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探测系统的信噪比和信杂比可用以下公式进行表述:
$$SNR = \dfrac{{{N_s}\cdot T_{\rm{int}}}}{{\sqrt {({N_{\rm{s}}} + {N_{{\rm{dark}}}})\cdot T_{\rm{int}} + {N_{{\rm{background}}}} + {n_{{\rm{read}}}}^2} }}$$ (1) $$S/C = \dfrac{{{N_{\rm{s}}} \cdot T_{\rm{int}}}}{{\sigma {N_{{\rm{background}}}}}}{\rm{ }}{\text{其中}}{\rm{ }}{N_{{\rm{background}}}} \propto IFO{V^2}$$ (2) 式中:
${N_{\rm{s}}}$ 为目标辐射光电子数;$T_{\rm{int}}$ 为积分时间;${N_{{\rm{dark}}}}$ 为暗电流电子数;${N_{{\rm{background}}}}$ 为背景辐射光电子数;${n_{{\rm{read}}}}$ 为电子学噪声。这里目标光电子数与目标辐射强度和探测谱段相关,背景光电子数与系统瞬时视场成正比,因而对于探测系统的参数自适应调节主要是针对系统的探测积分时间,根据公式,长的积分时间有利于探测信噪比的提升。而积分时间的提升同时受探测背景和探测目标饱和的约束,如图2所示,饱和背景和积分时间的关系为:
$${N_\lambda } = \dfrac{{4{F^2}{J_{{\rm{ph}}}}{Q_{\rm{e}}}}}{{\pi {A_{\det }}\eta \cdot {\tau _{{\rm{op}}t}} \cdot \Delta \lambda }} \cdot \frac{1}{{{T_{\rm{int} }}}}$$ (3) 式中:
${N_\lambda }$ 为背景辐亮度;$F$ 为系统F数;${J_{{\rm{ph}}}}$ 为单光子能量;$\eta $ 为量子效率,${A_{\det }}$ 为探测元面积;${Q_{\rm{e}}}$ 为饱和电子数;$\Delta \lambda $ 为探测谱段宽度;${T_{\rm{int} }}$ 为积分时间;${\tau _{{\rm{opt}}}}$ 为光学透过率。如图3所示,当目标饱和时,其与积分时间的关系为:
$${I_{{\rm{tar}}}} = \dfrac{{4{l^2} \cdot {J_{{\rm{ph}}}} \cdot {Q_e}}}{{\pi \eta \cdot {\tau _{{\rm{opt}}}} \cdot {\tau _{{\rm{air}}}} \cdot EE \cdot {D^2}}} \cdot \frac{1}{{{T_{\rm{int} }}}}$$ (4) 式中:
${I_{{\rm{tar}}}}$ 为目标饱和辐射强度;$D$ 为探测系统口径;$l$ 为探测距离;${J_{{\rm{ph}}}}$ 为单光子能量;${\tau _{\rm{opt}}} $ 为大气透过率;$EE$ 为能量集中度。为保证探测系统对目标测量的可靠性,在提升灵敏度的同时,需要保证探测背景不能饱和,为保证目标的可测性,又要求目标响应不能饱和,此时当目标的动态范围很宽时,固定积分时间将无法兼顾探测灵敏度和目标可测性间的要求。
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为同时兼顾探测灵敏度和强目标的测量能力,对探测系统进行了双曝光参数调整设计,其基本原则为采用两组积分时间交替进行探测成像,两组积分时间可以用下式进行计算:
$$\left\{ \begin{split} & {T_1} = \dfrac{{4{F^2}{J_{{\rm{ph}}}}{Q_e}}}{{\pi {A_{\det }}\eta \cdot {\tau _{{\rm{opt}}}}}} \cdot \dfrac{1}{{\overline {{L_{\rm{b}}}} + \alpha {\delta _{\rm{b}}}}} \\ & {T_2} = \dfrac{{4{l^2} \cdot {J_{{\rm{ph}}}} \cdot {Q_e}}}{{\pi \eta \cdot {\tau _{{\rm{opt}}}} \cdot {\tau _{{\rm{air}}}} \cdot EE \cdot {D^2}}} \cdot \dfrac{1}{{\beta {I_{{\rm{tar}}}}}} \\ \end{split} \right.$$ (5) 式中:T1为长积分时间,其以背景的能量为输入,获取最优的探测灵敏度;
$\overline {{L_{\rm{b}}}} $ 为平均背景辐射亮度值(假定探测背景满足高斯分布);${\delta _{\rm{b}}}$ 为背景统计起伏的标准差;$\alpha $ 为调优因子,一般取3,用于控制场景中出现饱和点的概率;T2为短积分时间,其以目标动态范围区间为输入,目的在于保留对强目标的探测能力;${I_{{\rm{tar}}}}$ 为目标先验能量区间;$\beta $ 为调优项,调节目标饱和的概率。T1和T2如图4所示,积分时间T1对应的饱和点为I1,积分时间T2对应的饱和点为I2;其中I1覆盖背景能量区间,I2覆盖目标能量区间。 -
在充分利用星上预处理单元的目标检测能力的基础上,对目标进行实时参数调整,可以有效提升系统的可用度。此小节从目标特性的角度出发,进行最优参数调整。
自适应信息处理单元位于星上预处理器与信息获取载荷之间,通过接收预处理器的检测结果信息,获取目标与背景的灰度特性,进行适应性参数调整。自适应参数调整分为两个阶段:目标搜索阶段和目标跟踪阶段。
(1)搜索阶段
在探测系统未发现目标时,为尽可能提升系统的探测灵敏度,积分时间的设计以背景响应为准,采用如下公式进行最优积分时间的求解,可获取最优的系统NEI的值。
$${T_{\rm{b}}} = \dfrac{{4{F^2}{J_{{\rm{ph}}}}{Q_e}}}{{\pi {A_{{\rm{det}} }}\eta \cdot {\tau _{{\rm{opt}}}}}} \cdot \dfrac{1}{{\overline {{L_{\rm{b}}}} + k{\delta _{\rm{b}}}}}$$ (6) 随着时间的变化,探测背景的也会存在明显漂移,特别是在短波谱段,图5反应了不同太阳高度角下的探测背景变化情况。
受高云及太阳高度角变化影响,探测背景也存在较大的波动。因而直接采用上式进行积分时间求解,积分时间的调整频率会过快,为此对积分时间的调整采用了差异控制策略,引入ΔDN值,当背景灰度差异超过某一设定值时,再进行积分时间调整。搜索阶段的积分时间控制流程如图6所示。
(2)跟踪阶段
在完成目标检测后,预处理模块将目标参数信息传递给自适应数据处理模块,为保证对目标的测量能力,此时积分时间的调整以目标的灰度特性为输入,为防止积分时间的过度调节,引入了双边界调优策略,如图7所示,计算公式如下:
$$T = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {{T_{\rm{b}}}}&{(T > {T_{\rm{b}}})} \\ T&{({I_{{\rm{set}}}} + \alpha < I < {I_{{\rm{set}}}} - \beta )} \\ {\dfrac{{{I_{{\rm{set}}}} - B}}{{{I_{{\rm{tar}}}} - B}} \cdot T}&{({I_{{\rm{set}}}} + \alpha < I < {I_{{\rm{set}}}} - \beta )} \end{array}} \right.$$ (7) 式中:
${T_{\rm{b}}}$ 为搜索阶段的积分时间设定值;${I_{{\rm{set}}}}$ 为目标强度调优设定值;$B$ 为背景均值;${I_{{\rm{tar}}}}$ 为目标强度测量值;$\alpha $ 和$\;\beta $ 为上下调优边界。 -
针对双曝光的设计进行了软件仿真测试,下图给出了两种曝光积分时间下的探测器响应输出结果。
如图8(a)所示,长积分时间下,背景具有较强的响应输出,可获取最优的目标探测灵敏度,但目标响应已经饱和,此时失去了对目标的测量能力,信息的丢失将严重影响目标后期的分类识别能力。如图8(b)所示,短积分时间下目标表现为不饱和状态,根据探测器积分时间响应斜率可以求解目标能量值。
图9给出了两组积分时间下的目标输出能量的变化曲线。对主动段目标,由于观测高度,观测角度,发动机关机等影响,其辐射能量存在很大的起伏,特别是主动段前期,目标辐射快速增加,很快超过探测系统的测量区间,目标饱和,并持续了一段时间后目标能量下降,恢复探测能力。根据仿真结果,采用双曝光技术可以有效的兼顾高灵敏度探测和宽动态范围测量的能力。
采用双曝光的模式属于以时间换动态范围的方法,其主要特点为:
(1)高积分时间实现高灵敏探测,低积分时间实现亮目标的测量;
(2)同一场景内出现多个目标时,以最亮目标设定短积分时间;
(3)由于采用交替模式,双曝光模式下将会牺牲一半的探测帧频,如搜索模块采用双曝光处理后,最高成像帧频将由10 fps降为5 fps;
(4)双曝光技术的动态范围提升为I2/I1;
(5)为降低系统带宽需求,T1和T2进行交替成像时,下传图像以T1图像为基准,当出现饱和时,将统一像素替换为T2中的图像数据,并记录饱和点位置。
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通过对自适应积分时间控制策略进行仿真分析,建立了仿真数据源,分别比对定积分时间和自适应积分时间的测试结果,如图10所示。
图11为积分时间随目标响应变化进行的积分时间调整结果,为保证对目标的测量能力,当目标输出能量快速增加时,自适应处理模块控制积分时间进行下调,保证目标的响应不出现饱和的情况,当目标能量降低后,积分时间又逐步增加。
图12为常规模式与自适应积分时间控制模式的差异对比,常规模式下,目标能量增加后很快就饱和了,而自适应模式下,在目标能量较低的前期,进行了积分时间的提升,以提高探测灵敏度,当目标能量达到一定值后,逐步降低积分时间使目标不达到饱和,保留目标的能量信息,通过积分时间响应特性可还原出目标的本体能量值。自适应积分时间调节的探测灵敏度由Tb决定。
$$NEI = \dfrac{{{n_{{\rm{base}}}}\cdot 4{l^2}{J_{{\rm{ph}}}}}}{{\pi \eta {D^2}EE{\tau _{{\rm{opt}}}}{\tau _{{\rm{air}}}}}}\frac{1}{{{T_{\rm{b}}}}}$$ (8) 式中:
${n_{{\rm{base}}}}$ 为探测系统本底噪声电子数;$\eta $ 为量子效率;则测试过程中的系统动态范围变化由其积分时间范围决定:$$n = \dfrac{{{T_{\max }}}}{{{T_{\min }}}}{\rm{ = }}\dfrac{{0.05\;{\rm{ms}}}}{{0.01\;{\rm{ms}}}}{\rm{ = }}5$$ (9) 针对文中特定仿真目标,采用自适应积分时间调整使得探测系统的动态范围提升了5倍,覆盖了整个目标的动态范围区间,保证了目前的全动态范围测量能力。
Research on adaptive adjustment technology for space-based infrared detection load
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摘要: 在天基遥感探测应用中,动态范围、时空变化率是影响红外高温目标高精度探测与跟踪识别的重要因素。通常受探测器暗电流、电路噪声等因素的影响,探测系统的单景动态范围一般小于72 dB左右,难以覆盖动态范围达100 dB左右的超强目标,降低了目标的识别能力和定量化描述精度。针对以上问题,提出了一种探测载荷自适应参数调节技术,通过自适应双曝光策略调整积分时间,能够在最大化目标探测信噪比的同时实现对目标能量的精确描述。仿真实验结果表明:所提方法操作简单,且能有效地实现整个动态范围内对目标的探测与描述。该方法可为天基目标智能化探测研究提供有益参考。Abstract: In the exploration application of space-based remote sensing, dynamic range and spatiotemporal change rate are the important factors affecting the high-precision detection, tracking and identification of infrared high temperature targets. Generally, influenced by the dark current and circuit noise of the detectors, the dynamic range of a single scene of the detection system is usually less than about 72 dB, and it is difficult to cover the super targets with the dynamic range of about 100 dB, which reduces the recognition ability and quantitative description accuracy of the target. In terms of the problems mentioned above, an adaptive parameter adjustment technique for the detection payloads was proposed. By adjusting the integral time through double exposure and adaptive strategy, the accurate description of target energy could be achieved while maximizing the signal-to-noise ratio of target detection. Simulation results show that the proposed method is simple to operate and can effectively detect and describe targets in the whole dynamic range. This method can provide a useful reference for the research of intelligent detection of space-based objects.
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Key words:
- dynamic range /
- adaptive integral time /
- double exposure
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[1] Wang Yuxiang, Han Zhenduo, Wang Hongmin, et al. Detection method for dim small infrared targets based on adaptive background prediction [J]. Laser and Infrared, 2012, 42(10): 1181-1186. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1001-5078.2012.10.021 [2] Fang Shengnan, Gu Xiaojing, Gu Xingsheng. Infrared target tracking with correlation filter based on adaptive fusion of responses [J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(6): 0626003. (in Chinese) doi: 10.3788/IRLA201948.0626003 [3] Sun Lihui, Wang Yongzhong, Zhou Bing. Self-adaptive infrared image background suppressed algorithm based on local statistical character [J]. Infrared and Laser Engineering, 2008, 37(1): 182-185. (in Chinese) [4] Lv P Y, Sun S L, Lin C Q, et al. Space moving target detection and tracking method in complex background [J]. Infrared Physics & Technology, 2018, 91: 107-118. [5] 贺明, 王亚弟, 王新赛, 等. 场景自适应的红外焦平面成像动态范围调整技术[J]. 强激光与粒子束, 2014, 26(3). He Ming, Wang Yadi, Wang Xinsai, et al. Scene-based dynamic range adaptive adjust technology of infrared focal plane array. High Power Laser and Particle Beams, 2014, 26(3): 1001-1005. (in Chinese) [6] Hu Jianming, Qiao Kai, Zhi Xiyang, et al. Influence of complex environment on the detectability of weak and small aerial target under space-based observation mode [J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2019, 38(3): 351-357. (in Chinese) doi: 10.11972/j.issn.1001-9014.2019.03.016 [7] Tian Changhui, Yang Baihui, Cai Ming, et al. Effect of atmospheric background on infrared target detection [J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(2): 438-441. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1007-2276.2014.02.018 [8] Liu R, Li X, Han L, et al. Track infrared point targets based on projection coefficient templates and non-linear correlation combined with Kalman prediction [J]. Infrared Physics and Technology, 2013, 57(2): 68-75. [9] Cui Kun, Chen Fansheng, Su Xiaofeng, et al. Adaptive non-uniformity correction method for IRFPA with integration time changing [J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(11): 1104001. (in Chinese) doi: 10.3788/IRLA201746.1104001 [10] Wang Yingrui. Influence of non-uniformity of IRFPA responsibility on system sensitivity [J]. Infrared and Laser Engineering, 2006, 35(3): 258-261. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1007-2276.2006.03.002 [11] 赵云峰. 高灵敏度长波红外信息获取技术研究[D]. 上海: 中国科学院大学(上海技术物理研究所), 2018. Zhao Yunfeng. Research on high sensitivity long wavelength infrared information acquisition technology[D]. Shanghai: University of Chinese Academy of Sciences (Shanghai Institute of Technical Physics), 2018. [12] Liu Ming, Deng Jun, Feng Xianfei, et al. Design of highly sensitive space point target detection system [J]. Chinese Optics, 2018, 11(1): 121-128. (in Chinese) [13] Long Liang, Zhang Lisha, Wu Limin. Testing technology of ultra-high sensitivity long-wave infrared camera [J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(5): 0504001. (in Chinese) doi: 10.3788/IRLA201847.0504001 [14] Tian Qijie, Li Zhou, Chang Songtao, et al. Measurement method of infrared radiometric characteristic for high temperature small targets [J]. Acta Optica Sinica, 2017(10): 1012004. (in Chinese) [15] Chen Boliang. Important applications of IRFPA imaging advices [J]. Infrared and Laser Engineering, 2005, 34(2): 168-172, 182. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1007-2276.2005.02.010 [16] 黄思婕. 地球静止轨道大动态范围信息获取技术研究[D]. 上海: 中国科学院大学(上海技术物理研究所), 2015. Huang Sijie. Research on technology of geosynchonous orbit high dynamic range information acquisition[D]. Shanghai: University of Chinese Academy of Sciences (Shanghai Institute of Technical Physics). 2015. (in Chinese) [17] Richards Austin A, D'Souza Shariff. A novel NIR camera with extended dynamic range[C]//International Society for Optics and Photonics. In Thermosense XXVIII, 2006, 6205: 62050G. [18] Cannata R F, Hansen R J, Costello A N, et al. Very wide dynamic range SWIR sensors for very low background applications[C]//SPIE, 1999, 3698: 756-765. [19] Tao Kunyu, Li Fuwei, Zhou Yanping, et al. Infrared imaging system dynamic range adaptive adjust technology [J]. Infrared and Laser Engineering, 2008, 37(2): 265-269. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1007-2276.2008.02.018