目标探测与识别
探测与识别技术
对固定或移动目标进行非接触测量，而测量到的信号经过特殊识别方法正确得到相关信息的过程。
⏹目标截获（Target Acquisition）：是将位置不确定的目标图像定位，并按所期望的水平辨别它的整个过程。
目标获取包括搜寻过程和辨别过程。
⏹搜寻（Search）：是利用器件显示或肉眼视觉搜索含有潜在的目标的景物以定位捕获目标的过程。
⏹位置确定（Localize）：通过搜寻过程确定出目标的位置。
⏹辨别（Discrimination）：是指目标在被观察者所觉察的细节量的基础上确定看得清的程度。
辨别的等级可以分为探测、识别、确认。
⏹探测（Detection）：可分为纯探测（Pure Detection）和辨别探测（Discrimination Detection）两种。
前者是在局部均匀的背景下察觉一个物体。
而后者需要认出某些外形或形状，以便将目标从背景的杂乱物体里区别出来。
⏹识别（Recognition）：是能辨别出目标属于哪一类别（如坦克、车辆、人）。
⏹确认（Identification）：是能认出目标，并能足够清晰地确定其类型。
声压就是大气压受到扰动后产生的变化，即为大气压强的余压，它相当于在大气压强上的叠加一个扰动引起的压强变化。
声强是垂直于传播方向的单位面积上声波所传递的能量随时间的平均变化率，即单位面积上的平均功率。
采用对数强度叫做声强级 由“声纳”是英文缩拼读音的谐音，其原意是“声音导航和测距”，是利用声波进行水下探测、识别、定位和通信的电子设备⏹ 由纵波和横波叠加而成的，沿介质表面传播，并随传播深度的增加而呈指数衰减。
⏹ 运动轨迹为逆进椭圆，弹性介质的质点运动在地表处位移的水平分量与垂直分量的幅值比约为2/3 。
⏹ 瑞雷波的传播速度略小于同一介质中横波的传播速度。
⏹ 一般来讲，瑞雷波频率较低，其主要频率成分集中在0~140Hz 范围内。
在均匀介质条件下，瑞雷波的频率与其传播速度无关；而在非均匀介质条件下，瑞雷波速度随频率变化而变化。
基于图像处理的目标探测与识别
基于图像处理的目标探测与识别在当今的科技时代，图像处理技术在众多领域中发挥着至关重要的作用，其中目标探测与识别是其关键应用之一。
想象一下，当我们走在街头，监控摄像头能够迅速识别出可疑人员；在自动驾驶领域，车辆能够准确探测到道路上的障碍物和行人；在工业生产中，机器能够自动识别出有缺陷的产品。
这些都离不开基于图像处理的目标探测与识别技术。
那么，什么是基于图像处理的目标探测与识别呢？简单来说，它是通过对图像进行分析和处理，从中找出我们感兴趣的目标，并确定其类别、位置、形状等信息。
这一过程就像是我们的眼睛在观察周围的世界，然后大脑对所看到的物体进行理解和判断。
要实现目标探测与识别，首先需要获取图像。
图像的来源多种多样，比如摄像头拍摄、卫星遥感、医学扫描等。
这些图像可能是彩色的、灰度的，也可能是动态的视频序列。
在获取图像后，接下来就是对其进行预处理。
这就好比我们在烹饪前要先把食材清洗干净、切好一样。
预处理包括图像去噪、增强、裁剪、缩放等操作，目的是提高图像的质量，以便后续的处理能够更加准确和高效。
图像特征提取是目标探测与识别中的关键步骤。
特征就像是目标的“指纹”，能够帮助我们区分不同的物体。
常见的图像特征有形状特征、纹理特征、颜色特征等。
例如，圆形的物体和方形的物体在形状特征上就有明显的区别；粗糙的表面和光滑的表面在纹理特征上也有所不同。
通过提取这些特征，我们可以将目标从复杂的背景中分离出来。
在特征提取之后，就需要选择合适的分类器对目标进行分类和识别。
分类器就像是一个裁判，根据提取的特征来判断目标属于哪一类。
常见的分类器有决策树、支持向量机、神经网络等。
不同的分类器在不同的应用场景中具有不同的优势。
比如，决策树简单直观，容易理解；支持向量机在处理小样本数据时表现出色；神经网络则具有强大的学习能力和泛化能力。
然而，基于图像处理的目标探测与识别并非一帆风顺，它面临着许多挑战。
其中一个主要的挑战就是图像的复杂性和多样性。
水下目标探测与识别技术
2.3.5 选通ICCD摄像机的方法
❖ ICCD摄像机主要分为非选通型和选通型两类： ❖ 非选通ICCD摄像机本身没有光快门，不具有快速开关的功能，
主要用于对微弱光图像信号的增强和放大； ❖ 选通ICCD摄像机是由具有快速开关功能的像增强器通过光纤
光在水下的衰减
❖ 水对光谱中紫外和红外部分表现出强烈 的吸收。这是由于水分子在这些谱带上 强烈的共振造成的。紫外共振起因于电 子的激发，红外共振起因于分子激发。
❖ 大部分波段的光在水下传播时都会受到强烈的吸收衰减，只有波长 在 0.5nm 左右波段的蓝绿光在水中的吸收衰减系数最小，穿透能力 最强，而且此波段又处于电磁波的“大气窗口”。
实现方法：
❖ Matlab图像处理函数； ❖ VC6.0以上版本编程； ❖ OpenCV（Open Source Computer Vision Library）专
业图像处理软件，结合Visual Studio 2005以上版本实现； ❖ Kinect ， OpenGL （ Graphics Library ） ， OpenNI
长基线带来的问题：
❖ 但实际上，长基线会引起下面两个问题: ❖ 引起双目系统联合视域缩小。随着基线的增加，区域离双目摄像机
会越来越远，使这个距离内的目标不可见。换用大视角镜头可以克 服这个难题，但同时大视角镜头又会引发严重畸变等其他问题。 ❖ 增加立体匹配的难度。两个摄像机分别从不同角度观察同一目标， 所以观察到的目标有轻微不同，当基线加长，两摄像机观察到的目 标的差异增大，两幅图像的相关性下降，导致立体匹配更加困难。
❖ 在该系统中，非常短的激光脉冲照射物体，照相机快门打开的时间相 对于照射物体的激光发射时间有一定的延迟，并且快门打开的时间很 短，在这段时间内，探测器接收从物体返回的光束，从而排除了大部 分的后向散射光。
空间目标探测与识别方法研究
空间目标探测与识别方法研究一、概述空间目标探测与识别作为航天领域的重要研究方向，旨在实现对地球轨道上各类空间目标的精确探测和有效识别。
随着航天技术的不断发展，空间目标数量日益增多，类型也日趋复杂，这给空间目标探测与识别带来了前所未有的挑战。
深入研究空间目标探测与识别方法，对于提升我国航天事业的国际竞争力、维护国家空间安全具有重要意义。
空间目标探测主要依赖于各类传感器和探测设备，如雷达、光电望远镜、红外传感器等。
这些设备能够捕获空间目标的信号或特征信息，为后续的目标识别提供数据支持。
由于空间环境的复杂性和目标特性的多样性，探测过程中往往伴随着大量的噪声和干扰，这要求我们必须采用先进的信号处理技术来提取有用的目标信息。
空间目标识别则是基于探测到的目标信息，利用模式识别、机器学习等方法对目标进行分类和识别。
识别的准确性直接影响到后续的空间态势感知、目标跟踪以及空间任务规划等工作的质量。
如何提高识别算法的准确性和鲁棒性，是当前空间目标识别领域的研究重点。
本文将对空间目标探测与识别方法进行深入研究，包括探测设备的选择与优化、信号处理技术的研究与应用、以及识别算法的设计与实现等方面。
通过对这些关键技术的探讨，旨在为提升我国空间目标探测与识别的能力提供理论支持和技术保障。
1. 空间目标探测与识别的背景与意义随着科技的飞速发展和人类对宇宙探索的深入，空间目标探测与识别技术逐渐成为当今科研领域的热点。
空间目标包括各类卫星、太空碎片、深空探测器以及潜在的太空威胁等，它们的存在与活动对人类的航天活动、地球安全以及宇宙资源的开发利用具有重要影响。
在空间目标探测与识别领域，通过高精度、高可靠性的技术手段对空间目标进行实时、准确的监测与识别，对于保障航天器的安全运行、预防太空碰撞、维护国家安全和促进航天事业的发展具有重要意义。
对于深空探测和宇宙资源的开发利用，空间目标探测与识别技术也提供了有力的技术支撑。
随着太空竞争的加剧，空间目标探测与识别技术也成为各国军事竞争的重要领域。
探测与识别 技术总结哦!!!
第一章绪论1．目标探测与识别：对固定或移动目标的非接触测量，测量的信号中包含距离、位置、方位角或高度信息等，这种测量的装置可以使固定，也可以是运动的，而测量到的信号经过特殊的识别方法能正确地给出相关的信息。
2．高新技术弹药：在弹药上采用了末端敏感技术、末端制导技术、弹道修正技术等，此类弹药都具有一定的目标探测功能。
3．“三打”：打武装直升机、打巡航导弹、打隐形机。
4．“三防”：防侦查、防电子干扰、防精确打击。
5．智能导弹工作原理：智能雷弹由声传感器探测1000m左右直升机螺旋桨产生的噪声，一旦分析出这种信号，雷弹锁定其频率，当信号或噪声增加到一定水平时，第二个探测系统开始工作，它能探测到直升机的接近距离或敏感到直升机主螺旋桨下降气流产生的大气压力变化，一旦达到预定的距离或压力变化时，雷弹可被弹射到一定的高度爆炸，毁伤直升机。
6．水下反鱼雷三种三种方式：声纳、磁探测技术、两者的复合技术。
7．灵巧化的精确制导的两项关键的核心技术：1)高分辨率、高灵敏度的毫米波或红外探测敏感技术；2)智能化信息技术处理与识别技术。
第二章目标特性1．坦克的主要特性与特征：红外辐射特征、声传播特征、行驶过程中产生的地面震动特征。
2．大气窗口：在某些波长范围内，其辐射能较好地通过，几乎一切与大气有关的光学设备都只能去适应这些窗口。
3．喷气式飞机的4种红外辐射源：作为发动机燃烧室的热金属空腔、排出的热燃气、飞机壳体表面的自身辐射、飞机表面反射的环境辐射。
4．蒙皮辐射在8～14μm波段内占有极重要的地位的3个原因：1)蒙皮辐射的峰值波长约为10μm，正好处在8～14μm波段范围内；2)此波段的宽度较宽；3)飞机蒙皮的面积非常大，它的辐射面积比喷口面积大许多倍。
第三章声探测技术1.声压：声音为纵波，其传播引起空气的疏密变化，从而引起气压的变化，该压力与大气压的差值即为声压。
2.声强：垂直于传播方向的单位面积上声波所传递的能量随时间的平均变化率，也就是单位面积上输送的平均功率。
军事雷达图像中的目标检测与识别
军事雷达图像中的目标检测与识别随着科技的不断发展，军事雷达图像的目标检测与识别技术在军事领域中扮演着重要的角色。
雷达图像是一种通过电磁波来探测目标并生成图像的技术，它具有高分辨率、全天候、全天时等特点，能够在复杂环境下有效地探测和识别目标。
本文将从雷达图像的特点、目标检测与识别算法以及应用领域等方面进行深入研究和探讨。
首先，军事雷达图像具有高分辨率和全天候性能。
相比于其他传感器，如红外传感器和光学传感器等，在复杂气候条件下，如雨雪密布、夜间等环境中，雷达图像能够保持较高的分辨率和检测性能。
这使得它在军事领域中具有重要意义。
其次，在军事应用中，目标检测与识别是一项关键任务。
通过对雷达图像进行目标检测与识别可以有效地发现敌方战机、舰船以及地面装备等敌方目标，从而为军事行动提供重要的情报支持。
目标检测与识别算法的准确性和效率直接影响到军事行动的成功与否，因此在军事雷达图像中的目标检测与识别技术研究中具有重要意义。
目前，针对军事雷达图像中的目标检测与识别问题，研究者们提出了各种不同的算法。
其中，基于传统特征提取和机器学习方法的算法是最常见和经典的方法之一。
这种方法通过对雷达图像进行特征提取，并使用机器学习算法进行分类和识别。
常用的特征包括形状、纹理、颜色等信息。
通过训练样本集合，可以建立分类器，并用于对新样本进行分类。
此外，近年来深度学习技术在目标检测与识别领域取得了显著进展，并在军事雷达图像中得到了广泛应用。
深度学习技术通过构建深度神经网络模型来实现对复杂模式和特征的自动学习和提取。
这种方法具有较高的准确性和鲁棒性，并且能够处理大规模数据集。
在军事雷达图像中，深度学习技术可以通过卷积神经网络（CNN）等模型来实现目标的检测和识别。
通过训练大量的雷达图像样本，可以得到具有较高识别准确性的深度学习模型。
军事雷达图像中的目标检测与识别技术不仅在军事领域中有广泛应用，还在其他领域中也得到了广泛关注和应用。
例如，它可以应用于民航领域中的航空交通管制、海洋监测等方面。
空间目标探测与识别技术及国外发展现状
现在美国使用了近２０部雷达（ＵＨＦＮＩ－ＩＦ波段的ＡＩＴＡ取雷达，Ｃ波段的ＦＰＱ－１４雷 达，Ｘ波段的Ｈａｙｓｔａｃｋ雷达等）以及光电望远镜等光学设备用于探测和监视空间目标，其 空间目标监视系统构成了一个遍布全球的空间目标监视网。袁１为美国空间监视网地基监 视设备主要组成。
系统
相控阵雷达探 测系统
光电目标识别：指通过光电探测系统获取目标的辐射信息或图像信息，并对目标的辐 射／图像信息进行特征提取、处理、分析，最终达到目标几何特征、组成、功能的识别。光 学观测可以获取空间目标反射的可见光亮度、光学图像和红外辐射光谱。利用空间目标的 可见光亮度或红外辐射光谱的变化规律，可以推算目标的姿态稳定情况，再根据卫星的姿 态变化可以将工作卫星从大量的空间垃圾和失效卫星中区分出来；根据自适应光学望远镜 获取的高分辨率光学图像，可推算出目标的几何参数，并据此进行目标识别；红外光谱与 卫星太阳帆板材料、星体表面涂料和有效载荷材料等有关，根据红外光谱信号特征可以达 到识别同一批次或不同类型卫星的目的；此外，利用高分辨率的红外光谱信息和温度特性 还可以对空间目标进行细微特征识别和对有效载荷进行工作状态识别。光电目标识别采用 若干技术从不同的物理特征进行识别。主要的方法有：光度法识别、目标图像特征识别、
３．１ 美国空间目标探测与识别技术发展现状
美国出于利用空问和控制空闯的战略需耍，从６０年代就开始建设。空间探测与跟踪 系统”（ＡＰＡＤＡＴＳ），并随着技术的进步而不断完善，现已建立了庞大且完备的空间目标监 视系统。美国目前的空间目标识别研究主要集中在雷达数据的近实时处理和二维雷达成像 以及二维ＩＳＡＲ图像的特征提取上．２０世纪５０年代末，Ｄ．ＩＣＢａｒｔｏｎ用ＡＮ／ＦＰＳ．１６型跟踪 雷达详细记录了苏联刚发射的第二颗人造卫星ＳｐｕｂａｌｋⅡ的回波信号；２０世纪６０年代末， 林肯实验室为高级研究计划署研制的Ｃ波段观测雷达（简称ＡＬＣ０１７．）获得了近地空间目 标高质量的雷达图像；２０世纪７０年代末，以ＭⅡ林肯实验室研制的远距离成像雷达（ＬＲＩＲ） 为代表，探测距离可达人造卫星同步轨道，分辨率为２５ｅｒａ，实现了对远距离快速旋转目标 的二维雷达成像：目前，现有的Ｈａｙｓｔａｃｋ雷达是一部深空空闯成像雷达．可以产生２５ｅｒａ 分辨率的雷达距离多普勒图像。
目标探测与识别技术
1.3 目标探测与识别技术对引信发展的意 义
进行多维处理需要产生多功能的“最佳”雷达信号波形并以适当的方式 发送和接收,利用这种编码信号为雷达提供一个包括时间域、频率域、幅 度域乃至极化的工作环境。信息处理器则用来对多个域的数据以矢量方 式进行处理,这样就可以在时间、频率、幅度、到达方向和极化等方面对 信号检测和定位。这种方法的主要优点在于它可以收集更多的能量,可以 利用不同信号域之间的交叉信息,降低在所有信号域中同时出现干扰的概 率,采用这种设计的毫米波雷达导引头在探测、识别、确定目标位置、延 伸域轮廓形状等方面的准确度、分辨率、抗干扰能力、自适应能力等都 会有所改进。
所谓高新技术弹药,指的就是采用了末端制导技术、末端敏感技术、弹道 修正技术等目标探测与识别技术,具有精确打击能力的弹药,此类弹药具 备一定的目标探测功能。
上一页 下一页 返回
1.2 引信目标探测与识别技术的军事需求
图1-1给出了常用的目标探测工作方式,其中末制导技术根据制导的方式 不同,分别可使用可见光、红外、毫米波、声、静电等探测技术。通过目 标识别,控制弹丸跟踪、命中目标。目前正在发展和实际采用的制导方式 有自主式制导系统、遥控制导系统、寻的制导系统和复合制导系统,其中 20世纪80年代装备部队并在战场上使用的主要产品有美国的 M712Copperhead “铜斑蛇”激光制导炮弹和苏联/俄罗斯的“红土 地”2K25式激光末制导炮弹系统。
1.2.3 水下反鱼雷的发展需要自19世纪鱼雷问世到21世纪的今天,世界各 国在鱼雷的研制方面都有了长足的进展。西方主要国家的由水面舰艇发 射的反舰鱼雷虽然已被舰对舰导弹所代替,但是潜艇作为一种隐蔽的鱼雷 运载工具和发射平台,随着其技术的发展及发射的鱼雷越来越先进,对舰 船的威胁从某种意义上讲比反舰导弹更严重。
目标探测与识别
目录目标探测与识别1.概述2.去伪装目标探测2.1数据浏览与准备目标波谱2.2目标探测流程化工具2.2.1选择输入/输出文件2.2.2大气校正2.2.3输入目标波谱2.2.4输入背景波谱2.2.5执行MNF变换2.2.6选择及运行分析方法2.2.7浏览结果以及提取目标2.2.8结果后处理2.2.9输出结果3.基于BandMax向导的SAM目标探测3.1工具功能介绍3.2详细操作流程3.2.1数据打开与目视解译3.2.2收集目标与背景波谱3.2.3启动SAM Target Finder with BandMax1、概述高光谱图像分类方法与传统的多光谱分类有本质的区别，从高光谱图像的每个像元均可以获取一条连续的波谱曲线，就可以考虑用已知的波谱曲线和图上每个像元获取的波谱曲线进行对比，理想情况下，如果两条波谱曲线一样，就能说明这个像元是哪种物质。
高光谱图像的这个特性，使它除了应用于一般的图像分类，还应用于物质识别、目标探测等。
图像分类更多关注的是地物覆盖和物质成分，目标识别和探测是对特定对象的搜索，其结果是"有"或者"没有"。
因此我们把高光谱图像分类、物质识别、探测等称为波谱识别。
本节以两个专题为例（去伪装目标探测与基于BandMax向导工具的SAM目标探测），学习ENVI中提供的高光谱目标探测与识别功能。
2、去伪装目标探测去伪装目标探测也是利用高光谱图像的地物识别能力，从图像上探测遮掩或者伪装的目标，比如一种特殊物质、矿物甚至军事目标等。
下面以从图像上探测一个目标为例（练习数据存放在"..\18.目标探测与识别\数据\1. 目标探测"中），介绍ENVI的Target Detection Wizard工具的操作流程。
在本例中，示例数据是包含384个波段，波段覆盖382nm~2500nm的高光谱数据。
主要过程如下：从图上目视解译一个目标（可以是多个目标），以这个目标的平均波谱作为参考，搜索整个图像，识别具有类似或者相同波谱的目标。
雷达跟踪系统中的目标探测与识别技术
雷达跟踪系统中的目标探测与识别技术雷达技术一直在航空、导航、军事等领域扮演着重要的角色。
雷达跟踪系统中的目标探测与识别技术是其中至关重要的一环。
本文将探讨雷达目标探测与识别的相关技术，以及当前的研究和发展趋势。
第一部分：目标探测技术雷达目标探测是指利用雷达系统进行目标的探测与确认。
传统上，雷达系统使用连续波雷达或脉冲雷达进行目标的探测。
连续波雷达通过发送连续的电磁波并接收被目标散射的波，根据接收到的信号来判断目标是否存在。
脉冲雷达则利用发射短时脉冲的方式来检测被目标反射的脉冲信号。
然而，随着科技的不断发展，新的目标探测技术也应运而生。
比如，目标探测技术中的成像雷达，它能够获取目标的图像信息，从而实现对目标的更准确的探测。
成像雷达通过发射短脉冲序列，并利用波束形成和合成孔径雷达技术，可以获取目标的三维形状和位置信息。
第二部分：目标识别技术雷达目标识别是指根据目标的雷达特性，对目标进行分类和识别。
传统上，目标识别主要依靠目标的回波信号的特征，如目标的反射截面、多普勒频移等。
基于这些特征，通过与数据库进行匹配或者使用特征提取算法，可以对目标进行分类和识别。
近年来，随着人工智能和深度学习的发展，新的目标识别技术也逐渐兴起。
深度学习技术可以从大量的数据中学习和识别特征，从而实现对目标的自动分类和识别。
例如，通过构建深度神经网络模型，并使用大量的雷达图像数据进行训练，可以实现对雷达目标的高效自动识别。
第三部分：研究和发展趋势雷达目标探测与识别技术正不断地发展和演进。
未来的研究和发展趋势有以下几个方向：1. 多传感器融合：将雷达与其他各种传感器技术相结合，如红外传感器、光学传感器等，以形成更完整、准确的目标探测与识别系统。
2. 多维信息提取：除了传统的距离和速度等信息外，还可以提取更多维度的信息，比如目标的形状、材料组成等，以更全面地识别和判别目标。
3. 实时目标跟踪：目标跟踪是对目标在时间上的连续追踪。
未来的目标跟踪技术将更加注重对目标的轨迹、运动模式等动态信息的捕捉和分析。
目标探测识别约翰逊准则 -回复
目标探测识别约翰逊准则-回复什么是目标探测识别？目标探测识别（Target Detection and Recognition）是一种重要的遥感应用技术，旨在从遥感图像中自动识别和提取出特定区域的目标。
目标可以是地面建筑物、道路、森林、岛屿、河流、冰雪、农田等自然和人工构成的区域。
目标探测识别技术广泛应用于军事、环境、城市规划、农业等领域，其核心是利用遥感图像的信息和特征，实现目标的自动化识别、分类和定位。
在目标探测识别中，约翰逊准则是常用的评价标准之一。
什么是约翰逊准则？约翰逊准则（Johnson’s Criteria）是介于目标检测的信噪比和人眼视觉特性之间的一种经验公式，它描述了当目标的信噪比大于某个临界值时，人类视觉系统才能够跟踪目标，从而实现目标的探测和识别。
约翰逊准则的公式为：S/N≥K其中，S/N为信噪比，K为临界常数，其值取决于目标特性和观测条件等因素。
约翰逊准则的物理意义是什么？约翰逊准则的物理意义是指当目标的信噪比达到一定阈值以上时，人类视觉系统才能够确信探测到目标，从而实现目标的识别和定位。
这个阈值就是约翰逊准则中的临界常数K。
当信噪比越大，目标越容易被探测和识别，而当信噪比越小，目标就越难以被探测和识别。
因此，约翰逊准则是一种衡量目标探测性能和目标识别能力的重要标准之一。
如何应用约翰逊准则进行目标探测识别？为了实现目标探测识别，我们需要采集遥感图像，并根据图像的特征和目标的特性进行信噪比的计算。
具体步骤如下：1.采集遥感图像在进行目标探测识别之前，我们需要先获取目标所在区域的遥感图像。
遥感图像通常采用空间分辨率高、时间分辨率短、光谱分辨率宽的高分辨率多光谱遥感影像，包括卫星影像、航空影像和无人机影像等。
2.计算信噪比在获取遥感图像后，我们需要根据信号强度和噪声强度计算信噪比。
信号强度通常指目标的辐射灰度值，而噪声强度通常是指遥感图像的背景噪声。
信号强度和噪声强度可以通过灰度直方图分析或小波分析等方法进行计算。
国外空间目标探测与识别系统发展现状研究
国外空间目标探测与识别系统发展现状研究一、本文概述随着科技的不断进步，空间领域的探索与利用已成为全球竞争的重要焦点。
空间目标探测与识别系统作为空间领域的重要组成部分，对于国家安全、空间科学研究以及空间资源开发等方面具有重要意义。
本文旨在全面梳理和分析国外空间目标探测与识别系统的发展现状，以期为我国的空间领域研究和应用提供有益的参考。
本文首先界定了空间目标探测与识别系统的基本概念和主要功能，为后续研究奠定基础。
接着，从技术角度对国外空间目标探测与识别系统的发展历程进行回顾，梳理了关键技术的演变和进步。
在此基础上，对国外空间目标探测与识别系统的应用领域和典型案例进行深入分析，揭示了其在国家安全、空间科学研究以及空间资源开发等方面的重要作用。
本文还对国外空间目标探测与识别系统的发展趋势进行展望，探讨了未来可能的技术创新和应用拓展。
结合我国的实际情况，提出了针对性的建议和思考，以期推动我国空间目标探测与识别系统的发展和应用。
通过本文的研究，我们可以更全面地了解国外空间目标探测与识别系统的发展现状和趋势，为我国在该领域的研究和应用提供有益的参考和借鉴。
也为我国空间领域的科技创新和国家安全建设提供有力的支撑。
二、国外空间目标探测与识别系统概述随着科技的飞速发展，空间目标探测与识别技术逐渐成为世界各国竞相研究的热点领域。
目前，美国、俄罗斯、欧洲等国家和地区在空间目标探测与识别技术方面均取得了显著的进展。
美国作为空间科技领域的领先者，其空间目标探测与识别系统发展尤为成熟。
美国国防部建立了一套完善的空间监视网络，包括地基和空间基传感器，用于实时监测和跟踪在轨空间目标。
美国还积极开发高分辨率成像技术、光学和红外探测技术等，以提高对空间目标的识别精度和分辨率。
俄罗斯作为航天大国，其空间目标探测与识别技术同样具备较高水平。
俄罗斯通过构建全球性的空间监测网络，实现对空间目标的全面覆盖和实时监测。
同时，俄罗斯还注重提高空间目标探测的自动化和智能化水平，以减少人工干预和提高探测效率。
目标探测与识别技术
1.1 目标探测与识别技术的地位与定义
近十几年,随着现代科学技术的飞速发展,目标探测与识别技术发生了日 新月异的变化,在工业、农业,特别是军事斗争的需求牵引下,毫米波探测、 激光定距探测、主被动声探测、磁探测、地震动探测等都有了极大的技 术进步。在现代武器中,为了达到最佳作用效能,需要引信实时判断弹体 本身或弹目相对位置,甚至对目标进行识别,对引信提出了更高的要求,因 而引信目标探测与识别具有重要的意义。
1.2.2 “新三打三防” 战术发展的需求 随着国际形势发生变化,中国人民解放军在20世纪90年代末提出了“新
三打三防”为内容的军事训练科目。 所谓“新三打”,就是指打武装直升机、打巡航导弹、打隐形飞机。
上一页 下一页 返回
1.பைடு நூலகம் 引信目标探测与识别技术的军事需求
武装直升机是配有机载武器和火控系统,用于空战或对地面、水面或水下 目标实施空中攻击的直升机的统称,包括各种攻击直升机、歼击直升机以 及装有机载武器和火控系统的其他直升机,如美国的“阿帕奇”攻击直升 机、俄罗斯的“蜗牛”反潜直升机、法国的“黑豹”攻击/空战直升机、 印度的“印度豹”攻击直升机等。武装直升机具有低空突防、防空雷达 难于探测的优点,因而在现代战争中发挥出日益重要的作用。例如,2003 年4月20日美英联军对伊拉克战争中,武装直升机起到了对地面控制的关 键作用,迫使伊拉克士兵只能分散作战,不能形成大规模的战役决战。在 这种非线性、不对称战争中,传统的防空武器面临巨大的挑战。
上一页 下一页 返回
1.2 引信目标探测与识别技术的军事需求
,从而在战时和平时都可以迅速、准确、全面掌握地方的情况,为实时采 取相应的对策提供依据。在防侦察方面,随着传感器的发展和信息革命的 到来,侦察信息的获取和处理已进入一个全新的时期,如无人值守传感器 系统(UGS)就是各国正在发展的防侦察、对地面目标探测、对战场监视 的手段之一。作为对空中目标探测以及区域入侵报警的装备,它一般设置 在地面上,通过多种传感器自动收集远距离目标的信息而无须人工干预, 并与控制中心通信,具有极好的抗干扰性和保密特性。多传感器探测与控 制网络系统的功能结构如图1-3所示,地震动/声传感器和红外复合探测入 侵信息,通过基本模块及处理电路把信息通过天线发向指挥系统。
8.4 目标探测识别理论
目标探测与识别理论观察等级与基本探测识别模型观察等级与基本探测识别模型➢探测:把一个目标同其所处背景或其它目标区别开来➢分类:把探测出的目标大致分类（飞机？坦克）➢识别:把分类目标再细分（坦克？汽车）➢辨别：把已识别的目标进行辨认（型号、细节）◼搜索概率的大小，在一定程度上提供了光电成像系统性能的评估，通常可以写成各种条件概率的乘积。
][]/[],/[],,/[],,,/[Re ],,,,Re /[)(In P In Look P In Look Det P In Look Det Clas P In Look Det Clas c P In Look Det Clas c Iden P Acq P ⨯⨯⨯⨯⨯=◼目标搜索的不同观察等级➢探测:把一个目标同其所处背景或其它目标区别开来➢分类:把探测出的目标大致分类（飞机？坦克）➢识别:把分类目标再细分（坦克？汽车）➢辨别：把已识别的目标进行辨认（型号、细节）][][][][R e ][)(L o o k P D e t P C l a s P c P I d e n P A c q P ⨯⨯⨯⨯=假定：➢目标一定在视场内出现，➢并且上述每一项都是互相独立的——即某一搜索任务的发生，不影响下一个搜索任务产生的概率。
搜索概率公式可简化如下：◼目标探测－识别模型假定搜索光电成像系统显示屏上的目标像的过程为：➢在一个完全可以确定的面积上进行谨慎的搜索➢根据所搜索的目标与周围景物的亮度对比度探测➢根据对比度所形成的外形轮廓进行识别η⨯⨯⨯=321PPPPR◼目标探测－识别模型假定搜索光电成像系统显示屏上的目标像的过程为：➢在一个完全可以确定的面积上进行谨慎的搜索➢根据所搜索的目标与周围景物的亮度对比度探测➢根据对比度所形成的外形轮廓进行识别η⨯⨯⨯=321PPPPR•PR为显示器上可以将目标识别的概率•P1为在一个确定的包含目标的面积上，扫视到目标的概率•P2为扫视到的目标被探测到的概率•P3为探测到的目标被识别的概率•η为噪声引起的总衰减因子。
目标探测识别约翰逊准则
目标探测识别约翰逊准则目标探测识别约翰逊准则：构建未来智能化社会的基石引言在当今信息爆炸的时代，人类对于目标探测与识别的需求越来越迫切，这不仅与安全防范密不可分，也与智能化应用息息相关。
而约翰逊准则作为目标探测识别的基石，具有重要的理论和实践意义。
本文将详细阐述目标探测识别约翰逊准则的内涵与应用，并探索其在构建未来智能化社会中的重要作用。
一、目标探测识别约翰逊准则的概述目标探测识别约翰逊准则，是由美国物理学家约翰逊（Johnson）提出的一种准则。
该准则旨在解决目标探测与识别中的诸多问题，包括检测灵敏度、识别效率、误检率等。
它基于信号与噪声的统计特性，提供了一套科学的方法和标准，用于评估和优化目标探测与识别系统的性能。
目标探测识别约翰逊准则的核心思想是，通过最大化信号与噪声的比值，来达到最佳的目标探测与识别效果。
具体而言，它通过设定一个阈值来判断目标是否存在，从而实现对目标的探测与识别。
通过不断调整阈值，可以在控制识别效率和误检率的前提下，实现对目标的有效识别。
二、目标探测识别约翰逊准则的应用1.安全防范领域目标探测与识别约翰逊准则在安全防范领域具有广泛的应用。
以机场安检为例，安检人员通过使用X射线扫描仪、金属探测器等设备，可以快速准确地探测出携带危险品或违禁品的旅客。
而这些设备的性能优化和技术改进，往往依赖于目标探测识别约翰逊准则的指导和参考。
它能够帮助安检系统实现在保证识别率的同时，尽可能减少误检率，提高安检效率。
2.无人驾驶领域目标探测识别约翰逊准则在无人驾驶领域也有重要的应用。
无人驾驶车辆需要能够准确地识别和判断前方的障碍物，以避免交通事故的发生。
通过在车辆上搭载激光雷达、摄像头等传感器，结合目标探测识别约翰逊准则进行数据处理和分析，可以实现对路面、交通标志、行人等目标的高效探测和识别。
这为无人驾驶车辆的安全行驶提供了重要的技术支持。
3.医学图像处理领域在医学图像处理领域，目标探测识别约翰逊准则也起到了重要的作用。
水下目标探测与识别技术
SAS技术发展过程中遇到的两个主要的技术瓶颈：第一个问题：系统平台的测绘速率问题。由于合成孔径技术的苛刻条件，方位向进行的充分采样与声速较低的传播速度，使得平台的行进速度受到严格约束，测绘速率低下。通过采用方位向的阵列技术，将多个接收器在方位向组成阵列，同时接收目标区域的回波信号，提高了数据采样率，使得测绘速率得到改善。第二个问题：平台的随机运动问题。在数据采集过程中，由于扰动造成的系统平台偏离直线路径，仅靠平台的导航装置只能得到数据的较低精度运动信息，无法成功的进行合成孔径处理。
SAS技术研究：
实际处理时,一般将运动补偿分为粗运动补偿（Coarse MOCOMP）和细运动补偿（Fine MOCOMP）（或称为微导航）两个部分。前者主要是利用导航工具获得的数据信息进行纠正,而后者则是在前者处理的基础上，利用数据自身的自聚焦方法进一步进行补偿纠正，从而最终获得清晰的SAS图像。
1965年，Wiley申请到了首个SAR的技术专利；1969年，Walsh申请了 “Acoustic Mapping Apparatus声学定位装置”专利，首次将合成孔径技术应用于水下侧扫声纳；70年代受阻，几乎处于停滞状态；1978年，Gilmour的专利使用了拖弋阵列平台，突破了单接收器声纳的速度约束；几乎在同时，Cutrona在理论上论证了 SAS的可行性，并强调了方位向接收器阵列的重要性，这些研究给SAS技术的发展带来了新的动力；1983年，Spiess和Anderson申请专利，利用两个独立接收。阵列的相位干涉测量水深度。
本章小结
感谢阅读
感谢阅读
合成阵列
L为合成孔径。对于条带式系统，L的取值有一定的限制。其中，R为到目标点的距离。分辨率与距离和波长成正比，与孔径长度成反比。
水声目标探测和识别融合技术发展综述
水声目标探测和识别融合技术发展综述下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!摘要：水声目标探测与识别一直是海洋工程领域的重要课题，随着科技的不断进步，融合技术在此领域中的应用日益广泛。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目录目标探测与识别1.概述2.去伪装目标探测2.1数据浏览与准备目标波谱2.2目标探测流程化工具2.2.1选择输入/输出文件2.2.2大气校正2.2.3输入目标波谱2.2.4输入背景波谱2.2.5执行MNF变换2.2.6选择及运行分析方法2.2.7浏览结果以及提取目标2.2.8结果后处理2.2.9输出结果3.基于BandMax向导的SAM目标探测3.1工具功能介绍3.2详细操作流程3.2.1数据打开与目视解译3.2.2收集目标与背景波谱3.2.3启动SAM Target Finder with BandMax1、概述高光谱图像分类方法与传统的多光谱分类有本质的区别，从高光谱图像的每个像元均可以获取一条连续的波谱曲线，就可以考虑用已知的波谱曲线和图上每个像元获取的波谱曲线进行对比，理想情况下，如果两条波谱曲线一样，就能说明这个像元是哪种物质。
高光谱图像的这个特性，使它除了应用于一般的图像分类，还应用于物质识别、目标探测等。
图像分类更多关注的是地物覆盖和物质成分，目标识别和探测是对特定对象的搜索，其结果是"有"或者"没有"。
因此我们把高光谱图像分类、物质识别、探测等称为波谱识别。
本节以两个专题为例（去伪装目标探测与基于BandMax向导工具的SAM目标探测），学习ENVI中提供的高光谱目标探测与识别功能。
2、去伪装目标探测去伪装目标探测也是利用高光谱图像的地物识别能力，从图像上探测遮掩或者伪装的目标，比如一种特殊物质、矿物甚至军事目标等。
下面以从图像上探测一个目标为例（练习数据存放在"..\18.目标探测与识别\数据\1. 目标探测"中），介绍ENVI的Target Detection Wizard工具的操作流程。
在本例中，示例数据是包含384个波段，波段覆盖382nm~2500nm的高光谱数据。
主要过程如下：从图上目视解译一个目标（可以是多个目标），以这个目标的平均波谱作为参考，搜索整个图像，识别具有类似或者相同波谱的目标。
2.1数据浏览与准备目标波谱（1）选择菜单File > Open，打开文件nvis_sub1_hsi.img；注：可以采用RGB彩色显示模式，在Data Manager中选择波段54、34、14分别对应RGB三个通道，然后点击Load Data按钮可以近似真彩色的显示原始图像，如下图。
图1 真彩色显示输入图像（2）在右边图层管理器中nvis_sub1_hsi.img右键选择New Region Of Interest打开ROI Tool，在ROI Tool中修改ROI Name：target 1。
（3）在ENVI主界面中的工具栏Goto输入：130,650，回车定位到一辆装甲车目标。
绘制这个目标的一个多边形ROI。
注：练习数据中提供了目标ROI文件。
其中target1_sub1_roi.roi是ENVI Classic或者ENVI4.8及更早版本的ROI文件，target1_sub1_roi.xml是ENVI5.1或者更高版本的ROI文件。
选择菜单File > Open，可以打开ROI文件。
图2 绘制目标的多边形ROI（4）浏览目标波谱。
在Layer Manager中，右键点击target 1，选择Statistics（如下图左），会对ROI的波谱进行统计，结果如下图（右）所示。
图3 统计菜单（左）与波谱曲线（右）2.2目标探测流程化工具2.2.1选择输入/输出文件（1）启动Target Detection Wizard工具，位于Toolbox/Target Detection/Target Detection Wizard，在弹出的面板左侧为整个流程的描述信息，单击Next按钮；（2）单击Select Input File，选择高光谱数据nvis_sub1_hsi.img；（3）单击Select Output Root Name，选择输出结果的根目录，如D:\Temp\nvis_sub1_hsi；（4）单击Next按钮进入"Atmospheric Correction"面板。
2.2.2大气校正此数据是经过大气校正的，选择None / Already Corrected选项，单击Next进入"Select Target Spectra" 面板。
注：这个面板提供了快速大气校正（QUAC）、几个基于统计学的大气校正方法（IAR Reflectance、Log Residuals、Flat Field、Empirical Line）和简化的黑暗像元法（Dark Subtraction），如果输入数据未经过大气校正，用户可根据需要进行方法的选择。
2.2.3输入目标波谱在"Select Target Spectra" 面板选择Import > From ROI/EVF from input file，选择列表中的target 1，点击OK，选择后效果如下图所示。
单击Select All，选中目标波谱，然后单击Next按钮进入"Select Non-Target Spectra" 面板。
注：1）如果需要探测多个目标，则输入多个目标的波谱，单击Select All选择列表中所有目标波，单击Next执行下一步操作。
2）当需要应用Orthogonal Subspace Projection （OSP）, Target-Constrained Interference-Minimized Filter （TCIMF）, 和Mixture Tuned Target-Constrained Interference-Minimized Filter （MTTCIMF）三种波谱分析方法时，需要至少2个目标波谱，或提供背景波谱。
图4 选择目标波谱面板2.2.4输入背景波谱在"Select Non-Target Spectra" 面板中可以选择易与目标波谱混淆的波谱作为背景波谱，有助于提高探测精度。
这里选择No（不选择背景波谱），单击Next进入"Apply MNF Transform" 面板。
注：如果要使用Orthogonal Subspace Projection （OSP）或Target-Constrained Interference-Minimized Filter （TCIMF）方法，必须在第三步骤输入大于一种的目标波谱，或在第四步骤输入背景波谱。
如果要使用Mixture Tuned Target-Constrained Interference-Minimized Filter （MTTCIMF）分析方法，必须在第三步骤输入大于一种的目标波谱，或在第四步骤输入背景波谱，而且在下面的第五步要执行MNF变换。
2.2.5执行MNF变换（1）在Apply MNF Transform面板中，Apply MNF Transform？选择Yes；（2）单击Show Advanced Options按钮，默认选择全部的MNF波段；（3）单击Noise Stats Shift Diff Spatial Subset，默认选择全部图像区域用于统计噪声；（4）单击Next执行MNF变换，计算完成后自动进入"Target Detection Methods" 面板。
注：MNF变换可以分离噪声，对数据降维以减少计算量。
如果选择No，那么将不能选择Mixture Tuned Matched Filter （MTMF）和Mixture Tuned Target-Constrained Interference-Minimized Filter （MTTCIMF）识别方法。
2.2.6选择及运行分析方法在"Target Detection Methods" 面板选择CEM、ACE和MTMF三种方法（如图所示），单击Next按钮执行分析，之后自动进入"Load Rule Images and Preview Result"面板。
图5 Target Detection Methods面板2.2.7浏览结果以及提取目标在Load Rule Images and Preview Result面板中，"Target"列表中显示所有探测目标参考波谱，在"Method"列表中选择相应分析方法，其得到的规则自动显示在Display窗口中，选择规则阈值或者散点图上选择点云将目标分离。
（1）在"Method"列表中选择CEM，规则阈值（Rule Threshold）：0.2。
（2）在"Method"列表中选择ACE，规则阈值（Rule Threshold）：0.1。
（3）在"Method"列表中选择MTMF，自动会生成一个MF scores和infeasibility values的散点图，选择高MF scores 和低infeasibility values的点云，也就是散点图右下角部分点云，就是探测到的目标。
（4）单击Next执行从规则图像中分离目标，进入"Filter Targets"面板。
注：1）对于MF, CEM, ACE, SAM, OSP, 和TCIMF，ENVI自动生成默认值阈值。
当手动修改阈值时，调整阈值越小，得到的目标点越多，"假目标"也随之增多，重新获取的目标点会在图上高亮显示。
SAM刚好相反。
2）对于MTTCIMF和MTMF，ENVI自动生成MF scores 和Infeasibility values的整个图像的散点图。
用鼠标左键绘制多边形区域选择点云，鼠标右键结束选择。
鼠标中建拉框可放大点云，单击中键回到上一个试图，同时之前选择的点云被取消，当选择错误时候用这个功能重新选择点云。
散点图勾选区域如图所示，需要选择Infeasibility values较低，且右侧散落的点。
图6 Load Rule Images and Preview Result面板图7 MTTCIMF和MTMF算法散点图的勾选区域2.2.8结果后处理在Filter Targets面板中（如下图），按照默认设置单击Next按钮，进入Export Results面板。
注：这一步提供分类后处理的方法（Clumping和Sieving）用于去除结果中的小斑点。
Clumping是用卷积的方法定性去除小斑点；Sieving是用定性的方法去除小斑点，通过设置最小聚类像素个数（Group Min Threshold）移除小斑点。