機(jī)載紫外告警干擾源處理研究?

向宇 方航

（中國船舶重工集團(tuán)有限公司第七一0研究所 宜昌 443003）

1 引言

現(xiàn)代戰(zhàn)爭中導(dǎo)彈已成為攻擊飛機(jī)的強(qiáng)有力武器［1～2］。在面對越來越多的近程空空格斗導(dǎo)彈和便攜式地空導(dǎo)彈時，及時發(fā)現(xiàn)敵人可以為飛機(jī)自衛(wèi)系統(tǒng)提供更多的決策時間和信息，使其能夠做出更精確的引導(dǎo)。日盲紫外探測技術(shù)由于使用深紫外波段而具有日盲特性［3～5］，完全不受太陽造成的背景輻射影響，大大降低了虛警率。但深紫外線在大氣中透射比極低，經(jīng)過大氣強(qiáng)烈的衰減作用達(dá)到探測器的目標(biāo)紫外輻射信號強(qiáng)度會極其微弱［6～7］。當(dāng)前的主流日盲紫外探測系統(tǒng)是基于ICCD成像的［8］。為了探測微弱信號，ICCD需要足夠高的增益，圖像信號會因此受到嚴(yán)重的系統(tǒng)噪聲影響［9］。文獻(xiàn)［10～11］等文章中給出了成熟有效的預(yù)處理方法進(jìn)行系統(tǒng)噪聲過濾。張瑞亮等［12］采用成像序列中的干擾源和導(dǎo)彈視線角度的不同變化分辨目標(biāo)和地面干擾源。對于散射噪聲干擾源［13］曹慧等采用多幀平均算法和時域遞歸濾波算法進(jìn)行處理［14］。本文提出了載機(jī)干擾源的概念，通過分析載機(jī)干擾源特征以及投放過程給出了相應(yīng)的辨別方法。

2 載機(jī)干擾源消除

載機(jī)投放誘餌的紫外輻射圖像特征和來襲導(dǎo)彈尾焰的紫外輻射圖像特征［15～16］是不同的。誘餌在投放后的極短時間內(nèi)由于離載機(jī)很近生成的目標(biāo)紫外圖像較大。根據(jù)最新研究資料［17～18］中給出的紫外探測器光學(xué)系統(tǒng)參數(shù)，本文計(jì)算了不同尺寸的紫外輻射源距探測器不同距離時的成像尺寸如表1所示。

表1 紫外輻射源成像尺寸

假設(shè)探測器彌散光斑加上增益形成的非幾何成像是150μm，探測器像素大小是15μm，所以紫外探測器的最小成像尺寸為10個像素。所有成像小于150μm的都只會顯示150μm的非幾何成像。一般來襲導(dǎo)彈尾焰長度不會大于4m，發(fā)射位置距載機(jī)大于300m，從表中可以看出來襲導(dǎo)彈剛被探測到時一定是非幾何成像。對于機(jī)載誘餌即使紫外輻射尺寸只有1m，由于投放時距載機(jī)很近，在大約70m范圍內(nèi)時成像的大小是超過10像素的，若誘餌輻射尺寸更大則成像尺寸會更大。所以，在誘餌投放的時刻告警系統(tǒng)可以通過成像尺寸對這種載機(jī)干擾源進(jìn)行識別。問題是當(dāng)誘餌遠(yuǎn)離告警系統(tǒng)只能進(jìn)行非幾何成像時無法通過尺寸進(jìn)行識別，此時就要通過誘餌成像的時空關(guān)聯(lián)性由已標(biāo)記此類干擾源識別后續(xù)未識別此類干擾源。載機(jī)干擾源識別算法流程如圖1所示。

圖1 載機(jī)干擾源識別算法流程圖

初始時算法從時序上當(dāng)前圖像幀中提取待識別目標(biāo)，若該目標(biāo)和當(dāng)前任一標(biāo)記干擾源目標(biāo)關(guān)聯(lián)，則將該干擾源的標(biāo)記更新至該待識別目標(biāo)，然后提取最新的當(dāng)前圖像幀重復(fù)該算法。若待識別目標(biāo)沒有關(guān)聯(lián)的標(biāo)記干擾源，評估該待識別目標(biāo)尺寸，若大于10像素判定為新增干擾源并進(jìn)行標(biāo)記，否則判定該待識別目標(biāo)不是機(jī)載干擾源然后提取最新的當(dāng)前圖像幀重復(fù)該算法。

另外，在真實(shí)戰(zhàn)場環(huán)境中誘餌存在生存周期，誘餌也可能飛出紫外探測器的探測范圍，在這些情況下對應(yīng)的標(biāo)記干擾源應(yīng)判定為失效干擾源予以刪除。本文的方法是在系統(tǒng)一個告警周期內(nèi)若沒有新的目標(biāo)更新獲取該干擾源的標(biāo)記則認(rèn)為該干擾源失效，從標(biāo)記干擾源集合中刪除。

上述算法的重難點(diǎn)是判斷新目標(biāo)和已存在的標(biāo)記載機(jī)干擾源是否關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)判斷流程如下。

1）根據(jù)運(yùn)動學(xué)計(jì)算誘餌水平、垂向速度。

2）根據(jù)標(biāo)記目標(biāo)當(dāng)前位置和誘餌水平、垂向速度給出標(biāo)記目標(biāo)下一步預(yù)測位置。

3）將預(yù)測位置修正為載機(jī)相對預(yù)測位置。

4）將載機(jī)相對預(yù)測位置修正為探測器相對預(yù)測位置。

5）通過探測器相對預(yù)測位置及探測器參數(shù)計(jì)算成像預(yù)測位置。

6）使用時序最近偏差和成像預(yù)測位置給出真實(shí)成像預(yù)測位置范圍。

7）如果新目標(biāo)和前標(biāo)記目標(biāo)連通或者新目標(biāo)中心在真實(shí)值范圍內(nèi)則新目標(biāo)和前標(biāo)記目標(biāo)關(guān)聯(lián)。

誘餌水平速度滿足式（1）：

式（1）的解析解為式（2）：

由載機(jī)速度和俯仰偏航角度可得到載機(jī)平移矩陣MT和載機(jī)旋轉(zhuǎn)矩陣和MR，由探測器相對于載機(jī)的安裝方位可得到探測器相對于載機(jī)的旋轉(zhuǎn)矩陣MC。通過MT、MR和MC就可以得到相對于探測器的位置坐標(biāo)。在根據(jù)探測器的光學(xué)系統(tǒng)參數(shù)就可以計(jì)算出投影變換矩陣Mpro，通過投影變換矩陣可由三維的位置坐標(biāo)計(jì)算出其二維成像坐標(biāo)。至此，我們獲得了標(biāo)記目標(biāo)下一時刻成像位置的預(yù)測值。

3 干擾源消除實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證提出的識別算法的效果，本文對載機(jī)干擾源的威脅目標(biāo)拍攝了大量的視頻，并采用提出的識別算法對視頻進(jìn)行處理。圖2中的圖像是從誘餌投放開始到遠(yuǎn)離探測器的整個過程。考慮到篇幅限制，本文從這一段連續(xù)幀中按時序跳躍性的選取了幾幀圖像。圖中左側(cè)前兩幅圖像是誘餌剛投放時的幾幀圖像，由于還沒有遠(yuǎn)離載機(jī)，誘餌成像較大，很容易標(biāo)記為載機(jī)干擾源。右側(cè)前兩幅圖像是其二值化圖像，對于算法識別的干擾源用方框進(jìn)行標(biāo)記。左側(cè)后兩幅圖像是誘餌開始遠(yuǎn)離載機(jī)探測器的圖像，可以看出此時誘餌形成的載機(jī)干擾源已經(jīng)小到只能形成非幾何成像了，很難從尺寸上和系統(tǒng)噪聲以及遠(yuǎn)方來襲的威脅目標(biāo)進(jìn)行區(qū)分。但從右側(cè)后兩幅圖中可以看出本文提出的算法依然準(zhǔn)確的識別標(biāo)記了載機(jī)干擾源，證明了算法的有效性。

圖2 載機(jī)干擾源標(biāo)記效果

4 結(jié)語

戰(zhàn)場環(huán)境中的各種干擾源是導(dǎo)致紫外告警虛警率較高的主要原因［19］。大多數(shù)方法致力于地面干擾源、散射噪聲干擾源的處理，對于載機(jī)干擾源卻很少提及。本文專門分析了載機(jī)干擾源的成因、圖像特征以及時序相關(guān)性，針對性地提出了相應(yīng)的處理算法。通過該算法在載機(jī)干擾源視頻［20］上的處理結(jié)果，驗(yàn)證了算法的有效性。