精确制导武器家族中的重要成员——红外成像制导武器,正逐渐成为战争的宠 儿,因为它具有高精度、高灵敏度、高分辨率、高帧频(凝视红外) ,抗干扰性强,可 自动识别目标甚至目标的要害部位,可全天候工作等特点,目前已广泛应用于制导导弹 和灵巧弹药中[28]。尽管目前红外成像技术主要应用在军事方面,但它在工业、遥感、交 通、环境保护、医疗等方面也获得了相当广泛的应用。 随着红外成像技术的快速发展, 事关国防安全的先进红外成像制导和红外对抗系统 的研制、军用红外成像探测设备的更新换代愈加紧迫。如何快速、高效率地研制在各种 复杂红外背景环境和干扰下能准确捕获目标的红外成像制导系统, 研制有效避开敌方红 外制导攻击的红外隐身武器及红外对抗手段, 已成为现代战争高科技对抗的关键问题之 一。在新型的红外成像系统的研制或目标的检测识别算法设计过程中,需用大量的不同 状态红外图像进行测试、训练和评估。然而,通过靶场试验得到的红外图像序列有很大 的局限性,首先外场实拍要耗费很长的时间和大量的人力物力,另外很难获得各种不同 条件下的红外图像,不可能对所有不同的目标、不同的运动状态和不同的环境进行测试
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,而且许多军事目标的红外图像也是难以拍摄到的,这样不可避免地会影响对系统实 红外成像仿真技术为解决这类问题提供了一种极为经济、有效的途径,是降低系统

战性能的评估。 研制成本、缩短研制周期、提高效费比的关键。随着计算机仿真技术和硬件设备性能的 不断提高,它可以逼真地生成各种复杂环境和干扰条件下目标与背景的红外图像。根据 预先建立的目标与场景的几何模型、运动模型以及探测器模型,可实时地生成某时刻多 角度的飞行动态红外场景。 仿真生成的图像可为红外成像系统的性能评价和改进提供依

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据, 也可为目标检测识别算法提供测试场景。 红外成像仿真技术在国内外正在迅速发展, 并在各种相关领域特别是军事领域获得了广泛的使用[7][10] [35][37][57]。 将大量的红外成像仿真试验与有限次的实靶测试相结合,是高效率、高可信度地设 计评估红外系统的最佳途径。本文结合国家 XXXX 项目,以深空背景的红外目标场景 建模与仿真为研究内容,对空间目标的辐射特性、成像位置、探测器自身效应以及模型 的校验与可信度评估等关键技术展开深入研究, 可为我国空间探测与红外成像制导武器 的研制提供可靠的信号源。

1.2 建模与仿真的概念及过程
为了研究、分析、设计和实现一个系统,需要进行试验。试验的方法基本上可以分 为两大类[47]:一类是直接在真实系统上进行;另一类是先构造模型,通过对模型的仿真 试验来代替或部分代替对真实系统的试验。传统上大多采用第一类方法,随着科学技术 的发展,尽管第一类方法在某些情况下仍然是必不可少的,但第二类方法日益成为人们 更为常用的方法,主要原因如下: (1)系统还处于设计阶段,真实系统尚未建立,人们需要更准确地了解未来系统的 性能,只能通过对模型的试验来了解。 (2)在真实系统上进行试验可能会引起系统破坏或发生故障,例如,对一个处于运 行状态的化工系统或电力系统进行没有把握的试验将会冒巨大的风险。 (3)需要进行多次试验时,难以保证每次试验的条件相同,因而无法准确判断试验 结果的优劣。 (4)试验时间太长或试验费用昂贵。 因此,在模型上进行试验日益为人们所青睐,建模技术也就随之发展起来。 模型可以理解为:为了某个特定目的将系统的某一部分信息减缩、提炼构造而成的 系统替代物,是系统某种性能的一种抽象形式。建模的方法大致可以分为三种[46]。一种 是纯理论的建模方式,也就是各种参数都按照理论的方式计算。这种方法适合于还没有 出现的目标类型,或者我们暂时无法触及的敌方目标类型。另一种是统计建模,这种方 式说到底就是一种经验模型,通过已经测量的数据推演其他条件下的数据。这种建模方 式的缺点是需要大量的实验数据。还有一种建模方式是这两种方式的结合,即半经验模 型。有理论计算,某些部分用实验结果代替,或者是某些参数选取经验数据。这种建模 方式可以为我们节约大量的建模时间和经费,而且建模的精度也相对较高。 仿真是通过对模型的试验以达到研究系统的目的,或用模型对系统进行试验研究的 过程[47]。从广义上讲,仿真就是利用相似学的基本原理,通过研究某种事物来研究与之 相似的另一种事物的过程。
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仿真有三个基本的活动,即系统建模(一次建模) 、仿真建模(二次建模)和仿真试 验,联系这三个活动的是计算机仿真的三要素,即系统、模型、计算机(包括硬件和软 件) 。它们的关系可用图 1-1 表示。
系统 系统建模 仿真试验

仿真建模 模型 计算机

图 1-1 仿真三要素的关系

如前所述,仿真是基于模型的活动,其过程如图 1-2 所示。 第一步是系统建模。要针对实际系统建立其模型。建模与形式化的任务是根据研究 和分析的目的,确定模型的边界。因为任何一个模型都只能反映实际系统的某一部分或 某一方面,也就是说,一个模型只是实际系统的有限映像。另一方面,为了使模型具有 可信度,必须具备对系统的先验知识及必要的试验数据。特别是,还必须对模型进行形 式化处理,以得到计算机仿真所要求的数学描述。

图 1-2 仿真的一般过程

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第二步是仿真建模。其主要任务是:根据系统特点和仿真要求选择合适的算法。当 采用该算法建立仿真模型时,其计算的稳定性、计算精度、计算速度应能满足仿真的需 要。 第三步是程序设计。即将仿真模型用计算机能执行的程序来描述。程序中还要包括 仿真试验的要求,如仿真运行参数、控制参数、输出要求等。 第四步是模型运行。分析模型运行结果是否合适,如不合适,从前几步查找问题所 在,并进行修正,直到结果满意。 最后是进行仿真试验、处理仿真结果。

1.3 红外成像仿真原理
红外成像的原理是探测器依次把景物各部分强弱不等的红外辐射信号转换成相应 的电信号,然后经过放大和视频处理,最终显示出来,其示意图如图 1-3 所示。

成像位置 显示 探测器 自身效应 红外探测器

红外辐射

图 1-3 红外成像原理

红外成像仿真可以看作是在时间、空间、光谱以及辐射量等方面,对目标红外辐射 分布、红外辐射在介质中的传播和在探测设备里能量转换过程的一种模拟。利用计算机 进行仿真时,需要解决三个关键问题,一是目标红外辐射的计算,二是目标成像位置的 确定,三是探测器自身效应对成像的影响,本文即围绕这三个问题展开。另外,红外辐 射在介质中的传播也是一个很重要的问题, 但由于本文研究的是深空背景条件下的红外 成像仿真,故无需考虑大气传输对最终成像结果的影响。 红外成像仿真是基于“相对等效”原理,模拟红外目标与环境在典型实战情况下, 在红外成像系统中生成的等效目标与环境特征图像。 为了生成一幅与用红外探测器得到 的信息一致的模拟红外图像,需要以下几个步骤[1][6]: 1)收集场景的相关信息,建立 目标的几何模型;2)根据传热学原理,建立目标的热模型,计算目标表面的温度分布; 3)根据红外理论,建立目标表面的红外辐射模型,计算探测器接收到的红外辐射;4) 模拟探测器姿态运动、探测器-目标相对平动导致的目标在探测器上成像位置的变化; 5)考虑红外探测器作用距离与光学系统的成像效应,模拟红外探测器的特性,仿真生 成红外图像。 在目标与背景的红外辐射特性的理论计算中,需要大量的诸如材料的比热、导热系
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数、表面辐射特性参数和红外辐射特性参数等相关物性参数,这些参数直接影响目标与 背景温度和红外辐射的计算结果, 其中表面红外特性参数对目标的红外辐射特性和红外 热像模拟的影响更大,即使在相同的温度分布情况下,不同的表面红外辐射参数,也会 形成不同的红外热像特征。所以在目标与背景的红外热像建模研究中,获得较为准确的 物性参数是很重要的。但是在红外辐射特性建模的研究中,要获得所需的全部物性参数 是很困难的,尤其是在对外军目标进行红外辐射特性模拟时,其物性参数更难获得,成 为目标红外热像模拟的制约因素之一。 对此问题可考虑采用如下的解决方法[2]:1) 充分调研,对各种文献资料中涉及到的 物性参数进行归纳整理,获取可以利用的相关物性参数。2) 利用可以获得的材料进行 实测。3) 对某些不能获得的参数,首先根据该参数可能的范围,假定一系列数值,然 后利用红外热像模型进行计算,然后分析该参数对红外辐射特性的影响程度,即红外辐 射特性对该参数的灵敏度,则可在该参数可能的范围内任取一值进行计算。如果较为敏 感,则需另想方法。4) 利用其他领域的理论研究成果,通过理论分析获得某些物性参 数。

1.4 国内外研究现状
红外成像仿真技术最初是为了提高红外成像导引头性能的需要而产生的。 基于目标 与背景的红外辐射特性,生成目标与背景的红外热像,为导引头的设计提供目标与背景 的红外辐射对比特性和红外成像特征,对导引头在各种复杂条件下发现、识别和跟踪目 标,提高其性能参数具有十分重要的意义[2]。鉴于此,自 70 年代末、80 年代初以来, 美国等一些西方国家纷纷投入大量的人力物力进行研发,取得了重大进展,形成了一系 列的研究模型和软件,并且已成功地应用于红外制导导弹的研制。 最初,人们通过直观推断和大量的热能数据来确定物体表面的辐射出射度,即经验 模型确定法,但这种方法主观随意性较大,且对环境因素影响的表示过于简单。在 80 年代末,随着研究的深入,研究者们逐渐注意到几乎所有的内部因素、环境条件以及背 景差异都对物体的红外特征有着直接的影响,因此建立物体表面的热平衡方程,通过求 解方程来预测物体表面的温度分布,就成了绘制物体红外图形的精确方法,这种方法被 称为第一原理模型。1988 年,Cathcart 提出了考虑不同环境条件下和不同背景的物体红 外仿真的第一原理模型,模型利用各种初始条件和边界条件求解方程组,从而得到物体 表面的辐射分布[63]。基于第一原理模型的类似工作有很多。值得指出的是,此时出现了 一个较为完善的基于第一原理模型的温度预测模型 PRISM, 它通过给定物体的材料、 结 构、热参数、周围环境及大气等条件,计算出物体表面的等温面分布[64]。但求解第一原 理模型庞大的热平衡方程组的计算量非常大,尤其是当物体表面面元的数量较大时,相

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当耗时。此时,也出现了一种半经验第一原理模型,它把经验模型确定法和第一原理模 型两者结合起来,用以确定物体表面的温度。IRMA 就是这一类模型的典型例子[65]。 随着对物体红外成像仿真研究的深入,仿真的物体红外图像也越来越具有真实感, 所涉及的范围也越来越广。 1988 年出现的“目标与场景光谱红外成像系统”—— SPIRITS(Spectracal Infrared Imaging of Targets and Scenes)可以模拟各种背景情况下的航 天器的红外图像;1996 年,英国的 Pentecost 为了克服绘制的不真实感和实测红外数据 不足的困难,利用神经网络等方法,采用真实红外图像和人工合成红外图形图像相结合 的方法进行场景绘制和目标识别;1997 年,法国 Jagueneau 等人开发了一套光电场景图 像生成和传感器模型系统 SEISM ; 2005 年, Guissin 提出了一个红外成像仿真器 IRISIM(infrared imaging simulator),可以模拟宽波段和多光谱红外成像系统的完整成像 过程,支持对合成图像的可靠性评估[3]。 目前, 一些著名的视景仿真公司已在其主要产品中增加了红外场景合成模块并商品 化(但大部分产品或特殊模块对我国禁售) ,如 MultiGen-Paradigm 公司的 Vega/Vega Prime ( SensorVision 模块) 、 Evans&Sutherland 公司的 EPX ( Environment Processor technology with military extensions) 、Quantum3D 公司的 viXsen 等。 与国外发达国家的成熟技术相比,国内的红外成像仿真技术起步较晚,整体水平落 后很多。这主要表现在,只有零星的、特定的红外目标与环境的研究,没有开发出具有 独立知识产权的全数字红外仿真框架,更无一套完整的商品化的红外场景合成软件。虽 然国内研究涉及红外成像仿真的各个环节,但注重于仿真热模型和红外特征分析,红外 场景图像合成的研究相对较少。 近年来,在军事需求的牵引下,国内越来越多的高等院校和科研院所开展与红外成 像仿真技术相关的研究工作,包括航天科工集团 207 所、北京航空航天大学、国防科技 大学、哈尔滨工业大学、浙江大学、南京理工大学等,并取得了不少研究进展,研究内 容包括城市景物、坦克、飞机、舰船、卫星、导弹等的红外仿真[1][2][7][43][54][66][67]。这些 研究均采用比较成熟的半经验第一原理模型, 即把经验模型确定法和第一原理模型两者 相结合来求解目标表面的温度分布,并有如下发展趋势:一是将目标划分得更为精细; 二是进一步改进算法,以提高运算速度。 在实际情况下,目标并不是孤立存在的,目标总是与背景相互作用的,如坦克与空 气、地面,舰船与空气、海面等均存在能量交换,而且还需考虑大气衰减及大气红外辐 射的影响。由于大气对辐射的吸收和散射以及大气湍流等效应的作用,会造成图像变形 和模糊,影响模拟图像的逼真度,故需要采用大气辐射传输模型进行模拟[73]。随着近代 物理和计算机技术的发展,大气辐射传输计算方法,已经由 20 世纪 60 年代的全参数化 或简化的谱带模式发展为目前的高分辨率光谱透过率计算, 由单纯只考虑吸收的大气模 式发展到散射和吸收并存的大气模式, 且大气状态也从只涉及水平均匀的大气发展到水

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平非均匀大气,同时已发布 LOWTRAN、MODTRAN、FASCOD 等多种在目标探测和 遥感中得到广泛应用的模型和软件。 本文研究的是深空背景条件下的红外目标场景仿真,无需考虑大气传输的影响,而 且对应的背景是 4K 的冷背景,在红外探测器上产生的光辐射很小,可以忽略不计。 为了提高仿真图像的真实性和逼真度,探测器自身效应也是一个不可忽视的因素。 国内关于探测器自身效应对成像影响的研究已经取得了一定成果,包括光学弥散、探测 器噪声等,建立了一些模型和方法[9][10][20],而这些模型和方法对于提高红外仿真图像的 可信度具有重要意义。

1.5 本文安排
本文共分为六章,各章内容如下: 第一章 绪论。主要介绍了红外成像仿真的研究背景、建模与仿真的概念及过程、红 外成像仿真的原理以及这一领域国内外目前的发展状况, 最后介绍了本文的 主要内容与安排。 第二章 空间目标的红外辐射特性。首先简单介绍了红外辐射的基本特征;然后根 据传热学原理, 建立目标的热模型, 根据节点热网络方程计算目标表面的温 度分布;再根据红外理论,建立目标表面的红外辐射模型,计算探测器接收 到的辐射照度及目标的辐射亮度;接着,进行量化和显示;最后,以空间锥 形目标为例进行了计算和仿真。 第三章 运动目标成像位置模型。介绍了方向余弦矩阵的定义与性质,并推导出探 测器平台的姿态运动模型、 探测器与目标之间的相对运动模型, 最后对目标 的运动轨迹进行仿真与分析。 第四章 红外探测器自身效应模型。首先分析了红外探测器的作用距离和目标在探 测器上的成像尺寸;然后建立了成像的光学弥散模型,包括衍射、像差和运 动模糊;研究了成像阵列模型,即盲元的分布;介绍了噪声的产生机理、分 布及其仿真方法; 最后根据建立的模型进行仿真, 得到十分接近实际红外图 像的仿真图像。 第五章 模型的校验与可信度评估。介绍了模型校验和可信度评估的一些基本理论、 概念和方法, 总结了红外仿真图像的评价指标, 并根据探测器采集的实际图 像对仿真图像进行定性分析与定量评价,对所建立的数学模型的进行验证, 最后将校验前后的结果进行了比较。 第六章 总结与展望。总结本文已完成的工作,并对下一步的研究方向进行展望。

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第二章 空间目标的红外辐射特性
探测器只有在接收到目标的红外辐射后,才能进行后续的成像与输出。对于在外层 空间运行的空间目标,它的红外辐射特性主要取决于它的表面温度,而它的表面温度主 要取决于它所处的空间环境以及自身状况[46]。空间目标在运行的过程中,不断的与周围 环境进行热交换,同时在目标内部由于电子仪器等的工作,也存在着各种热交换。所有 这些因素都影响着目标的表面温度,进而影响到目标的红外辐射特性。 热传递有三种基本方式:热传导、热对流、热辐射。传导和对流这两种热量传递方 式只有在有物质存在的条件下才能实现,而热辐射在真空中传递最有效,任何物体,只 要温度高于 0 K ,就会不停地向周围空间发出热辐射。对于空间目标内部及其与周围所 处空间环境的热交换主要依靠热传导和热辐射两种方式。对于对流换热,由于空间气体 异常稀薄,几乎没有介质,一般可以忽略它对空间目标辐射特性的影响。

2.1 红外辐射的基本特征
红外辐射也称红外线。事实上,一切温度高于绝对零度的有生命和无生命的物体时 时刻刻都在不停地辐射红外线,红外线充满整个空间。 红外辐射从可见光的红光边界开始,一直扩展到电子学中的微波区边界。红外辐射 的波长范围是 0.75~1000 μ m ,是个相当宽的区域。在电磁波谱中,共包括 20 个数量级 的 频 率 范 围 , 可 见 光 谱 的 范 围 ( 0.38~0.75 μ m ) 只 跨 过 一 个 倍 频 程 , 而 红 外 波 段 (0.75~1000 μ m )却跨过大约 10 个倍频程。因此,红外光谱区比可见光谱区含有更丰 富的内容。 在红外技术领域中,通常把整个红外辐射光谱区按波长分为四个波段,如下表所示
表 2-1 红外辐射光谱区划分 波段 波长/ μ m 近红外 0.75~3 中红外 3~6 远红外 6~15 极远红外 15~1000

红外辐射作为一种电磁辐射,它既具有与可见光相似的特性,如反射、折射、干涉、 衍射和偏振,又具有粒子性,即它可以以光量子的形式被发射和吸收。这已在电子对产 生、康普顿散射、光电效应等实验中得到充分证明。此外,红外辐射还有一些与可见光 不一样的独有特性: (1)红外辐射对人的眼睛不敏感,所以必须用对红外辐射敏感的红外探测器才能

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探测到; (2)红外辐射的光量子能量比可见光的小,例如 10 μ m 波长的红外光子的能量大 约是可见光光子能量的 1/20; (3)红外辐射的热效应比可见光要强得多; (4)红外辐射更易被物质所吸收,但对于薄雾来说,长波红外辐射更容易通过。

2.2 空间目标表面温度的计算
目前在空间目标光辐射特性研究领域, 求解空间目标表面温度分布的最佳方法是节 点热网络法。节点热网络法是一种简化的有限差分技术,具有迅速灵活的特点,计算结 果相对比较准确可靠。热网络法的原理是基于传热过程和导电过程的相似性,根据实际 的空间物理模型,将目标划分为若干个单元,每一单元均要求具有均匀的温度、热流和 有效辐射。单元中的各种热参数用以节点为代表的集总参数法,单元之间的辐射、传导 和对流换热过程可以归结为节点之间由各种热阻连接起来的热流传递过程。 若将节点之 间的这种关系用图形来表示,便形成了一幅热网络图。 2.2.1 节点的划分 利用热网络法求解目标的表面温度分布时,首先需要建立目标的三维几何模型,根 据理论模拟的特点,对目标实际几何结构进行合理简化。 热网络法的基本要点之一在于正确地选择节点。 节点过多会使数学模型变得复杂以 至于给理论的计算带来很大的困难和惊人的工作量, 节点太少又不能正确地反映目标的 实际状态。这就要求所选之节点既要能够比较客观地反映出物理模型的本质,又要使模 型在合理简化和节省计算量上恰到好处,即对目标的建模既要合理又要简化。我们简化 的原则是:尽量保持目标的比例不变;保留尺寸较大、有代表性的结构和红外特征明显 的物体,舍弃那些小的、对最终结果影响不大的细节;对不规则的物体进行适当的规则 化和适当的拟合,尽量保持原貌但又利于计算。 得到目标节点后,就可以对节点进行热网络分析了,我们做如下假设[42]: (1) 节点表面具有灰体的特征,即表面的吸收率和发射率均与波长无关; (2) 表面辐射具有漫射性质,即由表面辐射出去的热量在任意方向上都是均匀的; (3) 表面的反射辐射亦具有漫射性质。 2.2.2 节点热网络方程的建立 如图 2-1 所示,一个在轨道上运行的空间目标,它所受的空间外热流主要为太阳辐 射、地球大气系统红外辐射、地球反射太阳辐射。而月球等其他星体对太阳辐射的反射

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和它们自身红外辐射对空间目标温度分布的影响忽略不计。

图 2-1 空间目标在宇宙空间的热平衡关系

空间目标在宇宙空间的热平衡关系为[35][42][46][55] q1 + q2 + q3 + q4 = q5 + q6 (2.1)

式中,q1 为空间目标所吸收的太阳直接辐射;q2 为空间目标所吸收的地球反照辐射; q3 为空间目标所吸收的地球红外辐射;q4 为空间目标自身产生的热流率; q5 为空间 目标内能的变化; q6 为空间目标向宇宙空 间的辐射。 结合目标各表面之间的辐射换热关 系、各节点之间的热传导、目标的内热源 以及目标自身向太空空间辐射的能量等因 素,对于空间目标上任一节点热平衡方程 为

q1

q5

q6 q4

q2

q3
地球

α si qi1 + ε i qi 2 + α si qi 3 +
M N j =1 j =1

图 2-2 目标表面受热示意图

pi + ∑ K i , j (T j ? Ti ) + ∑ B j ,i Ajε jσ T j4 = mi ci

?Ti + Aiε iσ Ti 4 ?t

(2.2)

式中, α si 为目标蒙皮外表面热控涂层的太阳吸收率; qi1 , qi 2 , qi 3 分别为节点 i 所 接收的太阳直接辐射热流、地球红外辐射热流和地球反照热流;ε i ,ε j 分别为节点 i , j 处目标材料的发射率; pi 为节点 i 的内热源功率; K i , j 为节点 j 和节点 i 之间的热传导因 子,由传导路径的几何参数、材料热导率和表面间接触热导率等因素决定; M 为与某 节点相邻的节点个数; N 为划分的节点数目; Ti , T j 分别为节点 i 和节点 j 的热力学温 度; B j ,i 为节点 i 对节点 j 的吸收因子,即节点 j 辐射的能量被节点 i 所吸收的份额(包 含多次反射吸收,目标为凸体时其值应为 0) ; Ai , Aj 分别为节点 i , j 的表面积; σ 为
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斯蒂芬-波尔兹曼常数,其值为 5.6696 ×10?8W / (m2 i K 4 ) ; mi 为节点 i 的质量; ci 为节点 i 的比热容; t 为时间。 2.2.3 节点所接收的外热流的计算 在方程(2.2)的求解过程中,节点 i 所吸收的外热流 qi = (α si qi1 + ε i qi 2 + α si qi 3 ) + pi 的计 算是一个很重要的方面,下面我们将分别讨论节点 i 所接收的太阳直接辐射热流、地球 红外辐射热流、地球反照热流和内热流[42][43][46]。 (1) 太阳直接辐射热流 从近地轨道至地球静止轨道,太阳光被认为是均匀的平行光束,空间目标外表面任 一微元面积 dA 所受到的太阳辐射热流为

dq1 = SF1dA

(2.3)

式中 F1 为太阳直接辐射角系数; S 为太阳辐射常数,是指日地平均距离处的数值, 即地球绕太阳运行轨道的平均半径处的数值,中国目前规定采用 S = (1353 ± 21)W / m 2 。 将上式对某个面元进行积分,即可得到该面元所获得的太阳辐射热流。由于空间目标的 结构可能比较复杂,对太阳辐射可能形成遮挡,在目标表面上形成阴影,再加上目标一 般在沿轨道不停的运行并且自身在不停旋转, 因此阴影在目标表面上的位置和形状都在 不停的变化,这时计算太阳辐射就比较困难。现在对目标表面之间有遮挡时的太阳辐射 的计算比较好的方法是蒙特卡洛方法。蒙特卡洛方法是一种光线跟踪算法,可以有效的 计算表面之间的遮挡关系,获得比较好的结果。 (2) 地球红外辐射热流 地球及其大气在行星际空间围绕太阳运转,在研究地球及其大气的能量平衡时,通 常把地球及其大气作为一个整体来考虑,即地球大气系统。由于地球是一个球体,不同 的地域接受的太阳辐射明显不同, 因此不同区域的温度差别很大, 红外辐射也明显不同。 为简化计算, 可假定地球是一个热平衡体, 并且地球表面上任一点的红外辐射强度相同, 则空间目标外表面上任一微元面积 dA 受到整个地球表面的红外辐射外热流为 (1 ? ρ ) dq2 = F2 SdA (2.4) 4 式中 F2 为地球红外辐射角系数; ρ 为地球表面对太阳辐射的平均反射率,全球年平 均值 ρ = 0.30 ± 0.02 。 (3) 地球反照热流 考虑地球反照辐射对空间目标的影响,由于地球存在向阳面和向阴面,地球对太阳 光的反射并不是各处均匀的,并且也不完全是反射,因此,要精确计算空间目标外表面 接受的地球反照辐射比较困难。为简化计算,可假设地球为漫反射体,反射的太阳辐射 遵守朗伯余弦定律,反射光谱与辐射光谱相同,则目标外表面上任一微元面积 dA 接收

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的地球反射热流为

dq3 = F3 ρ SdA

(2.5)

式中 F3 为地球反射辐射角系数。以上三个辐射换热角系数的计算将在 2.2.4 节讨论。 (4) 内热流 空间目标的内热流主要是由目标内部电子仪器工作以及各部件之间的机械摩擦等产 生的。有些空间目标(如人造地球卫星)的内部,为了里面仪器的正常运行,通常设置 了接近恒温状况的温度调节系统。 因此我们可以忽略目标内部各个均质辐射面的复杂的 互相辐射交换,近似地把系统内部作为一个等温的均质系统处理,以一个合理假设的恒 热源来代替。如果将热源的影响叠加在表面的初始温度上,则在后续计算中目标内部对 目标表面温度的影响可以不计[56]。

2.2.4 辐射换热角系数的计算
辐射换热角系数的计算是热网络方程求解计算中非常重要的一个环节,它包括各个 节点之间辐射换热角系数和节点与空间环境之间辐射换热角系数的计算。 节点间的辐射 换热角系数可以通过查阅辐射换热角系数手册得到, 下面给出节点与空间环境之间的辐 射换热角系数[35][40][41]。 空间目标外形千变万化,其表面各部分接收辐射热流的不均匀和随时间变化,造成 了目标表面温度分布的不均匀和波动。通常的作法是把目标表面划分为若干区域,把每 一个区域看成一个单面平板,即只有一面能接收外部的辐射热量,这一面的法线方向设 为正向,逐个加以分析。因此分析平板接收各种辐射热量和计算相应的角系数具有普遍 的意义。

1. 太阳直接辐射角系数
n

βS

图 2-3 平板的太阳直接辐射角系数

太阳直接辐射加热是空间目标表面接收外部热流最主要的部分,它对空间目标各部 分温度的影响也最大。 由于地球与太阳之间的距离很大, 可以近似认为太阳光为平行光, 并且假设太阳辐射强度是各处均匀的。平板的太阳直接辐射换热角系数为:

F1 = cos β S
12

(2.6)

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式中, β S 为阳光 S 方向与面元法线 n 的夹角。当 β S < 0 时,表明太阳照不到平板的 正面,故 F1 = 0 。

2. 地球红外辐射角系数
如图 2-4 所示,令 β 为面元 dA 的法线 n 与地心-面元 dA 连线的夹角,θ 0 为地心-面元
dA 连线与过面元 dA 的地球切线的夹角,由图中几何关系得

sin θ 0 = k = R / ( R + h)
式中, R 为地球半径, h 为面元距地面的高度。

(2.7)

β
nA

Φ

n

OE

β

θ0

图 2-4 地球对平板辐射示意图

图 2-5 地球反照辐射示意图

平板的地球红外辐射角系数为: (1) 当 0 ≤ β ≤ θ 0 时,平板的延展平面与地球不相交,则

F2 = k 2 cos β

(2.8)

(2) 当 cos ?1 k ≤ β ≤ π ? θ 0 时,平板的延展平面与地球相交,也就是说平板的平面 只能看到地球的一部分,则

F2 = k 2 cos β +

1 π (1 ? k 2 )1/ 2 1 { ? sin ?1[ ] ? k 2 cos β cos ?1[( 2 ? 1)1/2 ctg β ] k π 2 sin β ? (1 ? k 2 )1/ 2 (k 2 ? cos 2 β )1/2 }

(2.9)

(3) 当 π ? θ 0 ≤ β ≤ π 时,平板的正面看不到地球,则

F2 = 0 3. 地球反照角系数

(2.10)

由图 2-5 可见, 影响 F2 的参数有高度 h 和平板面元 dA 的法线 n 与地心-面元连线的夹

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角 β 。而 F3 除了这两个参数外,又多了一个阳光与地心-平板面元连线的夹角 Φ ,因此 我们可以近似得到

F3 = F2 cos Φ

(2.11)

上文讨论了太阳直接辐射、地球红外辐射和地球反照辐射的角系数,为了确定空间 目标各部位实际吸收到的外热流, 还要合理选用目标表面各部位的太阳吸收率和红外发 射率。

2.2.5 目标表面温度的计算过程
根据前文所述,可以总结得到空间目标表面温度的计算过程,其示意图如下所示。

图 2-6 目标温度计算过程

2.3 辐射量的计算
获得目标温度和目标表面材料的发射率后, 就可以由普朗克定律计算目标的红外辐 射了。普朗克定律指单位面积的黑体,在单位波长间隔内向周围空间发射的辐射功率与 波长和温度的关系,其数学表达式为[5]

M bλ =

c1 λ [exp(c2 / λT ) ? 1]
5

(2.12)

式 中 , λ 为 辐 射 波 长 ; T 为 单 元 表 面 温 度 ; c1 为 第 一 辐 射 常 数 , 其 值 为

3.742 × 108W i μ m 4 / m 2 ; c2 为第二辐射常数,其值为 1.439 × 104 μ mi K 。 由普朗克定律我们可以得到空间目标的辐射出射度为[56] M λ1 ?λ2 = ∫ ε
λ1 λ2

c1 dλ λ [exp(c2 / λT ) ? 1]
5

(2.13)

式中, λ1 , λ2 为给定的红外波段范围的上下限, ε 为目标表面材料的发射率。

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2.3.1 目标红外辐射
在点目标阶段,即目标距离较远时,从探测器接收的能量角度考虑,需要用到辐射 照度的概念。 红外探测系统被照表面的单位面积上接收到的辐射功率称为该被照射处的 辐射照度(辐射照度简称辐照度,用 E 表示) 。 对空间目标的红外辐射特征进行测量时,若空间目标表面平均温度为 T ,表面材料 或 涂 层 的 红 外 发 射 率 为 ε , 目 标 对 探 测 方 向 的 投 影 面 积 为 Ap , 则 在 红 外 波 段

λ1 ~ (λ1 + Δλ1 ) 区,空间目标在红外探测系统处产生的辐照度 EΔλ 为[35]
1

EΔλ1 (T ) =

τ Δλ ε Δλ Ap
1 1

R

2

∫λ

λ1 +Δλ1
1

Lbλ (T )d λ

(2.14)

式中 R 为目标至红外探测系统的距离; τ Δλ1 为目标至红外探测系统的大气光谱透过 率(宇宙空间中其值为 1) ; Lbλ (T ) 即温度为 T 的黑体光谱辐射亮度; λ 为波长。 其中,光谱辐射亮度 Lbλ 可根据朗伯余弦定律由光谱辐出度求得,即

Lbλ = M bλ / π

(2.15)

而对于扩展源,即该辐射源相对于观测者(或探测器)所张的立体角较大,不能看 成点源的情况,需要使用辐射亮度的概念。辐射源在某一方向上的辐射亮度是指在该方 向上的单位投影面积向单位立体角中发射的辐射功率,简称辐亮度,用 L 表示,是描述 扩展源辐射特性的量。根据空间目标的辐射出射度可得其辐射亮度为

L = M λ1 ?λ2 / π
目标面元向探测器方向的辐射亮度为
L' = M λ1 ?λ2 icos θ1 icos θ 2 / π =∫ ε
λ1 λ2

(2.16)

c1 d λ icos θ1 icos θ 2 / π 5 λ [exp(c2 / λT ) ? 1]

(2.17)

式中, θ1 为探测器元-目标面元连线与探测器探测方向的夹角, θ 2 为探测器元-目标 面元连线与目标面元法线的夹角,两个角度均与探测器-目标面元的距离有关。 由于空间目标反射的太阳辐射的峰值波段在可见光波段, 反射的地球辐射又相对较 小,所以在空间目标红外辐射特性中占主要因素的不是这两部分辐射,而是空间目标自 身的温度辐射[59]。鉴于此,本文只考虑目标自身温度引起的红外辐射,不考虑目标反射 辐射。

2.3.2 环境红外辐射
天基红外探测器均工作在外大气层即深空背景条件下[45], 探测器观测点为大气层外 的某空间点,无需考虑大气衰减的影响。太阳、月球、地球大气层、宇宙背景和恒星天

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体等都是自然辐射源,它们的红外辐射总和构成了空间目标的深空背景辐射。 实际上,太阳辐射、地球辐射和地球、月亮反射的太阳辐射直接照射到探测器上时 容易使探测器饱和甚至损坏,从而掩盖空间目标自身的辐射特性[59]。因此,探测时应控 制探测器的姿态和位置,使太阳、地球和月球位于探测器的视场角之外。 地球大气层外的空间背景温度约为 4K 的深空冷背景,根据普朗克定律, 4K 所对应 的峰值波长是 829.9 μ m 。天基红外探测器工作波段一般只有 2~14 μ m [44],因此,4K 的 深空冷背景在红外探测器上产生的光辐射很小,可以忽略不计。 具有较大放大率的探测器,其视场一般较小,恒星出现在视场中的概率不大,而且 在目标较近时,背景恒星辐射将被掩盖。本文根据 2.5°视场的红外探测器进行仿真, 假设探测器视场中没有恒星。

2.3.3 量化和显示
计算出的辐射照(亮)度并不是红外仿真所需的最终结果,因为最终反映在计算机 屏幕上的是场景各个部位的灰度等级[6]。因此需要把经过成像系统效应作用后的辐射照 (亮) 度分布图转化为灰度图, 并最终显示出来, 这就是红外图像仿真中的量化和显示。 仿真过程分为点目标(远距离)和面目标(近距离)阶段。点目标阶段计算不同距 离探测器接收到的空间目标总的辐射照度,从而得到成像点的灰度;面目标阶段计算空 间目标不同部位的辐射亮度,进而绘制空间目标在视场内不同部位的成像灰度图像。 我们一般使用的是均匀量化,辐射照(亮)度和灰度值之间是一个线性关系。需要 首先确定量化的灰度范围 Gmax 、Gmin ,然后确定最大、最小辐射照(亮)度值 Rmax 、 Rmin 与每级灰度对应的辐射照(亮)度间隔 r ,最后可计算各辐射照(亮)度值对应的量化 灰度值[7]:

R ? Rmin + Gmin r 式中,每级灰度对应的辐射照(亮)度间隔为: G= r= Rmax ? Rmin Gmax ? Gmin

(2.18)

(2.19)

如果采用 256 个灰度等级的显示系统[6][7],则应满足 Gmax ≤ 255 、 Gmin ≥ 0 ,并针对 图像的每一个像元进行灰度量化。

2.4 计算结果
本文以空间锥形目标为例来计算红外辐射特性,假设锥体高为 h,底面半径为 r。 将锥体侧面展开后成一扇形,如图 2-7 所示。其中锥边长

16

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L = h2 + r 2

(2.20)

将锥侧面划分为 N 个相同的小扇形面元, 锥底面的圆作为一个面元, 如图 2-8 所示。 假设划分后的每一个小扇形面元均近似为平面, 这样同一个小扇形面元上的各点具有相 同的辐射换热角系数,便于分析计算,并大大减少了计算量,而且还可通过增加面元数 量提高计算精度,这种划分方法对于锥形目标具有较好的适应性。

α

图 2-7 锥侧面划分示意图

图 2-8 锥底面示意图

锥侧面每一面元的面积可近似为高为 L 的小三角形的面积,其大小为

S侧 =
底面面积为

2π r 1 π rL × L× = N N 2

(2.21)

S底 = π r 2

(2.22)

得到目标节点后,就可以对节点进行热网络分析了。 dT 在式(2-2)的节点热平衡方程中含有微分项 i 和高阶项 Ti 4 , 计算过程中存在很大难 dt 度。为了计算简单,作如下简化[56]:

(1) 将微分式转化成向后差分式 dTi Ti (t + Δt ) ? Ti (t ) = dt Δt (2) 把高阶项转化成一次项

(2.23)

Ti 4 (t + Δt ) = 4Ti3 (t )Ti (t + Δt ) ? 3Ti 4 (t )
将上面两式代入节点热网络方程可得到下面的线性方程组

(2.24)

a(t )T (t + Δt ) = b(t )

(2.25)

式中,T (t + Δt ) 为 (t + Δt ) 时刻目标的表面温度矢量,a (t ) 和 b(t ) 与 t 时刻的温度 T (t ) 有关。因此,知道初始温度后,就可利用式(2.25)递推计算出以后各时刻目标的表面温 度。本文在仿真时, Δt 取为 1s,初始温度为 300K。 下面根据前文建立的模型进行仿真,主要计算参数如下[46][60]:

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太阳照射方向与地球-目标连线的夹角
阳光 目标

Φ = 45 ,观测示意图如图 2-9 所示;材料密度

ρ m = 1.4 ×103 kg / m 2 ;锥体底面半径 r = 0.306m ,高
度 h = 1.868m ,厚度 0.012m ;发射率为 0.3,太阳吸 收 率 为
观测点

0.3 ; 斯 蒂 芬 - 波 尔 兹 曼 常 数
; 地 球 半 径

5.6696 ×10?8W / (m 2 i K 4 )

RE = 6371.004 km ;比热 c = 1.7 × 103 J / (kg i K ) ;目
标距地面的高度 H = 5 ×105 m 。 目标表面面元划分如下:将锥体侧面划分为大 小相同的 14 个面元, 底面作为一个面元。 侧面底部 面元(正对地球的面元)在侧面下半部分的中间,

地球

图 2-9 观测示意图

编号为 4,侧面顶部面元在侧面上半部分的中间,编号为 11,其余面元编号见下图,其 中 7 号与 8 号相邻,1 号和 14 号相邻;底面面元编号为 15。

图 2-10 侧面下半部分面元标号

图 2-11 侧面上半部分面元标号

根据几何关系可计算得各面元的法线与地心-面元连线的夹角(单位为度)及三个 辐射角系数(F1 为太阳直接辐射角系数,F2 为地球直接辐射角系数,F3 为地球反照角 系数)如下表所示。
表 2-2.1 辐射角系数 1

面元 1 夹角

面元 2

面元 3

面元 4

面元 5

面元 6

面元 7

面元 8

77.143 0 0.4425 0.3129

51.429 0 0.6381 0.4512

25.714 0 0.7746 0.5477

0 0 0.8598 0.6079

25.714 0 0.7746 0.5477

51.429 0 0.6381 0.4512

77.143 0 0.4425 0.3129

102.857 0.1573 0 0

F1 F2 F3

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表 2-2.2 辐射角系数 2

面元 9 夹角

面元 10

面元 11

面元 12

面元 13

面元 14

面元 15

128.571 0.4409 0 0

154.286 0.6371 0 0

180 0.7071 0 0

154.286 0.6371 0 0

128.571 0.4409 0 0

102.857 0.1573 0 0

90 0 0.2673 0.1890

F1 F2 F3

得到目标各项参数及目标各面元的三个辐射角系数后, 利用节点热网络法即可计算 得到侧面各面元温度、底面面元温度及锥体表面平均温度。比较有代表性的面元有底面 面元、侧面顶部面元和侧面底部面元,它们的温度变化曲线及锥体平均温度变化曲线如 图 2-12、图 2-13 所示。其中,图 2-12 为有阳光照射时的目标温度变化曲线,图 2-13 为 无阳光照射时的目标温度变化曲线。

图 2-12 有阳光照射时的温度曲线

图 2-13 无阳光照射时的温度曲线

由图 2-12 可以看出:在有阳光照射时,目标侧面顶部面元温度逐渐升高;目标侧 面底部面元接收不到太阳辐射,但受地球直接辐射、地球反射太阳辐射及周围面元的影 响,温度也逐渐升高;目标底面面元接收不到太阳辐射,同时由于角度关系接收的地球 直接辐射、地球反射太阳辐射较小,故温度逐渐降低,但由于受其他面元的热传导,温 度又有所回升。由图 2-13 可以看出:在没有阳光照射时,各面元温度逐渐降低;侧面 顶部面元接收不到地球直接辐射,故温度下降最快,而侧面底部面元接收的地球直接辐 射最大,故温度下降最少,底面面元接收的地球直接辐射较小,温度介于两者之间。比 较两图可以看出:由于太阳直接辐射加热为空间目标表面接收的最大外部热流,故在有 太阳照射时, 目标平均温度逐渐升高; 在接收不到太阳辐射热流时, 平均温度逐渐降低; 两种情况下锥体最后均能达到平衡状态,前者平均温度稳定在 306K 左右,后者平均温 度稳定在 241K 左右。
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达到热平衡状态后,各节点最终温度如图 2-14、2-15 所示,图 2-14 为有阳光照射 时各节点温度,图 2-15 为无阳光照射时各节点温度。

图 2-14 有阳光照射时的各节点温度

图 2-15 无阳光照射时的各节点温度

由图 2-14 可以看出,侧面顶部面元即节点 11 温度最高,因为该节点接收到的太阳 直接辐射最多; 侧面底部面元即节点 4 接收的地球直接红外辐射和地球反照太阳辐射最 多,故温度也较高,但太阳直接辐射热流为空间目标表面接收的最大外部热流,故侧面 顶部面元的温度高于侧面底部面元;由于角度关系,底面面元即节点 15 接收不到太阳 直接辐射,同时接收的地球直接辐射、地球反射太阳辐射较小,故温度最低。从图 2-15 可以看出,在没有太阳辐射的情况下,侧面底部面元接收的地球直接辐射最大,故温度 高于其他节点;侧面背对地球的部分,即节点 8~14 接收不到地球直接辐射,故温度最 低。考虑到目标的探测,我们需避开阳光照射,后续仿真应依据图 2-15 进行计算。 根据节点热网络法得到目标表面温度后, 就可以计算出目标在点目标阶段不同距离 (单位为 km)时探测器接收到的辐射照度(单位为 W/cm2) ,如表 2-3 所示。假设目标 与探测器距离大于 25km 时,目标为点目标(具体分析见 4.3 节) 。
表 2-3 探测器接收到的辐射照度

目标距离 辐射照度 目标距离 辐射照度

250 4.3661e-14 125 1.7464e-13

225 5.3902e-14 100 2.7288e-13

200 6.8220e-14 75 4.8512e-13

175 8.9104e-14 50 1.0915e-12

150 1.2128e-13 25 4.3661e-12

另外,根据式(2.16)可计算得到的锥形目标侧面下半部分(朝向地球部分) ,即面 元 1~7 沿各自法线方向的辐射亮度(单位为 W / ( sr ? m 2 ? μ m) )如表 2-4 所示。

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表 2-4 各面元辐射亮度(面元法线方向)

面元号 辐亮度

面元 1

面元 2

面元 3

面元 4

面元 5

面元 6

面元 7

4.8230e-6 4.9975e-6 5.1219e-6 5.2005e-6 5.1219e-6 4.9975e-6 4.8230e-6

以目标与探测器相距 137.3m,即目标在探测器上显示高为 160 个像素(参见式 4.9) 为 例 , 根 据 式 ( 2.17 ) 计 算 面 元 1~7 沿 探 测 器 探 测 方 向 的 辐 射 亮 度 ( 单 位 为

W / ( sr ? m 2 ? μ m) )如表 2-5 所示。
表 2-5 各面元辐射亮度(探测器方向)

面元号 辐亮度

面元 1

面元 2

面元 3

面元 4

面元 5

面元 6

面元 7

1.0732e-6 3.1159e-6 4.6147e-6 5.2005e-6 4.6147e-6 3.1159e-6 1.0732e-6

得到目标不同距离的辐射照度及目标各面元的辐射亮度后,就可以进行量化和显示 了。量化过程中需要注意的是,目标辐射照度最大值与辐射亮度最大值应该量化成相同 的灰度值,即点目标阶段灰度最大值(点目标将要变为面目标时的灰度值)与面目标最 亮部分的灰度值相同。 最后仿真得到的红外图像如下所示。 图 2-16(a)中目标与探测器相距 100km, 图 2-16(b) 中目标与探测器相距 137.3m。

图 a 点目标
图 2-16 理想仿真图像

图 b 面目标

图 2-16(b)中,锥体并没有显示为规则的三角形,两侧呈现为锯齿状,这是由于图像 分辨率有限的缘故(大小为 256 × 256 像素) ;面目标的灰度从中间到边缘逐渐减小,即 温度逐渐减小,因为目标接收到的地球辐射从侧面底部面元到两侧逐渐减小。仿真结果 与前文建立的模型相符。

2.5 本章小结
本章首先介绍了红外辐射的基本特征; 然后根据传热学原理, 建立了目标的热模型,

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根据节点热网络方程计算目标表面的温度分布;再根据红外理论,建立目标表面的红外 辐射模型,计算探测器接收到的辐射照度及目标的辐射亮度,并进行了量化和显示;最 后,以空间锥形目标为例进行了计算和仿真,计算得到的目标表面温度分布与变化规律 符合客观情况,即接收到太阳辐射或地球红外辐射越多的面元温度越高,有阳光照射时 目标平均温度升高,无阳光照射时目标平均温度下降,但都会达到热平衡状态。另外, 在最终得到的仿真图像中,面目标的灰度从中间到边缘逐渐减小,即温度逐渐减小,这 与前文建立的模型是一致的, 因为目标接收到的地球辐射从侧面底部面元到两侧逐渐减 小。

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第三章 运动目标成像位置模型
在第二章分析了目标红外成像原理之后, 另外一个在仿真中需要考虑的重要问题是 平台运动、目标自身运动对目标成像的影响。探测器姿态运动、探测器-目标相对平动 会导致目标成像位置的变化。为了仿真真实运动平台上红外探测器的成像变化特点,需 要对探测器和目标的运动进行综合分析。需要说明的是,本文所指目标的运动不包括目 标的翻转、滚动等姿态的变化,仅指目标沿不同方向远离或靠近探测器的运动过程。

3.1 方向余弦矩阵的定义与性质
我们知道,向量可用坐标系中的坐标来描述。在不同的坐标系中,同一向量的坐标 是不同的,但这些坐标之间是有联系的,即向量在一种坐标系中的坐标可以转化为在另 一种坐标系中的坐标。转化方法由坐标系之间的位置与角度关系决定。数学上两空间坐 标系之间的角度关系可用一矩阵来表示,即方向余弦矩阵[60]。

3.1.1 方向余弦矩阵的推导
设有一三维直角坐标系 OX 1Y1Z1 ,其三个轴向上的单位向量分别为 i1 、 j1 、 k1 。任
Z1

一向量 R 均可以用它在三个轴向上的分量来 表示(见图 3-1) :

R z1

R = Rx1 i1 + Ry1 j1 + Rz1 k1
R
R x1
X1

(3.1)

这里,分量 Rx1、Ry1、Rz1 就是向量 R 在

三个轴( X 1 、 Y1 、 Z1 )上的投影:
? Rx1 = R cos θ xR 1 ? ? R ? Ry1 = R cos θ y1 ? R ? ? Rz1 = R cos θ z1

O

R y1
Y1

(3.2)

图 3-1 向量在三维直角坐标系中的表示

式中:R 是向量 R 的模; 而 θ xR θ yR1 、θ zR 1、 1则

分别是向量 R 与坐标系 OX 1Y1Z1 的 X 1 轴、 Y1 轴、 Z1 轴的夹角。
R R 显然,当 cos θ xR 1 、 cos θ y1 、 cos θ z1 确定了,向量 R 相对坐标系 OX 1Y1 Z1 的指向也就确 R R 定了,因此将 cos θ xR 1 、 cos θ y1 、 cos θ z1 称为向量 R 在坐标系 OX 1Y1 Z1 中的方向余弦。

假定另有一三维直角坐标系 OX 2Y2 Z 2 , 其原点与 OX 1Y1Z1 坐标系相同。 记 X 2 轴、 Y2 轴、
Z 2 轴上的单位向量分别为 i2 、 j2 、 k2 。上述向量 R 在 OX 2Y2 Z 2 中也可分解为三个分量

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Rx 2、Ry 2、Rz 2 : R = Rx 2 i2 + Ry 2 j2 + Rz 2 k2
(3.3)

显 然 , 向 量 R 在 OX 1Y1Z1 和 OX 2Y2 Z 2 中 的 两 组 坐 标 ( Rx1、Ry1、Rz1 ) 与 ( Rx 2、Ry 2、Rz 2 ) 之间有着内在的联系。 这种联系应该由两个坐标系之间的角度关系来 确定。
x2 x2 假定 X 2 轴对 OX 1Y1Z1 坐标系的三个方向余弦为 cos θ xx12 、 cos θ y 1 、 cos θ z1 ; Y2 轴对

OX 1Y1Z1 坐标系的三个方向余弦为 cos θ xy12 、 cos θ yy12 、 cos θ zy12 ; Z 2 轴对 OX 1Y1Z1 坐标系的
z2 z2 三个方向余弦为 cos θ xz12 、 cos θ y 1 、 cos θ z1 ;那么有

?i2 = i1 cos θ xx12 + j1 cos θ yx12 + k1 cos θ zx12 ? ? y2 y2 y2 ? j2 = i1 cos θ x1 + j1 cos θ y1 + k1 cos θ z1 ? k = i cos θ xz12 + j1 cos θ yz12 + k1 cos θ zz12 ? ? 2 1

(3.4)

同时
?i1 = i2 cos θ xx12 + j2 cos θ xy12 + k2 cos θ xz12 ? ? x2 y2 z2 ? j1 = i2 cos θ y1 + j2 cos θ y1 + k2 cos θ y1 ? z2 y2 z2 ? ?k1 = i2 cos θ xz1 + j2 cos θ z1 + k2 cos θ z1

(3.5)

将以上两式写成矩阵形式就是
?i2 ? ?i1 ? ? ? ? ? 2 ? j2 ? = C1 ? j1 ? ? ? ? ? k ? ? ? 2 ? ? ? k1 ? ? ?i1 ? ?i2 ? ? ? ? ? 1 ? j1 ? = C2 ? j2 ? ? ? ? ? ? ? ? k1 ? ? ? k2 ? ?

(3.6)

(3.7)

其中
?cos θ xx12 cos θ yx12 cos θ zx12 ? ? ? C12 = ?cos θ xy12 cos θ yy12 cos θ zy12 ? ? z2 z2 z2 ? ?cos θ x1 cos θ y1 cos θ z1 ? ? ?

(3.8)

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?cos θ xx12 cos θ xy12 cos θ xz12 ? ? ? 1 = ?cos θ yx12 cos θ yy12 cos θ yz12 ? C2 ? x2 y2 z2 ? ?cos θ z1 cos θ z1 cos θ z1 ? 联立(3.1)、(3.3)、(3.7)可得 R2 = C12 R1

(3.9)

(3.10)

称 C12 为从坐标系 OX 1Y1Z1 到 OX 2Y2 Z 2 的方向余弦矩阵。 同理可得
1 R1 = C2 R2 1 C2 为从坐标系 OX 2Y2 Z 2 到 OX 1Y1Z1 的方向余弦矩阵。

(3.11)

3.1.1 方向余弦矩阵的性质 1. 正交性

方向余弦矩阵的逆就是其转置阵,即方向余弦矩阵具有正交性。
2. 传递性

由坐标系 1 到坐标系 3 的方向余弦矩阵可由坐标系 1 到坐标系 2 的方向余弦矩阵左 乘坐标系 2 到坐标系 3 的方向余弦矩阵而得。推而广之,有
Rn = C1n R1

(3.12)

其中 C1n 可由多个中间变换步骤的方向余弦矩阵得到:
n 3 2 C1n = Cn ?1 ...C2 C1

(3.13)

3.2 探测器姿态运动模型
若目标与探测器之间不存在相对运动,只存在探测器自身姿态运动,那么目标所成 图像的位置实际反映了探测器所在飞行坐标系的变化。 三维姿态参数是反映空间平台运动状态的重要参数, 获得这些参数对平台的运动分 析、优化设计和故障分析有着重要的意义[17]。三维姿态是指目标的俯仰角、偏航角、滚 动角。可用直角坐标系中的欧拉角描述:绕 x 轴旋转角 γ 为俯仰角;绕 y 轴旋转角ψ 为 滚动角;绕 z 轴旋转角 ? 为偏航角。各角度旋转正方向定义为从坐标系原点沿各轴正方 向观察时的逆时针旋转方向,其示意图见图 3-2。需要注意的是,欧拉角与旋转顺序有 关(即先绕哪根轴转、后绕哪根轴转) ,顺序不同时,欧拉角也不同,顺序固定时,两 个坐标系之间的欧拉角也是唯一的。

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两个三维直角坐标系之间的方向余弦矩阵有九个元素,由于有六个约束条件,只有 三个元素是独立的, 这说明任意两个三维直角坐标系之间的角度关系完全可以由三个角 度来描述。为能直观的求取中间变换的方向余弦矩阵,假定坐标系 OX 0Y0 Z0 经下面三次 旋转可得到坐标系 OXYZ 。
OX 0Y0 Z0
Z0

?

OX1Y1Z1

Y1

ψ

OX 2Y2 Z 2

X2

γ

OXYZ

假定起始时刚体坐标系与参考坐标系 OX 0Y0 Z0 重合,如图 3-3 所示。根据方向余弦 矩阵的传递性,初始坐标系首先绕 Z0 轴正向旋转 ? 角度到达坐标系 OX1Y1Z1 位置,可得 到余弦矩阵 C? ;第二次转动是绕 Y1 轴的正向转过ψ ,到达 OX 2Y2Z 2 位置,可得到余弦矩 阵 Cψ ;第三次转动是绕 X 2 轴的正向转过 γ 角到达 OXYZ 位置,可得到余弦矩阵 Cγ 。
Z

Z 2 Z 0 ( Z1 )

γ ψ
X (X )
X0

2 ψ X 1 ?

Y0
图 3-2 飞行器坐标系及转角定义

?

γ

Y1 (Y2 ) Y
图 3-3 坐标系旋转示意图

r 最后可以推导出方向余弦矩阵 Co 的具体表达式[16]是:

r=CC C Co ? ψ γ

cos?cosψ ?cosψ sin? sinψ ? ? = sinγ sinψ cos? +cosγ sin? cos?cosγ ?sin?sinψ sinγ ?cosψ sinγ ? ? ?cosγ cos?sinψ +sinγ sin? cosγ sinψ sin? +sinγ cos? cosψ cosγ ? ?
? ? ? ? ? ? ? ?

(3.14)

若需要计算目标在像平面上所成像的坐标,首先需要计算目标矢量与成像平面所成 视线角(图 3-2 中的 α 、 β ) ,在获得视线角之后就可以根据焦平面有效视场宽度和像 素分辨率转换成像素坐标。因此在式(3.14)的基础上,需要进一步分析目标矢量的空间 坐标与成像视线角的关系。 按图 3-2 所示定义目标矢量及其与坐标轴的夹角。 其中 Z0Y0 平面代表成像平面, β代 表目标矢量与 Y0 X 0 平面的夹角, α 代表目标矢量在 Y0 X 0 平面上的投影与 X 0 轴的夹角, 利用这两个角可以计算目标在初始坐标系 OX 0Y0 Z0 中三坐标值:

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? R sin β = z 0 ? ? R cos β cosα = x0 ? R cos β sin α = y 0 ?

(3.15)

根据式(3.12)、 (3.15)可以得到目标在转动后的探测器坐标系中的位置与原成像视 线角的关系为:
? R cos β ' cosα ' ? ? x ? ?x ? ? R cos β cosα ? 0 ? ? ? ? ? r? ? r? ? R cos β ' sin α ' ? = ? y ? = Co ? y0 ? = Co ? R cos β sin α ? ? ? ? ? ?z ? ? R sin β ? z R sin β ' ? ? ? ? ? 0? ? ? ? ?

(3.16)

求得新坐标系中的目标视线角 α ′ 、β ′ 后, 就可根据视线角与像素坐标的转换关系得 到目标在焦平面所成像的位置。 假设探测器视场宽度为 Ω (是一个较小的值, 只有几度) , 像素分辨率为 256 × 256 ,则视场中心坐标为(128,128),目标在视场中的位置如图 3-4 所 示,图中的坐标系是以视场中心为原点建立的。 根据视线角与视场宽度及图像分辨率的关系我们 可以得到下式: x ? 128 α = 256 Ω 则目标在视场中 X 方向的的坐标为:

Y (x,y)

(3.17)

0

X

× 256 + 128 (3.18) Ω 同理,可得目标在视场中 Y 方向的的坐标为:

x=

α

y=

β
Ω

× 256 + 128

(3.19)

图 3-4 目标位置示意图

3.3 目标相对运动模型
通过上一小节的分析,得到了仅存在探测器姿态运动,或目标仅沿探测器-目标矢 量方向运动(仅存在进动)时的目标位置计算模型。 考虑实际空间飞行器观测目标运动的情景, 探测器与目标的相对运动并不一定是沿 探测器-目标矢量方向的。文献[15]对探测器-目标之间相对运动在弹体成像坐标系下的成 像机理进行了分析,并推导出运动目标的成像模型。综合考虑探测器与目标的运动,计 算目标视线角的过程实际是首先计算平台无姿态运动时的目标视线角 α ′ 、β ′ , 然后通过 余弦变换公式与平台自身运动进行复合,就可以得到最终目标的复合视线角 α ′′ , β ′′ 。 假设目标与探测器之间相对运动速度为 v ,探测器采样周期 t 。在计算目标成像位置 的时候首先计算目标矢量 R 在经过时间 t 运动后得到的矢量 R′ 。 定义速度矢量与三坐标轴的夹角余弦分别是 cos(v , x) 、 cos(v , y) 、 cos(v , z ) ,则速度
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矢量可以写作 v = v cos(v , x)i + v cos(v , y) j + v cos(v , z)k ,则当目标运动 t 时刻后, R′ 在三坐 标轴上的投影满足以下关系:
? x ' = x + vt cos(v , x) 0 ? 0 ? ? y '0 = y0 + vt cos(v , y) ? ? z '0 = z0 + vt cos(v , z ) ?

(3.20)

而根据式(3.15)可得
? x ' = R′ cos β ′ cosα ′ 0 ? ? y ' ? 0 = R′ cos β ′sin α ′ ? z '0 = R′sin β ′ ? ?

(3.21)

根据以上两式可以得到仅考虑目标与成像平台相对运动,不考虑平台自身姿态运动 时目标成像视线角 α ′, β ′ 的表达式:
β ′ = arcsin ?
? ? ? R sin β

+ vt cos(v , z ) ? ? ? R′ ? + vt cos(v , x) ? ? ? cos β ′R′ ?

(3.22)

α ′ = arccos ?
? ?

? R cos β cosα

(3.23)

其中矢量 R′ 的长度按如下公式计算:

R′ = (x0 + vt cos(v, x))2 + ( y0 + vt cos(v, y))2 + (z0 + vt cos(v, z))2
根据式(3.16)、(3.21)可得:
? x′ ? ? R′ cos β ′ cosα ′? ? x? 0 ? ? ? r? ? r? ′ ? = Co ? R′ cos β ′ sin α ′ ? ? y ? = Co ? y0 ? z′ ? ? ?z? R′ sin β ′ ? ? ? ? ? ? 0?

(3.24)

(3.25)

上式中 ( x, y, z) 是姿态运动和目标相对运动复合后的结果, ( x0 ′ , y0 ′ , z0 ′ ) 是只计算相对运 动时的目标坐标。而根据式(3.15)可得
? x ? ? R′ cos β ′′ cosα ′′? ? ? ? ? ? y ? = ? R′ cos β ′′sin α ′′ ? ? ?z ? ? R′sin β ′′ ? ? ? ? ? ?

(3.26)

注意到姿态变化引起的视线角变化与目标矢量长度无关,将式(3.26)代入式(3.25) 同时约去目标矢量的长度后,可得:
?cos β ′′ cosα ′′? ?cos β ′ cosα ′? ? ? ? ? r ? cos β ′′sin α ′′ ? = Co ? cos β ′sin α ′ ? ? ? ? ? sin β ′′ ? sin β ′ ? ? ? ? ? ? ?

(3.27)

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根据式(3.14) 、 (3.27)可以计算得到最终视线角:
α ′′ = arcsin{[(sin γ sinψ cos? + cosγ sin? )cos β ′ cosα ′ + (?sin γ sinψ sin? + cosγ cos? )cos β ′sinα ′ ? sin γ cosψ sin β ′]/ cos β ′′} β ′′ = arcsin[(? cosγ cos? sinψ + sin γ sin? )cos β ′ cosα ′ + (cosγ sinψ sin? + sin γ cos? )cos β ′sinα ′ + cosψ cosγ sin β ′]

(3.28) (3.29)

其中 α ′ , β ′ 可由式(3.22)、(3.23)计算得到。 另外,也可将此过程看做是坐标系经过三次旋转、一次平移得到[27]。 综上所述,在目标初始位置、运动矢量已知的情况下,可以计算出成像平台任意初 始姿态下时刻 t (初始时刻为 0)时的目标视线角。算得视线角后,就可以根据焦平面 有效视场宽度和像素分辨率得到目标像的坐标,参见式(3.18) 、 (3.19) 。

3.4 仿真结果
按照前文所述方法对运动场景进行仿真,结果如图 3-5 所示。图 3-5(a)为不存在目 标与探测器之间的相对运动,只有探测器姿态运动的场景(采用正弦运动姿态控制方式 运动) 。图 3-5(b)中显示的是目标只存在沿探测器-目标矢量方向运动而形成的目标轨迹 图像,即运动方向矢量 Direction = [-1,0,0] ,目标相对运动速度为 1200m/s,探测器与目 标初始距离为 200km,俯仰角与方位角、滚转角均按不同周期、不同幅度的正弦曲线控 制。图 3-5(c)在图 3-5(b)基础上增加了另外两个方向的运动矢量,即目标包含三个方向 的运动矢量,Direction = [-1,0.005,-0.01]。三幅图像中,探测器的姿态运动方式相同。

图a 只有探测器姿态运动

图b 目标沿探测器方向运动 图 3-5 目标运动场景

图c 目标含三个运动方向矢量

由上图可见,图 3-5(a)中只有探测器姿态运动时,目标灰度没有变化,因为目标与 探测器之间不存在远离或靠近的相对运动,而图 3-5(b)和图 3-5(c)中目标灰度逐步增大, 因为目标与探测器之间的距离越来越近。 另外图 3-5(b)还反映出当目标只存在沿探测器目标矢量方向运动时,飞行平台姿态控制器可以将目标动态的稳定在视场中心附近,与

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一般姿态控制算法结论吻合;而图 3-5(c)中目标不只有沿探测器方向的运动,还存在另 外两个方向的运动,故目标不能稳定在视场中心附近,可能会飞出视场。

3.5 本章小结
本章介绍了方向余弦矩阵的定义与性质,并推导出探测器平台的姿态运动模型、探 测器与目标之间的相对运动模型,得到了目标视线角的计算公式及目标成像位置;最后 对目标的运动轨迹进行了仿真与分析,结果与一般姿态控制算法结论相吻合,即当目标 只存在沿探测器-目标矢量方向运动时,目标动态的稳定在视场中心附近,而且随着目 标与探测器的距离越来越近,目标灰度也逐渐增加。

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第四章 红外探测器自身效应模型
红外探测器是红外系统的核心部件,是发展红外技术的先导[61]。200 年来的红外发 展历史证明: 每一种性能更好的新型红外探测器的出现都标志着人类认识红外辐射的进 步,它将有力地推动整个红外技术的发展。20 世纪 50 年代中期,由于高灵敏度硫化铅 红外探测器的出现,导致红外制导的空—空导弹的研制成功并在实战中得到应用;60 年代初期, 应用长波红外探测器的行扫描仪在高空飞机侦查方面起了重要作用; 60 年代 中期,机载红外前视装置研制成功并在越南战场上使用;70 年代初期,由于碲镉汞等三 元系化合物半导体红外探测器的出现和多元技术的发展,使得红外技术在卫星预警、侦 查、民用遥感技术中得到应用。此后,军事红外装备,如红外夜视、机载红外前视、红 外制导导弹、红外侦查等成为现代军事装备的重要组成部分。近 30 年来,红外探测器 技术已从第一代的单元和线阵列发展到了第二代的二维时间延迟与积分 8~12 μ m 的扫 描和 3~5 μ m 的 640 × 480 元凝视阵列。目前红外探测器技术正在由第二代阵列技术向第 三代微型化高密度和高性能红外焦平面阵列技术方向发展。 红外探测器可以分为光机扫描型和凝视型[71]。在有些成像系统中,红外探测器所对 应的瞬时视场很小,一般只有零点几毫弧度或几毫弧度,为了得到总视场中出现的景物 图像,必须对景物进行扫描。这种扫描通常是由机械传动的光学扫描部件来完成的,所 以称为光机扫描。所谓凝视型成像系统,就是指系统在所要求覆盖的范围内,对目标成 像是用红外探测器面阵充满物镜焦平面视场的方法来实现的。换句话说,这种系统完全 取消了光机扫描,采用元数足够多的探测器面阵,使探测器单元与系统观察范围内的目 标元一一对应。这里的“凝视”是指红外探测器响应目标辐射的时间远比取出每个探测 器响应信号所花的读出时间要长而言的。 凝视型成像方法是研制高水平成像系统的重要 技术途径。 理论上的红外仿真图像主要体现了探测器视场内目标和背景的光谱、 空间和时间的 光学特性,但并没有真实的反映出探测器自身效应的影响。以往对红外探测器成像的仿 真,考虑较多的是探测器噪声[10]或光学弥散[9],考虑的因素不够全面。本文不仅研究了 探测器噪声与光学弥散对成像的影响,同时也对红外探测器作用距离、目标成像尺寸和 探测器盲元进行了分析与仿真,最后将这些模型叠加到仿真图像中。由于充分考虑了各 种效应的影响,从而提高了最终仿真图像的真实性与逼真度。

4.1 红外探测器的特性参数
表征红外探测器性能的基本参数有:响应度、噪声等效功率、探测率、比探测率、
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时间常数及光谱响应等。这些参数是预估系统性能的重要依据。在不同的系统中,选择 不同的探测器,也必须依照这些参数来选择。下面对这些参数作一简单介绍。 (一)响应度 探测器的响应度是表征探测器对辐射敏感程度的参数。它表征探测器将入射的红外 辐射转变为电信号的能力。响应度 R 的定义是,探测器输出电压 Vs 或电流 I s 与入射到探 测器光敏面积上的辐射通量 Φ 之比, 其中辐射通量即辐射在单位时间内通过某一面积的 辐射能。
? R = Vs / Φ ? ?R = Is / Φ (V/W) (A/W)

(4.1)

(二)噪声等效功率 在实际应用中,红外探测不仅接收到入射的辐射信号,而且在探测器中总会有噪声 存在。很明显,噪声的存在限制了探测器对微弱辐射信号的探测能力,即探测器能探测 到的最小辐射功率受到限制。噪声等效功率的定义是,探测器输出信号功率与噪声功率 相等时,入射到探测器上的辐射功率。表示为

NEP =

E Ad Vs / VN

(4.2)

式中, E 为入射到探测器上的辐照度; Ad 为探测器光敏面积;Vs 为探测器输出信号 电压的均方根值; VN 为输出的噪声电压的均方根值。 这一参数表征了探测器所能探测的最小辐射功率的能力,该值越小,表示探测器的 性能越好。这不符合一般的习惯,所以要引入下面的参数。 (三)探测率与比探测率 噪声等效功率的倒数称为探测率。即
D = 1/ NEP

(4.3)

显然, D 越大,探测器性能越好。这一参数描述的是,探测器在它的噪声电平之上 产生一个测量的电信号的能力, 即探测器能响应的入射功率越小, 则探测率越高。 但是, 作为表征探测器性能的综合参数仍不完善, 因为还没有考虑器件的光敏面积和测量电路 的频带宽度。因为两只探测器光敏面积不同,测量电路带宽不同,则探测率也不同。为 了能方便的对不同的探测器进行比较,需要把探测率 D 归一化到测量电路带宽为 1 Hz , 探测器光敏面积为 1 cm2 。这样就能方便的比较不同测量带宽,不同光敏面积的探测器 的探测率值。 实际测量和理论分析表明,对于许多类型的探测器来说,其噪声电压 VN 与光敏面积

Ad 的平方根成正比,与测量带宽 Δf 的平方根成正比。因此 VN 除以 ( Ad Δf )1/2 ,则 D 就与 Ad 与 Δf 无关了,也就实现了归一化。这种归一化的探测率又称比探测率。通常用 D* 表

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示,表达式为

D* = D Ad Δf
(四)时间常数

(4.4)

当一定功率的辐射突然入射到探测器的敏感面上时,探测器的输出电压要经过一定 的时间才能上升到与这一辐射功率相对应的定值。当辐射突然清除时,输出电压也要经 过一定时间才能下降到辐射照射前的值。以一个矩形的辐射脉冲照射到探测器上,观察 其输出信号波形,会发现输出信号上升或下降都落在矩形脉冲之后。大多数情况信号按

(1 ? e? t /τ ) 的规律上升或下降,其中的 τ 就定义为探测器的时间常数或响应时间。 (五)光谱响应
相同功率的各单色辐射入射到探测器上,所产生的信号电压与辐射波长的关系,叫
* 探测器的光谱响应,通常用单色辐射的响应度 Rλ 或光谱比辐射 Dλ 对波长作图来描述探

测器的光谱响应曲线。

4.2 红外探测器作用距离模型
红外系统在某一距离上所接收到的目标辐射刚好能达到预期的使用效果, 则此距离 就称为红外系统的作用距离[4],是红外系统的一个重要性能参数,与目标辐射功率、背 景大气条件、红外光学系统性能、探测器特性等因素密切相关。利用已知的系统基本性 能参数通过理论分析和计算机仿真,建立适宜的估算模型,是分析红外系统作用距离的 关键。 常见的建立红外系统作用距离模型的方法有三种[69]:1) 基于传递函数;2) 基于对 比度;3) 基于信噪比。对第一种方法来说,各分系统的传递函数难以准确获取;第二 种方法则是用于人眼观察的成像系统。 本文采用第三种方法, 即对红外探测系统的作用距离以目标的辐射功率在探测器上 产生的响应是否满足信噪比要求为依据,其具体计算公式为[5]:

? π D0 ( NA) D* Jτ ατ 0 ? R=? ? 1/ 2 ? 2(ωΔf ) (Vs / Vn ) ?

1/ 2

(4.5)

其中 D0 是光学系统入射孔径的直径; NA = D0 / 2 f 定义为数值孔径; D* 是探测器的 探测率; J 是目标的光谱辐射强度;τα 、τ 0 分别为大气和光学系统透过率; ω 是传感器 瞬时立体视场角; Δf 是噪声等效带宽; Vs / Vn 表示系统正常工作最小信噪比。 关于等效噪声带宽 Δf ,需进行简单说明。当涉及噪声功率通过网络或放大器的传 输计算时,必须要有较明确的带宽定义。如果放大器的功率增益在一较高和较低的频率 之间不变,而在其他频率上为零,其带宽定义是简单的。由于大多数放大器不存在这种
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理想的矩形功率增益曲线,因而,必须定义一个等效噪声带宽:

Δf =

∞ 1 ζ ( f )df ∫ ζ ( f0 ) 0

(4.6)

这里,ζ ( f ) 是频率为 f 的功率增益,ζ ( f 0 ) 是功率增益的峰值。 其示意图如下所示。
Δf

ζ ( f0 )

f0
图 4-1 等效噪声带宽

上述等效噪声带宽是对于光机扫描型红外器件来说的。 而对于凝视型焦平面上一个 像元的取样来说,噪声功率谱是一个无意义的量,因为一个持续的信号不再存在;唯一 有意义的数字量是:在一个给定像元上信号采样结果的变量,在这点上采样的变化正比 于信号携带的单个采样总数的平方根,也就是正比于每一个样本采集时间的平方根。又 因为探测器信号的振幅正比于积分时间,所以采样变化反比于积分时间的平方根 ( 1/ tint ) 。虽然在这点上,噪声带宽在本质上是一个无意义的数,因为它不是一个可 直接测量的数,然而它对于解释焦平面阵列采样的变化是有意义的,同样它能获得一个 等效噪声带宽:

Δf = 1/ 2tint

(4.7)

式中, tint 为探测器积分时间。 作用距离公式(4.5)存在一定的局限性。第一,没有考虑成像弥散斑尺寸对作用距 离的影响;第二,仅仅考虑了目标到达探测器靶面上的辐射强度是否满足探测要求,并 没有考虑背景辐射的影响。 文献[4]考虑了这些影响,并推导了凝视成像系统的作用距离公式如下:
? δπΔIτ aτ 0 D0 D* R=? ? ? 2 2 F i SNR ? tint ? ?w? ? ?
1/2 1/2

? ? ? ?

(4.8)

式中 tint 为探测器积分时间; F = f / D0 ; ΔI = I k ? Lb At 为目标与背景的辐射照度之 差, Lb 为自然背景辐亮度, At 为面积(目标) ; δ = V p / V p' 为信号衰减因子, V p 为经过 信号处理系统后的脉冲峰值,V p' 为未经过信号处理系统的脉冲峰值,当信号以数字形式 传输时, δ = 1 。

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对于面目标,即目标张角大于红外系统单个像元对应的瞬时视场,这时红外系统所 接收到的目标辐射能量与其间的距离无关而始终为某一常值[70]。这种情况下,则要根据 目标的几何尺寸大小用分辨距离去定义作用距离, 即计算出一个探测器对给定尺寸的面 目标为满足所要求的分辨概率(发现概率、识别概率及认清概率)而所可能达到的最大 作用距离。

4.3 目标成像尺寸
目标在焦平面上成像大小跟目标与探测器之间的距离以及目标实际尺寸有关[15], 其 模型如图 4-2 所示。

图 4-2 目标成像尺寸模型

目标在焦平面所成像直径与目标实际大小之间的关系可根据探测器像元对应的有 效视场角(即瞬时视场角) nω 和目标实际尺寸 r 、探测器与目标间的距离 R 计算得到。

tg (nω / 2) × R = r
为 1 时,目标所成像的能量分布需考虑弥散的影响。 令 n=1,可得探测器与目标间的距离

(4.9)

式中 ω = D / F ,D 为像素大小,F 为焦距。n 即为目标的像所占像素的直径,当 n

T = r / tg (ω / 2)

(4.10)

故当目标与探测器距离大于 T 时,目标所成图像直径始终为1个像素,否则(4.9)式成 立。 假设目标半径 r = 2 m(普通卫星)[36];取 F = 0.176 m, D = 3.0 × 10 ? 5 m[37],可得

ω = 1.7 × 10 ? 4 rad。将 r、ω 的值代人式(4.10)中得到 T = 2.3467 × 10 4 m,即23.467km,
故选择临界距离 T 为25km是一个较合理的值。 红外搜索跟踪系统一般用于对远距离目标的探测[4](远远大于临界距离 25km) ,故 目标对探测系统的张角小于系统的像元分辨角,可按点源计算。而对于 EKV 来说,达 到临界距离后,随着与目标的距离越来越小,目标在探测器上所成的像也越来越大。

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4.4 弥散模型
研究光学元件的物像关系时, 通常认为近轴平行光经过透镜或者球面反射镜后汇聚 于一点,一个点源的像也是一个点。实际情况并非如此,一个物点成的像并非一个几何 点,而是一个亮点扩散圆斑,通常称为弥散圆。 影响弥散斑大小的主要因素有光学系统的成像质量、衍射分辨极限、大气抖动、仪 器的振动、目标的相对运动、探测器的空间分辨率等[26]。在深空背景的成像中大气抖动 的影响较小,影响弥散圆大小的主要因素是衍射、像差以及目标的相对运动,其中像差 可以通过光学系统的设计尽可能减少,而衍射现象是辐射能波动的结果,无法消除。

4.4.1 衍射
凡是不能用反射或折射予以解释的光偏离直线传播的现象称为光的衍射[11]。 按照光 源、衍射屏和接收屏三者之间的相对位置,可以将衍射现象分为两种类型:1) 光源和 接收屏或二者之一距离衍射屏为有限远时,所观察到的衍射称为菲涅耳衍射;2) 光源 和接收屏距离衍射屏都在无穷远或相当于无穷远, 在衍射孔上的入射波和各方向的衍射 波都可看成平面波,这时观察到的衍射称为夫琅禾费衍射。对于光学系统最重要、最基 本的元件——透镜来说,它能满足远场条件而形成夫琅禾费衍射[12]。 光学仪器一般采用圆形光阑,此时由圆孔衍射产生的弥散圆一般也称为艾利圆,集 中了衍射光能的 83.8%。对圆孔衍射的弥散能量计算式[12]是:
2

I (ω ) = U (ω ) =

? 2 J ( kαω ) ? ? I0 ? 1 ? kαω ? ? ?

(4.11)

其中 I0 为弥散圆中心强度, k = 2π ,称之为波长常数,α 为入射光阑半径,ω 是角 λ 度单位, J1(i) 代表一阶第一类贝塞尔函数。 由于红外辐射的波长较长,能透过它的材料很少,因而红外成像光学系统大都采用 反射式红外成像物镜[36]。 在反射式物镜中常常安装有圆环形光阑, 假设圆环外半径为 α , 内半径为 εα ,根据叠加定理(即两圆孔产生的衍射场之差) ,可以计算得到圆环衍射的 能量分布:

I0 ? 2J (kαω) ? 2 ? 2J1(kεαω) ?? ?? ? 1 ? ?ε ? ?? I (ω) = U (ω) = ? ? 2 2 ? ? ? ?? k αω k εαω (1? ε ) ? ?? ? ? ?? 4.4.2 像差

2

(4.12)

影响弥散圆大小的第二个因素是像差, 像差是由光学系统引起的振幅及相位分布的

36

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变化。像差形成的原因也比较复杂,如元件材料的光学性质不均匀、加工不良、环境条 件的变化等,而且在每一套不同的实际光学系统中像差都是不一样的。在红外系统中, 我们一般通过测量点扩散函数(景物中某一点源所成的像斑能量分布)来表征光学系统 在各点的能量分布情况,从而说明光学系统的像质。在仿真时可简单假设像差造成的影 响为一均匀光学散焦,通过在弥散能量分布函数中添加散焦系数 μ 来实现[15]。能量分布 如下:

I μ2 ?? 2J1(kαμω) ? 2 ? 2J1(kεαμω)?? ? ?ε ? ?? I (ω) = U(ω) = 0 2 2 ? ?? ? ? kαμω ? ? kεαμω ?? (1?ε ) ? ? ? ? ? ? ?
象。

2

(4.13)

这样在不改变衍射基本分布的情况下, 公式反映了目标能量由于像差引起的扩散现

4.4.3 运动模糊
成像设备的载体与所观测目标可能都以较高速度运动,若它们之间存在较大的相对 运动速度,就会造成场景能量在成像传感器拍摄积分时间内在成像平面上的非正常积 累,即引起图像运动模糊[33],其退化模型如下图所示:

图 4-3 运动模糊退化模型

运动模糊图像的退化模型可用卷积形式表示为:

g ( x, y ) = f ( x, y )* h( x, y )

(4.14)

式中 g ( x, y ) 即为得到的模糊图像, h( x, y ) 是与相对运动参数(模糊方向与尺度)相 关的一个常量,即运动模糊图像点扩散函数。 在图像退化模型中,拍摄的场景和拍摄器之间,在曝光时间区间 [0, T ] 内,以恒定速 度 v 和沿水平方向的角度 φ 进行相对运动, 那么运动模糊的点扩散函数 h( x, y ) 相对于 “模 糊带宽” L = vT 的表示形式可以由下式给出[34]:

? ?1/ L, h ( x, y ) = ? ? ?0, 4.4.4 弥散仿真结果

0 ≤ x ≤ L cos φ , y = sin φ else

(4.15)

按照前文对光学弥散的分析与建模,可得到仿真结果(适当放大后)如图 4-4 所示, 其中图 4-4(a)为圆环衍射,圆环内外圆半径之比为 0.6;图 4-4(b)为在圆环衍射基础上加 入像差后得到的仿真图像, 散焦系数为 0.9; 图 4-4(c)为在衍射与像差基础上加入运动模 糊后得到的图像,模糊尺度为 2,模糊方向为 2°。
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a) 点目标弥散(圆环衍射)

b) 点目标弥散(加入像差)

c) 点目标弥散(加入运动模糊)

图 4-4 点目标的光学弥散

4.5 成像阵列盲元模型
由于制造材料、工艺等因素的影响(如材料的不均匀性、掩膜误差、缺陷等) ,红 外焦平面阵列(IRFPA)器件存在不可避免的盲元。

4.5.1 盲元定义
国家标准中盲元的定义主要是从器件对黑体辐射的响应程度作为量化指标的,以下 给出四个有关 IRFPA 参数的定义[39]:

(1) 像元响应率
像元响应率 R(i, j ) 定义为 IRFPA 在一定帧周期和一定动态范围条件下, 像元对每单 位辐照功率产生的输出信号电压,由下式表示:

R(i, j ) = Vs (i, j ) / P
像元所接收的辐照功率。 (2) 平均响应率 平均响应率指 IRFPA 各有效像元响应率的平均值,由下式表示
_
M 1 M i N ? ( d + h) ∑ i =1 N

(4.16)

式中, Vs (i, j ) 为第 i 行第 j 列像元对应于辐照功率 P 的响应电压; P 为第 i 行第 j 列

R=

R(i, j ) ∑ j =1

(4.17)

式中,M 和 N 分别是 IRFPA 像元的行数和列数;d 和 h 分别是死像元数和过热像元 数。

(3) 盲元
盲元也称为失效元,其中包括死像元和过热像元。死像元是指像元响应率小于 1/10 平均响应率的像元;过热像元是指像元噪声电压大于 10 倍平均噪声电压的像元。

(4) 盲元率
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盲元率指 IRFPA 的失效像元数占总像元数的百分比,由下式表示

Nb =

d +h ×100% M iN

(4.18)

其中, d 和 h 分别是死像元数和过热像元数。

4.5.2 盲元的分布与仿真
探测器成像阵列由中心区域的光敏区和周围不可感光的非光敏区构成, 像元示意图 如下所示。
非光敏区

光敏区

图 4-5 像元示意图

红外探测器成像阵列上存在较多的固定盲元和极少数随机盲元。 盲元分布对红外图 像有很大影响,是红外探测器性能参数中一个很重要的指标。根据某型号红外探测器的 实测值,本文在仿真过程中做如下假设: 探测视场:2.5 度。 固定盲元:占像元总数的 1.5%;中心 0.7 度范围内的固定盲元数量占固定盲元总数 的 10%,服从高斯分布;其他 90%固定盲元分布在中心区域之外,服从均匀分布。 随机盲元设定:总数在 7~12 个之间均匀随机取值,在视场内服从均匀分布。 探测器所处环境温度对盲元分布也有一定影响[38],故以上参数值的选择均取的较 大,充分考虑了盲元的不良影响。 根据固定盲元与随机盲元的分布可得到仿真结果(像素值设为 0)如下图所示,其 中图像像素分辨率为 256 × 256 。

a) 固定盲元

b) 随机盲元

图 4-6 盲元仿真图

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4.6 噪声模型
4.6.1 噪声的产生与分布
红外探测器是光电器件,在通电状态,即使没有信号输入,也会产生一些毫无规律 和无法预测的电输出,即探测器噪声。 红外系统及其组成部件中最可能产生的噪声[5]有:

1) 约翰生(或热)噪声,是电子通过导体的无规则运动的结果,是一种白噪声,
其功率谱(每单位带宽的噪声功率)是平坦的,即与频率无关;

2) 散粒噪声,即真空管中的电子流呈现的噪声,是因电子到达集电极的速率无规
则起伏而引起的,其功率谱也是平坦的;

3) 电流分配噪声,这种噪声产生在多栅真空管内,功率谱平坦; 4) 1/ f 噪声,随器件不同名称也不一样,如在半导体中称为调制噪声,碳电阻器
及其电接触中称为接触噪声,其功率谱随频率反比变化; 5) 产生-复合噪声,该噪声主要在中频范围内,是因载流子产生和复合的速率变化 而引起的,与真空管中的散粒噪声相似; 另外,还有辐射噪声和温度噪声等。 上述噪声除 1/ f 噪声外,其他几种均为白噪声。从频谱分布上看:在低频,1/ f 噪 声是主要的;在中频,产生-复合噪声占优势;频率再高一些, 1/ f 噪声又是主要的; 在极高的频率,噪声谱变平坦,且约翰生噪声占优势。对于给定的某一类探测器,正常 使用时,只有一部分噪声影响较大。在实际工作频段内,探测器噪声可简化为白噪声来 作近似处理。 由于探测器噪声是随机的无规则过程,故无法用确定的时间函数来表示。但是,它 们服从某种统计的规律,可以知道随机噪声峰值幅度的概率分布,从而可简单地从能量 的观点来表示起伏噪声的强度。噪声强度通常采用噪声电压(或电流)的均方值或均方 根值来表示。

En 0 = 4kTReq ΔfAυ2

(4.19)

式中: k 是波尔兹曼常数;T 是决定温度; Δf 为噪声带宽; Aυ 是放大电路的电压放 大倍数; Req 为探测器等效噪声电阻。 实验证明,宽带随机噪声的幅值分布可用高斯分布表示[10]。以 x 表示探测器噪声电 平的幅度,则探测器噪声幅度分布的概率密度函数可表示为:
P( x) = 1 ?( x ? M ) 2 exp 2σ 2 2πσ

(4.20)

式中 M 为噪声 x 的平均电平; σ 为标准偏差,对应噪声的均方根值。
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4.6.2 噪声的仿真
用计算机模拟探测器噪声在图像上的反映, 实际就是使探测器元成为一个灰度无规 则变化的亮点。该点的灰度变化是一个服从均值为 M 、方差为 σ 的高斯过程。对于凝视 焦平面探测器,由于各探测器元都是相互独立的,而每个探测器元的噪声是一个高斯过 程,所以,探测器成像面上的噪声是服从高斯分布的。在图像上产生灰度服从某种统计 规律的亮点, 可采用为像素灰度随机赋值的方法来实现。 对探测器噪声图像进行仿真时, 可以由计算机产生一系列高斯序列,分别赋给图像上的相应像素,以呈现无规则起伏变 化的满屏噪声的效果。 凝视型焦平面探测器是由 m × n 个探测器元组成的阵列,仿真时,首先由计算机产 生 m × n 个随机数,构成一个 m × n 矩阵,作为整个焦平面阵列的像素灰度分布。每个随 机数分别对应一个探测器元的噪声输出。这样,一帧图像上每个像素的灰度值,一次性 产生出来,当变化到下一帧时,又重新产生一组随机数,作为每个像素的灰度值。这种 方法既保证了每个探测器元的噪声为一高斯过程, 又保证了成像面上各探测器元之间的 噪声服从同一高斯分布。 按照此方法可得到噪声仿真结果如图 4-7 所示,其中图像像素分辨率为 256 × 256 , 噪声服从高斯分布,其均值为 126.5,方差为 0.003。

a 无噪声理想图像 图 4-7 噪声仿真

b 噪声图像

4.7 成像仿真结果
要实现空间目标(本文以空间锥形目标为例)在红外探测器上的成像仿真可依照第 二、 三章与本章所述方法, 首先利用节点热网络法求解出空间锥形目标的表面温度分布, 然后分析目标与背景的红外辐射,接着进行量化和显示,并加入目标运动模型,最后叠 加探测器自身效应的影响即可仿真得到锥形目标不同成像状态的图像,其过程如图 4-8 所示。

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图 4-8 成像仿真过程示意图

综合考虑各种因素,对理想图像中加入光学弥散、探测器噪声与成像阵列盲元后得 到的仿真图像如图 4-9 所示。

图 a 无目标的背景

图 b 点目标

图 c 点目标运动轨迹

图 d 斑目标 图 4-9 考虑探测器效应的仿真图像

图 e 面目标

图中相关参数设置如下: 探测视场:2.5 度。 固定盲元:占像元总数的 1.5%;中心 0.7 度范围内的固定盲元数量占固定盲元总数 的 10%,服从高斯分布;其他 90%固定盲元分布在中心区域之外,服从均匀分布。
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随机盲元设定:总数在 7~12 个之间均匀随机取值,在视场内服从均匀分布。 噪声:服从高斯分布,其均值为 126.5,方差为 0.003。 图 4-9(c)中显示的是探测器采用正弦运动姿态控制方式运动,目标只存在沿探测器目标矢量方向运动而形成的目标轨迹图像,即运动方向矢量 Direction = [-1,0,0] 。目标 相对运动速度为 1200m/s,探测器与目标初始距离为 200km。 图 4-9(d)中目标与探测器相距 3km,图 4-9(e)中目标与探测器相距 137.3m。 从图中可以看出,目标成像时产生模糊,且背景中加入了噪声和盲元(可与第二章 中的理想红外仿真图像进行比较) ; 图 4-9(c)显示了点目标阶段目标的某条运动轨迹, 随 着距离越来越近, 目标灰度逐步增大; 图 4-9(e)中面目标的灰度从中间到边缘逐渐减小, 即温度逐渐减小。仿真结果与前文建立的模型相符,也十分接近探测器实际探测到的图 像。 另外, 还可通过改变模型参数值得到各种不同条件下的场景, 具有较大的应用价值。

4.8 本章小结
本章首先分析了红外探测器的作用距离和目标在探测器上的成像尺寸;然后建立了 成像的光学弥散模型,包括衍射、像差和运动模糊,并对依次加入圆环衍射、像差和运 动模糊的点目标进行了仿真;接着研究了成像阵列模型,即盲元的分布,对固定盲元和 随机盲元进行了仿真;然后阐述了噪声的产生机理、分布及其仿真方法,得到了噪声的 仿真图像;最后根据建立的模型进行仿真,叠加弥散、噪声、盲元后得到目标不同成像 状态的图像,仿真结果十分接近探测器实际探测到的图像,还可通过改变模型参数值得 到各种不同条件下的场景,具有较高的应用价值。

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第五章 模型校验与可信度评估
5.1 基本理论与方法
仿真系统是对原型系统的模拟,即构造与真实世界 (Real World) 相似的虚拟世界

(Virtual World)。因此,必须明确提出仿真系统在多大程度上与原型系统相一致。对仿真
效果如何界定,如何评价,是仿真的一个基本问题。仿真必须满足可信度要求,否则仿 真结果不可用,仿真将失去其实际意义[47]。 随着建模与仿真技术的发展,模型的校核、验证与确认越来越受到国内外相关工作 人员的重视。目前在美国和北约,军用复杂仿真系统 VV&A(Verification Validation and

Accreditation)与可信度评估工作正在日益展开,以满足提高系统开发质量、降低应用风
险、提高投资效益的需要。这方面的预算已经超过仿真项目投资的 10%。美国国防部

1996 年 4 月 26 日公布了“国防部建模与仿真的校核、验证与确认” ,明确要求其所属的 M&S(Modeling and Simulation)研究机构建立相应的 VV&A 政策、指导,以提高 M&S
的可信度。国防部建模与仿真办公室也发起和资助了许多有关仿真可信度的研究计划, 美国仿真互操作标准化组织(SISO)中也有关于仿真系统可信度研究的工作组,军用复杂 仿真系统 JWARS、JDIS、JSIMS 等已经开始按照美国国防部 VV&A 指南提出的 VV&A 过程组织实施,并收到了成效,发现设计开发中的一系列问题。 在我国,仿真系统 VV&A 与可信度评估研究同样越来越受到系统仿真界的重视。 近些年来,在《系统仿真学报》 、 《计算机仿真》 、北京计算机仿真国际会议 BICSC 以及 军用仿真专业组组织的仿真技术研讨会上,发表了许多关于仿真系统 VV&A 与可信度 评估问题的文章。 特别是在基于与原型系统的测试或运行结果相对照的验证方法的开发 与应用方面,北京航空航天大学、国防科技大学、哈尔滨工业大学和北京理工大学都进 行了许多有益的探索。

5.1.1 基本概念
1) 校核、验证与确认

美国国防部 5000.59 计划中对 VV&A 所下的定义如下。 校核(Verification):确定 M&S 是否准确反映开发者的概念描述和技术规范的过程。 验证(Validation):从预期应用角度确定 M&S 再现真实世界的准确程度的过程。 确认(Accreditation):权威机构对 M&S 相对于预期应用来说是否可接受的认可。 模型校核是伴随 M&S 全生命周期的一个循环往复的过程,其目的和任务是考查模 型从一种形式转换成另一种形式的过程是否具有足够的精确度。 具体地讲, 就是针对 “概
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念模型(数学模型、物理模型、逻辑模型)——程序流程图——计算机程序(代码) ” 过程,检查仿真模型(可执行程序代码)是否准确地表达了概念模型。 模型验证的任务是根据特定的建模目的和目标,考查模型在其作用域内是否准确地 代表了原型系统。主要包括两方面的含义:
? 检查概念模型(数学模型、物理模型)是否正确地描述了原型系统; ? 检查模型输入/输出行为是否充分接近原型系统的输入/输出行为。

模型验证的目的不是为了使仿真系统与原型系统的行为完全一致,而是为了达到特 定的仿真目的,使仿真系统能够在一定程度上复现原型系统的行为。由于仿真系统只是 对原型系统的一种相似或近似, 所以让仿真系统百分之百地复现原型系统的行为是不可 能的,也是不必要的。针对一定的仿真目的,只要证实模型行为特性与系统行为特性对 比精度满足要求,即证实模型的“输入-输出”变换以足够精度代表系统的“输入-输出” 变换,就认为模型是可接受的。
2) M&S 与 VV&A 的关系

下图描述了建模与仿真和校核、验证与确认的关系模型[32]。

图 5-1 仿真校验过程模型

由上图可见,模型校核、验证与确认是包含在建模与仿真全过程中的,与建模和仿 真密不可分[72]。其中, “问题实体”表示要进行建模与仿真的实际系统、设想或现象; “概念模型”和“仿真模型”表示问题实体在建模与仿真开发生命周期中不同阶段所呈 现的不同表现形态; “分析建模” 、 “设计实现”和“仿真实验”表示建模与仿真开发生 命周期的 3 个主要阶段; “验证概念模型” 的主要功能是检验实体模型表达是否合理; “校
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核仿真模型”是确保软件设计与概念模型的一致性; “确认仿真结果”是确保仿真模型 输出结果的正确性。
3) 相似性、逼真度与可信度

相似性:相似性理论认为,任何事物都具有一定的属性和特征。当事物间存在共有 的属性和特征,且其特征值相等或相差较小时,称事物间存在相似性。 逼真度:仿真对仿真对象某个侧面或整体的外部形态和行为的复现程度。 可信度:由仿真系统与原型系统之间相似性决定的、仿真系统与仿真目的的相适应 的程度。 一般来说,随着仿真系统某个侧面逼真度的提高,整个系统的仿真可信度也很可能 相应提高,至少不会降低。但必须看到,两者也存在着本质区别。这种区别在于:逼真 度考查仿真与仿真对象的差别本身,反映了仿真系统与原型系统之间的联系;而可信度 考查这种差别对仿真可用性的影响程度,反映了仿真系统与仿真目的之间的关系。从适 用范围看,仿真的规模越小,粒度越小,复杂程度越低,越适合使用逼真度概念;相反, 仿真的规模越大,粒度越大,复杂程度越高,越适合使用可信度概念。 在仿真系统充分发展的同时,对仿真正确性和可信度的要求也变得越来越高。仿真 正确性和可信度将直接影响到后面基于仿真结果所进行的一系列应用或决策过程。 一个 不正确的仿真结果可能导致重大的决策失误。从某种意义上来说,只有保证了仿真的正 确性和可信度,最终得到的仿真结果才有实际应用的价值和意义,仿真系统才真正具有 生命力。因此,如何评估仿真系统的正确性和可信度,成了仿真理论和仿真技术发展中 一个不容忽视的问题[48]。 而评估仿真系统可信度水平的高低,首先需要构建评价的指标体系,尤其是兴趣点 评价指标的确定。可以说,没有评价指标,仿真系统也就失去了价值和意义;而评价指 标不同,最终的结果也会有相应的差异。

5.1.2 校核与验证的动态分析技术
校核与验证的动态分析技术需要执行模型,基于模型的运行行为进行评估,主要有 以下方法[52]。
1)图形比较:通过比较不同数据源的时域图形,检查曲线在变化周期、曲率、曲线转

折点、数值、趋势等方面的相似程度,对仿真结果进行定性分析。这种比较技术较 重主观色彩,要求熟悉系统的人实施时才很有效,通常该方法用作初始的校核与验 证手段。
2)比较测试:是对模型的多个版本或多个仿真系统进行测试时,对具有相同输入的不

同模型和仿真进行比较,比较彼此的输出,分析输出结果的误差,以确定是否在模 型或仿真间存在很大的误差。如果发现有很大的误差,必须确定误差源并确定在两

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者中是否存在错误或不恰当的假设。
3)功能测试:也称黑盒测试,是评价模型输入/输出变换的正确性的方法。在功能测试

中,将给定输入应用到模型中,用输出结果检验模型的正确性,且并不直接分析模 型的实际处理过程。测试输入数据的覆盖面要尽量广,但对于大规模的复杂系统仿 真来说,测试所有的输入输出情况是不大可能做到的,功能测试的目的在于提高对 于模型使用的信心,而不是验证它是否绝对正确。
4)统计测试:通过比较模型输出数据与系统输出数据的一致性达到模型验证的目的。

利用统计技术的前提是模型与系统在相同输入数据的情况下运行,且被建模的系统 完全可观测,可以获得模型验证的所有数据。有 THEIL 不等式系数法、灰度关联度 法、置信区间法、假设检验法、谱分析法等。

5.2 红外仿真图像的评估
红外仿真图像的真实性主要由所建立的成像系统各部分模型的准确性所决定,由于 模型的复杂性以及多种因素的不确定性,除了理论上精确的建模,还要根据实际测量的 结果进行评估和校正,才能达到最好的效果。

5.2.1 评价指标
对于简单的仿真系统[49],其应用目标比较单一,建模机理比较明确,涉及的不确定 因素比较少,因此其仿真可信度分析,可以通过选择对目标影响较大的因素,用数学解 析方法或统计分析方法获得其仿真可信度的定量指标。 对于图像来说,其评价指标通常可以根据其适用情况分为两大类[50],一类是对单幅 图像直接进行统计计算,这类指标包括均值、方差、信息熵、平均梯度等,另一类是在 图像压缩与复原中广泛使用的均方误差和峰值信噪比, 用于对原始图像与重建图像两幅 图像进行比较。 单因素指标抗干扰能力较差,图像中某几个像素值过大就可能影响整幅图像的评价 结果;采用多种评价指标则可以弥补单因素评价方法的缺陷,得到更正确的结论。对于 红外仿真图像的评价,本文采用均值、方差、信息熵、平均梯度四个评价指标,并计算 其与实际图像的偏差。本文的评价指标没有采用均方误差和峰值信噪比,因为仿真图像 并不是要完全重现原始图像,而是研究产生实际红外图像的模型与规律,使仿真图像的 灰度分布达到一定的要求,与原始图像保持一致,进而可改变参数得到更多不同状态的 仿真图像。

1) 均值
均值就是图像中所有像素的灰度平均值,它近似反映了图像的灰度分布情况。灰度

47

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分布情况接近的图像,均值也会比较接近。均值的基本表达式如下:
G( X ) = 1 M iN
M ?1 N ?1 i =0 j =0

∑ ∑ G( X

i, j

)

(5.1)

2) 方差
方差是反映图像整体灰度分布的统计量。方差越大,对比度越大;反之,若方差越 小,则对比度也越小。方差的基本表达式如下:
M ?1 N ?1 i =0 j =0

σ2 =

1 M iN

∑ ∑ (G (i, j ) ? μ )

2

(5.2)

其中, μ 为整幅图像的平均值。 上面直接计算方差的公式比较繁琐,实际应用中多采用如下计算公式。
1 σ = M iN
2 M ?1 N ?1

? 1 G (i, j ) ? ? ∑ ∑ i =0 j =0 ? M iN
2

M ?1 N ?1

? G (i, j ) ? ∑ ∑ i =0 j =0 ?

2

(5.3)

3) 平均梯度
平均梯度反映了图像中的微小细节反差与纹理变化特征, 也反映了图像的清晰程度, 一般来说,平均梯度越大,表明图像越清晰,反差越好。其计算公式为:
M ?1 N ?1 ? 2 f (i, j ) + ? 2 f (i , j ) 1 i j ?g = ∑ ∑ ( M ? 1)( N ? 1) i =0 j =0 2

(5.4)

其中, f (i, j ) 、 ?i f (i, j ) 、 ? j f (i, j ) 分别为像点灰度及其在行、列方向上的梯度。
4) 信息熵

信息熵是从信息论角度反映图像信息丰富程度的一种度量方式,根据香农(Shannon) 信息论原理,图像的熵定义为:
H ( X ) = ?∑ Pi log( Pi )
i =0 L ?1

(5.5)

其中, L 为最大灰度级, Pi 为图像 X 上像元灰度值为 i 的概率。当图像中的像素在 各个灰度级均匀分布,即各个灰度级出现的概率均为 Pi = 1/ L 时,熵 H ( X ) 具有最大值
log( L) ,此时图像的信息最丰富,灰度分布最均匀,层次最多;当图像中的所有像素只

有一个灰度级,而没有其他灰度级时,熵 H ( X ) 具有最小值 0,此时图像上实际无信息; 当图像中灰度级减少时,熵 H ( X ) 也减少。 对于两幅图像信息熵偏差程度的计算,我们引入偏差熵[53]的概念。偏差熵反映两幅 图像像素偏差的程度,同时也反映两幅图像信息量的偏差程度。越接近 0,偏差程度越 小。计算公式如下:
48

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DC ( p, q) = ?∑ pi lg[1 ? ( pi ? qi ) 2 ]
i =1

n

(5.6)

5.2.2 可信度评估方法

任何一个仿真的可信度评估都不是一件容易的事情。在实践中,人们往往要综合运 用多种方法和手段,从多个角度对仿真进行分析和评估。一般来说,评估手段不同,得 到的评估结论也可能不同,有时甚至大相径庭。所以,要想给出一个可操作的、适用于 任何仿真的、能够综合反映仿真各个方面性能的评估模型几乎是不可能的。文献[51]从仿 真目的角度给出了一个可信度评估模型。 定义 1:仿真对象中各个知识的复现对仿真目的的影响程度称为兴趣系数。 兴趣系数用介于 0 和 1 之间的小数来表示。作为边界条件,兴趣系数为 0 表示该知 识的复现对仿真目的没有任何影响。兴趣系数越大,说明该知识的复现对仿真目的的影 响越大。对一个具体的仿真应用来说,兴趣系数应满足归一化条件,即仿真对象所有知 识的兴趣系数之和为 1。 定义 2:仿真对象中各个知识在仿真中的复现程度称为准确度。 准确度用介于 0 和 1 之间的小数来表示。作为边界条件,准确度为 0 表示仿真没有 复现该知识;准确度为 1 表示仿真完整、准确地复现了该知识。 可以得到仿真可信度评估模型:
C = ∑ Wi Ai
i

(5.7)

并满足归一化条件: ∑ Wi = 1 。 Ai 为仿真对象中第 i 个知识的准确度。知识的种类不同, 准确度的度量方法也不同,可以使用定量方法,也可以使用定性方法。 这个模型目前尚处于理论研究阶段。要想应用于实践,还需解决两大问题。第一, 仿真对象的具体化,换句话说,就是如何从被模拟事物中抽象出所需的知识。第二,仿 真对象中的知识具有多种不同的类型和属性,具有各自的表述和度量方法,所以仿真中 知识复现的准确度如何度量也是一个复杂的问题。 关于红外仿真图像的评价,已经开展了一些研究。 文献[9]给出了几种典型的红外传感器的性能指标,然后对仿真系统进行测试,仿真 结果符合典型红外传感器的性能指标,从而验证了仿真方法的正确性。另外,该文献还 在最后提供了理想图像与最终效果图,但并未与实际图像进行比较。 文献[15]通过对波长与光阑半径进行合理的假定后,给出了点弥散的能量分布仿真 图,平台滚动与目标平动复合轨迹的仿真图,正弦运动轨迹仿真图,从仿真图可以看出 仿真结果与该文献前面所述算法是吻合的,但没有分析实际目标场景。
i

其中, C 为仿真可信度,Wi 为仿真对象中第 i 个知识的兴趣系数,取决于仿真目的,

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文献[20]给出的红外仿真图像中,包括理想图像、叠加了不同白噪声的图像、叠加了 不同固定图像噪声的图像,还给出了上述各图对应的频谱,它们很好的表征了探测器的 噪声和光学系统在时域和频域上对红外仿真图像的影响。但只是进行了理论上的建模, 并没有根据实际测量结果进行校正,校正后才能达到最好的效果。 可见,以往的这些研究均给出了成像仿真模型的评价,但大部分只是进行了理论分 析,并未与实际图像进行定量比较。本文将比较实际图像与红外仿真图像,利用均值、 方差、平均梯度、信息熵四个指标对仿真图像进行评价,并根据误差来确定仿真图像的 可信度。

5.3 计算结果
目标成像背景是所有目标场景仿真的基础,各个目标场景图像就是在背景中的某个 位置加入具有一定亮度与形状的目标得到的, 故本节重点对无目标即纯背景的红外仿真 图像进行分析。 本文所指实际图像为实验室条件下,红外探测器对 80K 低温冷背景采集的图像。由 于硬件条件的约束, 目前背景黑体的温度最低只能达到 80K。 尽管以 80K 黑体不能非常 精确地模拟实战条件下天基红外探测器的外部环境温度, 但这是一种朝着识别环境恶劣 方向的偏差,因为 80K 黑体背景给出的背景噪声要高于深空冷背景(4K)造成的背景 噪声, 所以对目标检测识别算法来说, 在深空冷背景条件下的识别概率将大于在 80K 背 景条件下的识别概率,因此实验室条件下得到的图像也是有一定价值的。 根据前面几章所建立的模型与方法对红外图像进行仿真,仿真过程中设定红外探测 器的特征参数与某型号红外探测器相同 (本文中的实际图像即为该探测器在实验室采集 的红外图像) ,其具体参数如下: 灵 敏 度 为 1× 108V / W ; 探 测 率 为 1.3 ×1011 cmi Hz1/2 / W ; 光 学 孔 径 为 2.0 ; 焦 距
F = 0.176 m;像素大小 D = 3.0 × 10 ? 5 m;成像像素维数为 256×256;探测视场宽度为

2.5°。 5.3.1 校验前的效果

背景图像是由噪声和盲元构成的,需校验的模型参数包括噪声均值、方差,以及盲 元的数量、分布。校验前的仿真图像中噪声模型均值设为 126.5,方差设为 0.003,盲元 数量设为像元总数的 1.5%。 首先,我们通过统计实际图像与仿真图像各个像素值出现的次数即灰度直方图,进 行定性分析,直观的比较它们的相似程度。实际图像与校验前的仿真图像以及它们的灰 度直方图如下所示。

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图 5-2 校验前灰度直方图比较

从上图可以看出,两图的盲元(图中的黑点)数量与分布比较相似,但仿真得到的 图像看起来比较粗糙,不如实际图像光滑;比较两者的灰度直方图可知,仿真得到的图 像与实际图像的像素值均集中在 125 左右,但实际图像的像素值分布比较集中,而仿真 图像占用了更多的灰度值。 根据前文所述方法,可计算得到红外仿真图像的各评价指标,从而对校验前的仿真 图像进行定量分析。计算结果如表 5-1 所示。 其中,误差计算式为

δ=

Di ,real ? Di ,simulate Di ,real

(5.8)

式中, Di ,real 为实际图像第 i 个评价指标的值, Di , simulate 为仿真图像第 i 个评价指标的 值。
表 5-1 校验前仿真图像与实际图像的比较

均值 实际图像 仿真图像 误差
122.44 126.27 0.03127

方差
0.0017801 0.0032567 0.82947

信息熵
0.85071 3.4744 0.16118

平均梯度
0.0065143 0.024960 2.8315

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需要说明的是,表中信息熵的误差本文是用偏差熵来表示的,计算方法见式(5.6)。 由上表可以看出,仿真图像的均值、方差、信息熵和平均梯度四个评价指标与实际 图像都有误差,其中均值误差较小,但方差、信息熵与平均梯度都有较大误差。因此, 需要对仿真模型的各参数值进行修正,以达到更好的仿真效果,使仿真图像更接近实际 图像。
5.3.2 校验后的效果

模型的校验实际是参数的学习过程,包含在仿真的全过程中。根据实际图像的统计 值迭代改进仿真模型参数,并不断比较仿真图像与实际图像各项评价指标的误差,直到 达到满意的程度,最后噪声均值设为 122.5,方差设为 0.0017,盲元数量设为像元总数 的 1.3% (根据实际图像统计得到) 。 最终校验后的仿真图像及其灰度直方图如下图所示。

图 5-3 校验后灰度直方图比较

从上图可以看出, 校验后的仿真图像与实际图像非常相似, 灰度直方图也几乎相同。 计算校正后的红外仿真图像的各评价指标,结果如下表所示。
表 5-2 校验后仿真图像与实际图像的比较

均值 实际图像 仿真图像 误差
122.43 122.22 0.0017195

方差
0.0017811 0.0017678 0.0074287
52

信息熵
0.84302 0.91915 0.00070063

平均梯度
0.0065002 0.0064704 0.0045798

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由上表可以看出,仿真图像的均值、方差、信息熵和平均梯度四个评价指标与实际 图像的误差都非常小,仿真效果非常好。 利用式(5.7)可以计算校验后仿真图像的可信度。 式(5.7)中的准确度本文用 1 与误差的余数表示,即

Ai = 1 ? δ

(5.9)

至于兴趣系数,则需考虑对仿真图像的不同影响程度,假设均值的兴趣系数为 0.4; 方差的兴趣系数为 0.3;信息熵与平均梯度的兴趣系数均为 0.1;其他未考虑到的因素兴 趣系数设为 0.1,准确度为 0.5,即这些未考虑到的因素不确定准确与否。 联合式(5.7)、(5.8) 、(5.9)可得最终结果为
C = 0.94660 ,其值接近 1,故可认为校验后的仿真图像具有较高的可信度。

5.3.3 目标红外仿真图像的校验

对含有目标的红外仿真图像进行评价时,信噪比是必须考虑的因素。一个红外系统 所能探测到的最低红外辐射能量受到噪声无规则起伏的限制, 噪声是红外系统中不可消 除的必然因素。噪声的介绍参见 4.6.1 节。 在实际情况下,我们是不知道理想原始图像 A 的。通过红外系统成像能够获得的只 有含噪图像 A ' ,可以将滤波后的图像 A '' 近似认为是原始无噪图像,并从 A '' 和 A ' 计算 出近似噪声图像,然后通过它们计算一种近似的信噪比,该信噪比不是真实的信噪比, 称为伪信噪比,但是它是真实信噪比的体现,可以在一定程度上表示出噪声对信号的影 响[68]。 小波变换是目前比较活跃的图像处理方式,根据红外图像噪声的特点,可以通过小 波包滤波将信号图像和噪声图像分离开来。噪声在小波变换下,噪声的平均幅值与尺度 因子 2 j 成反比,平均模极大值个数与 2 j 成反比,即噪声的能量随着尺度的增加迅速减 小。噪声在不同尺度上的小波变换是高度不相关的。通过小波变换,噪声信号的小波系 数均匀分布于整个尺度空间,幅度像差不大。而图像信号在小波变换下,图像信号的平 均幅值不会随着尺度的增加明显减小。信号的小波变换则一般具有很强的相关性,相邻 尺度上的局部模极大值几乎出现在相同的位置上,并且有相同的符号。而图像信号的小 波系数主要集中在几条亮线上。 图像信号的奇异性态和噪声小波变换的性态所具有的不 同特性是在小波变换域中区分信号和噪声的主要依据。 将红外图像上的噪声看作加性噪声,红外图像可以表示为下式 A ' = A ''+ n ' (5.10) 其中, A ' 是实际红外图像, A '' 为理想红外图像, n ' 为伪噪声,即伪噪声: n ' = A '? A '' (5.11) 伪信号功率:
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S ' = ∑∑ A ''2 (i, j )
i =1 j =1

N

M

(5.12)

伪噪声功率:
N ' = ∑∑ n '2 (i, j )
i =1 j =1 N M

(5.13)

伪信噪比:
S' ) (5.14) N' 求得实际红外图像的伪信噪比后,就可对红外仿真图像的信噪比进行校验了。而红 S / N ' = 10 lg(

外仿真图像是由理想图像与噪声图像叠加而成的,即信噪比是已知的。但由于空间目标 的红外图像无法获得,本文没有对目标红外仿真图像进行校验,这将是未来研究的一个 重点问题。

5.4 本章小结
本章介绍了模型校验和可信度评估的一些基本理论、概念和方法,总结了红外仿真 图像的评价指标,并根据探测器采集的实际图像对仿真图像进行定性分析与定量评价, 对所建立的数学模型进行验证,最后将校验前后的结果分别与实际图像进行了比较。校 验后的背景仿真图像均值、方差、信息熵和平均梯度四个评价指标与实际背景图像的误 差都非常小,校验后的仿真图像具有很高的可信度,其值接近 1。

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第六章 总结与展望
6.1 论文所做的主要工作
本文首先根据传热学原理建立空间目标的热模型,利用节点热网络法求解出空间锥 形目标的表面温度分布,然后分析了目标与背景的红外辐射,并进行量化和显示,接着 加入目标运动模型,计算出目标成像位置,最后叠加探测器自身效应的影响,从而得到 锥形目标不同成像状态的图像, 另外还根据红外探测器采集的实际图像对红外仿真图像 进行了校验与可信度评估。本文取得的主要研究成果如下:

1. 计算了空间目标的红外辐射特性,根据建立的模型与方法,以空间锥形目标为例
进行了计算和仿真,计算得到的目标表面温度分布与变化情况符合客观物理规 律,最终得到的仿真图像也与建立的模型相符。

2. 推导出运动目标成像位置模型,对目标的运动轨迹进行了仿真与分析,结果与一
般姿态控制算法结论相吻合。

3. 建立了红外探测器自身效应模型,考虑了多种因素的影响,得到十分接近实际红
外图像的仿真图像。 另外, 还可通过改变模型参数值得到各种不同条件下的场景, 具有较高的应用价值。

4. 对模型进行了校验与可信度评估,校验后的背景仿真图像均值、方差、信息熵和
平均梯度四个评价指标与实际背景图像的误差都非常小,具有较高的可信度。 本文完整的仿真模拟了空间目标在红外探测器上的成像过程, 同时考虑了多种因素 的影响,得到的仿真图像具有很高的真实性与逼真度,可用于对红外成像系统的性能评 价和改进,也可为目标检测识别算法提供测试场景,具有重要的工程实践应用价值。

6.2 需要进一步研究的问题
由于时间与实验条件限制,还有一些问题需要解决,也即本文接下来的研究方向。

1.得到目标内部仪器各项参数后,计算目标温度时加入内热源的影响。本文将内热
源的影响叠加到了目标表面初始温度上, 但实际上目标的内热源也应是热平衡方 程的一部分, 与目标各节点之间存在热交换, 加入内热源后得到的结果才更精细。

2.获得真实的空间目标红外图像后,进一步对仿真图像进行校验。本文只对背景仿
真图像进行了校验,对目标仿真图像仅进行了理论分析,还需根据不同距离、不

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同尺寸、不同信噪比的情况进行分析和比较。

3.各个模型中参数的灵敏度分析。分析不同参数对模型最终计算结果的影响程度,
有利于深入了解模型的一些规律。另外,在进行模型仿真及校验时,将主要精力 集中在灵敏度高的参数上将大大提高工作效率。

4.红外图像仿真软件的实现。本文使用 Matlab 进行了仿真,如果能实现友好的用
户界面,根据不同需求获得不同仿真图像,将会有更好的推广和应用价值。

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回首两年半的求学历程,对那些引导我、帮助我、激励我的人,我心中充满了感激。 首先,诚挚的感谢我的导师卢焕章教授。在攻读硕士研究生期间,我深深受益于卢 老师的谆谆教诲。卢老师渊博的专业知识,严谨的治学态度,诲人不倦的高尚师德,朴 实无华、平易近人的人格魅力对我影响深远。能师从卢老师,我为自己感到庆幸。在此 谨向卢老师表示我最诚挚的敬意和感谢! 感谢常青教授,作为老师,她点拨迷津,让人如沐春风;作为长辈,她关怀备至, 让人感念至深。常老师在日常学习和科研工作中给予了我们无微不至的关怀和帮助。在 我的论文开题和 写作过程中, 常老师也给予了许多具体的指导和宝贵的建议, 谨在此表 示衷心的感谢! 特别感谢张志勇老师,从论文开题到 写作定稿,都倾注了张老师大量的心血。张老 师悉心的教导使我得以一窥本学科领域的深奥,不时的讨论并指点我正确的方向,使我 受益匪浅!张老师治学的严谨态度也深深感染着我。另外,感谢张老师在工作上给予我 的关心。 同时,我要感谢所有指导过、关心过我的老师。特别是本实验室的陶华敏老师、肖 山竹老师、胡谋法老师、陈尚锋师兄/老师、廖斌师兄/博士后。在这两年半的求学生涯 中,正是由于他(她)们的指导和帮助,才使得我真正学有所获,使得我的科研工作得 以顺利进行以及本论文顺利完成。 感谢本实验室的张路师兄和航天二院的米强博士,正是与他们的探讨给了我一些灵 感和启发,从而丰富了本文内容。感谢张路师兄和赵菲师兄,是他们两个带我入门并给 了我很多具体的指导,没有他们的帮助,我在学习、科研的道路上将步履维艰。 两年半的日子,实验室里共同的生活点滴,学术上的讨论、言不及义的闲扯、让人 又爱又恨的科研工作等都给我留下了深刻的回忆。感谢众位师兄(姐)、同学、师弟, 他(她)们的陪伴让我两年半的研究生生活变得绚丽多彩。他(她)们是贺兴华、张聪、 张雄明、张永亮、胡旭峰、李林、唐永鹤、张开锋、孙秋生、丘昌镇、毛耿、欧阳俊、 陈剑平、孙统义、谢正等,还有实验室的蒋超秘书。 本论文的完成亦要感谢航天二院的李昂高工、梁波工程师、武晓阳工程师、甄正工 程师等, 因为跟他们的项目合作, 使我度过了一段充实的日子, 并大大开阔了我的视野。 另外,感谢甄正工程师和武晓阳工程师为本文提供了部分数据。 感谢赵宏宇、李璋、黄伟、许娇龙、孟凡惠、梁宇等同学,正是跟你们在一起,才 使我度过了两年半愉快而难忘的生活。 感谢所有关心和帮助过我的人们!最后,谨以此文献给我挚爱的亲人们,你们是我 求学路上的坚强后盾,是我不断前进的动力!
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35(2):273-276

61

国防科学技术大学研究生院学位论文

[73] 陆志沣. 红外环境建模与仿真研究[D]. 国防科学技术大学硕士学位论文,2006.11

62

国防科学技术大学研究生院学位论文

作者攻读硕士期间参加的科研项目及撰写论文情况
一、 参与的科研项目
XXX 红外导引头信息处理机,国家 XXXX 资助项目。

二、 撰写的学术论文
[1] 李阳,张路,张志勇,赵菲. 一种改进的运动模糊图像恢复算法,计算机仿真,已
录用,预计发表于 2011 年 6 月。

[2] 李阳,张志勇,张路,卢焕章. 红外探测器成像仿真,中国系统仿真学会 2010 年学
术年会,已录用,并被推荐到系统仿真学报于 2010 年第 11 期正刊发表。

[3] 李阳,赵菲,张志勇,张路,卢焕章. 空间锥形目标的红外成像仿真,红外与激光

工程(EI) ,已录用,预计发表于 2011 年 10 月。

63

深空红外目标场景的建模与仿真技术研究
作者: 学位授予单位: 李阳 国防科学技术大学

本文读者也读过(10条) 1. 李运鹏 聚合物木堆结构光子晶体的制备研究[学位论文]2008 2. 张明明 复杂背景下空中目标红外图像仿真研究[学位论文]2011 3. 路向远 红外小目标检测算法研究[期刊论文]-科协论坛(下半月)2009(12) 4. 靳磊 城市建筑物红外辐射特性模型及在场景仿真中的应用[学位论文]2011 5. 陈云 天基红外预警系统轨迹关联与跟踪关键技术研究[学位论文]2010 6. 孙丹丹 基于遥感影像的红外纹理生成及仿真应用研究[学位论文]2011 7. 夏爱利.马彩文.张砺佳.XIA Aili.MA Caiwen.ZHANG Lijia 红外小目标检测与跟踪方法研究[期刊论文]-科学技术与工程2006,6(20) 8. 曾凡旋 凝视型高速红外成像系统仿真[学位论文]2011 9. 王丽冉 薄膜修饰基底的光谱学特性研究[学位论文]2006 10. 沈启松.Shen Qi-song 红外图像的降噪技术与实现[期刊论文]-医疗装备2010,23(10)

本文链接:http://d.g.wanfangdata.com.cn/Thesis_D138927.aspx


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