反射式平行光管的红外瞄具零位走动量测量方法研究

介绍了一种同时用于红外瞄具零位走动量和装表量测量的光学测量方法,采用抛物面反射镜作为主镜的反射式平行光管模拟无限远目标,实现了平面反射镜和精密二维转台进行光线转向及自动读数。阐述了方法测量原理,并分析了瞄具零位走动量测量误差。验证实验结果表明,该方法可实现±10°的大视场范围测量和0.05mil的测角精度,保证高精度测量的同时,很好的解决了反射式平行光管由于视场小而导致测量范围受限的问题。     

红外增强器与干扰弹

介绍了红外增强器和干扰弹的辐射特性, 及其在光电对抗系统中的作用, 给出两类光谱辐射特性曲线、光谱辐射数据、红外热辐射特征、时域变化特性曲线等, 介绍了选用的基本原则并提出使用时应注意的事项。     

IR2110驱动电路的优化设计

介绍IR2110驱动模块的特点．针对其存在的一些不足．给出相关解决方案。设计相应的优化驱动电路,较好地改善IR2110的驱动和保护性能,增强其实用性。     

焦平面制冷红外热像仪信号处理系统设计

随着焦平面制冷阵列(IRFPA)红外探测器制造工艺的日益成熟,制冷热像仪以其成像质量好,分辨率高等特点在军事、公安、监控等领域有着广泛的应用前景.采用法国SOFRADIR 320×256焦平面制冷中波红外探测器,与FPGA、高速DSP和现代图像处理技术相结合构成实时红外成像及处理系统.分析了与红外热像仪成像质量密切相关的红外信号处理系统关键技术和实现方法,详细描述了实时非均匀性校正、图像采集、直方图均衡等算法以及在系统设计中应注意的问题.     

基于时域的红外图像序列中快速运动小目标检测算法

提出了一种新的红外图像序列中快速运动小目标时域模型.为差分图像序列中的背景像素、目标像素、杂波像素建立了模型,将目标检测问题转化为噪声中已知信号的检测问题,并应用相关检测技术进行目标检测.理论分析表明,在SNR和SCR均大于6的情况下,算法具有很好的性能,实验结果也证实了算法的有效性.     

毫米波/红外多传感器融合跟踪算法研究

毫米波/红外(MMW/IR)传感器是各国发展多模复合制导技术的重点.针对平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的估计算法存在线性化误差及粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将平方根无迹卡尔曼滤波与粒子滤波相结合,提出一种序贯融合的平方根无迹卡尔曼粒子滤波(SRUKPF)算法.利用平方根无迹卡尔曼算法得到的状态更新矩阵和误差协方差矩阵,构造粒子滤波的重要性密度函数,这样重要性密度函数能够融入最新观测信息,进而更加符合真实状态的后验概率分布.为验证算法的有效性,以地空导弹中MMW/IR传感器复合制导为背景进行仿真研究与分析,结果表明,该算法克服了粒子滤波法难以得到优化重要性密度函数的缺陷,能有效提高多传感器系统状态估计的精度     

有机半导体ADN的DFT理论计算研究

采用密度泛函理论( DFT)方法对9,10-二(2-萘基)蒽(ADN)进行了B3LYP/6-31G水平上的分子结构优化、红外光谱、Raman光谱、紫外-可见光谱、分子前线轨道、Mulliken电荷等理论计算.研究结果表明:理论计算结果与实验数据吻合得较好,对IR、THz、UV-Vis吸收光谱和Raman散射光谱中的特征峰进行了归属,发现ADN在0.1～10 THz波谱范围内有5个明显的吸收峰,分别位于1.08、2.52、4.44、5.64及6.60 THz,其中5.64 THz的吸收是最强的,它是由萘环面外弯曲及蒽环面内摇摆振动产生的.ADN在紫外光波段有三个吸收峰,分别对应于386.34、352.98及352.50 nm,其中386.34 nm的紫外吸收峰最强.ADN理论计算能隙值为3.516 eV,比实验值3.2 eV略高.ADN的Mulliken电荷计算表明,所有H原子的Mulliken电荷皆为正电荷,C原子Mulliken电荷与其具体的化学环境相关.     

一种飞机目标的瞄准点选择方法

随着红外成像制导武器与目标不断接近,目标图像在跟踪末端快速增大直至溢出视场,因此必须跟踪目标的局部特征。为了有效摧毁目标,应选择其要害点作为瞄准点,通过分析飞机的红外图像特征,提出了以飞机尾焰为参照确定瞄准点的方法,该方法对飞机机身图像的质量要求不高。仿真结果表明了该方法的有效性。     

先进战斗机光电传感器综合系统及其光电对抗技术

介绍了美国第四代F-22、F-35;俄罗斯第五代S-37、“米格”1.44以及欧洲三代半战斗机法国“阵风”、欧洲/台风战斗机的光电传感器综合系统以及光电对抗系统的现状,重点研究了分布孔径系统、定向红外对抗、新型红外诱饵的发展.     

IR saliency detection via a GCF-SB visual attention framework

Infrared (IR) saliency detection with high detection accuracy is a challenging task due to the complex background and low contrast of IR images. In this paper, an IR saliency detection method via a new visual attention framework is proposed, which comprises two phases. In the first phase, a Gray & Contrast Features (GCF) model is established, in which the IR image is processed in two feature channels, a gray feature channel and a contrast feature channel. And then a primary feature map can be obtained by fusing the gray and contrast features from these two channels, which is the basis of the second phase. In the second phase, a Similarity-based Bayes (SB) model is established, in which two prior probabilities and two likelihood functions are calculated according to the previously obtained primary feature map. Finally, the saliency map is calculated with the obtained prior probabilities and likelihood functions by Bayes formula. Experimental results indicate that the proposed method can effectively reduce noise and enhance contrast of IR images with complex background and low contrast, and obtain a higher detection accuracy and robustness than seven state-of-the-art methods.