多光譜成像技術(shù)在彈道導(dǎo)彈中段攔截過程中的應(yīng)用

王洪波 王中偉

國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，長沙410073

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多光譜成像技術(shù)在彈道導(dǎo)彈中段攔截過程中的應(yīng)用

王洪波 王中偉

國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，長沙410073

以美國IFT-1A和IFT-2兩次綜合飛行試驗(yàn)的數(shù)據(jù)為例，分析了目前紅外探測技術(shù)利用空間和時間信息在彈道導(dǎo)彈中段攔截過程中面臨的問題。鑒于多光譜信息融合技術(shù)在目標(biāo)探測、識別等方面所體現(xiàn)出的巨大優(yōu)勢，本文對空間彈道目標(biāo)多光譜融合識別的可行性進(jìn)行了分析，并就如何利用多光譜信息提取空間彈道目標(biāo)的動態(tài)特征進(jìn)行了初步分析。

彈道導(dǎo)彈中段攔截; 紅外多光譜; 特征提取

彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)通常可劃分為助推段防御系統(tǒng)、中段防御系統(tǒng)和末段防御系統(tǒng)3大類，彈道中段是彈道最長、運(yùn)行最為穩(wěn)定的部分，因此這一階段最適合攔截。反導(dǎo)系統(tǒng)計算出它的彈道后，就可以準(zhǔn)確引導(dǎo)攔截導(dǎo)彈進(jìn)行一次或多次攔截，同時在該階段進(jìn)行攔截還可以避免大氣傳輸以及氣動光學(xué)效應(yīng)對紅外導(dǎo)引頭的干擾，最大限度的發(fā)揮紅外成像制導(dǎo)的優(yōu)勢。

許多彈道導(dǎo)彈為了提高自身的中段突防能力都應(yīng)用誘餌，以吸引反導(dǎo)防御系統(tǒng)的注意力并分散攔截火力，從而提高彈頭的突防概率。一般而言，彈道導(dǎo)彈所攜帶的反識別只占其有效載荷的5%～10%，絕大多數(shù)假目標(biāo)為干擾雷達(dá)的玻璃絲或箔條，它們的輻射面積小，紅外輻射非常微弱，不構(gòu)成可視紅外目標(biāo)，經(jīng)系統(tǒng)初選處理后可基本排除，剩下的目標(biāo)主要是彈頭、導(dǎo)彈碎片和氣球誘餌。根據(jù)攔截來襲導(dǎo)彈任務(wù)的實(shí)時性，如何在有干擾的情況下，在盡可能遠(yuǎn)的距離快速有效的對紅外圖像序列中的上述目標(biāo)進(jìn)行探測識別，進(jìn)一步提高成像系統(tǒng)的作用距離，為防御方爭取足夠長的反應(yīng)時間，是現(xiàn)代導(dǎo)彈防御系統(tǒng)需要解決的關(guān)鍵問題。

1 傳統(tǒng)寬帶探測體制存在的問題

為驗(yàn)證NMD系統(tǒng)的技術(shù)可行性并評估其作戰(zhàn)效果，美國彈道導(dǎo)彈防御局共進(jìn)行了12次綜合飛行試驗(yàn)(IFT)。下面以其中2次綜合飛行試驗(yàn)的數(shù)據(jù)為例，分析利用現(xiàn)有寬帶探測技術(shù)識別空間彈道目標(biāo)的困難[1-2]。在這2次綜合飛行試驗(yàn)中，每次靶彈上都搭載有9個試驗(yàn)用靶標(biāo)，其中包括民兵Ⅲ Mark 12A型模擬彈頭(1個)，圓錐體仿真誘餌(3個)，大型充氣氣球(1個，其紅外信號強(qiáng)度大于模擬彈頭)，中型充氣氣球(2個，其紅外信號強(qiáng)度與模擬彈頭相當(dāng))以及小型充氣氣球(2個，其紅外信號強(qiáng)度弱于模擬彈頭)。

EKV導(dǎo)引頭的角分辨率大約在150μ～300μrad范圍內(nèi)，以民兵Ⅲ Mark 12A型模擬彈頭大小的目標(biāo)為例(底面直徑約0.56m，長約1.83m)，只有當(dāng)EKV距目標(biāo)3～6km時，目標(biāo)在探測器上所成的像才剛充滿一個像元，而此時EKV僅剩不到0.5s的時間用于機(jī)動飛行，難以重新選擇攻擊目標(biāo)。為確保攔截成功，EKV一般需要在碰撞前幾十秒就能從彈頭、誘餌以及導(dǎo)彈碎片所組成的目標(biāo)群中探測和識別出來襲彈頭，而此時目標(biāo)群距EKV幾百公里，目標(biāo)在探測器上所成的像僅為亮點(diǎn)。顯然在遠(yuǎn)距離點(diǎn)目標(biāo)階段，EKV無法通過提取目標(biāo)空間幾何特征量進(jìn)行有效識別。

由紅外輻射基本理論易知，EKV導(dǎo)引頭接收到的目標(biāo)信號強(qiáng)度與其投影面積成正比，當(dāng)目標(biāo)在空間做各種運(yùn)動(進(jìn)動、自旋和翻滾)時，目標(biāo)的投影面積呈周期性變化，進(jìn)而導(dǎo)致傳感器接收到的目標(biāo)信號強(qiáng)度也隨之呈周期性變化。試驗(yàn)前，研究人員在計算機(jī)模擬分析中曾假定輕重物體的運(yùn)動特性存在較大差異，即彈頭的運(yùn)動必然會產(chǎn)生一個固屬于彈頭的特有振動頻率，該振動頻率有別于其它誘餌的特有頻率，從而利用該頻率可有效區(qū)分彈頭與誘餌。然而試驗(yàn)結(jié)果顯示在近似真空的環(huán)境中，如果輕重物體具有相同的轉(zhuǎn)動慣量比，則其空間動力學(xué)特性基本相似，因此無法通過不同目標(biāo)時序紅外信號的差異進(jìn)行有效識別。

2 多光譜探測系統(tǒng)的優(yōu)勢及其發(fā)展

通過前述分析可知，單純利用空間彈道目標(biāo)的空間信息和時間信息已不能有效解決彈道導(dǎo)彈中段攔截過程中點(diǎn)源成像目標(biāo)的識別問題，上述問題的存在嚴(yán)重制約著現(xiàn)有寬帶紅外成像探測識別體制的應(yīng)用效果。近年來，多傳感器信息融合技術(shù)越來越受到人們的普遍關(guān)注，在海上和空間監(jiān)視、空-空和地-空防御、戰(zhàn)場情報、戰(zhàn)略預(yù)警和防御等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。多傳感器信息融合[3-6]把多個傳感器在不同維度上的冗余或互補(bǔ)信息依據(jù)某種準(zhǔn)則進(jìn)行組合，從而獲得對觀測對象的一致性解釋或描述，能夠進(jìn)一步提高系統(tǒng)獲取信息的準(zhǔn)確度與可信度，增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力和環(huán)境適應(yīng)能力。

紅外多光譜成像探測系統(tǒng)是一種典型的同質(zhì)多傳感器系統(tǒng)，其突出特點(diǎn)是在獲得二維空間景象信息的同時，還能獲得各目標(biāo)的光譜信息，即圖譜合一。多光譜圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一個三維立方體(如圖1所示)，其每一層圖像對應(yīng)于一個光譜波段，每個像素點(diǎn)對應(yīng)于一條光譜曲線。由于各個通道之間的數(shù)據(jù)類型相同，避免了一般圖像融合處理涉及到的圖像配準(zhǔn)問題(如圖像時序的同步、不同光軸的平行性測量與校準(zhǔn)、圖像的高精度亞像元配準(zhǔn)等)，為實(shí)施多傳感器數(shù)據(jù)融合提供了良好的條件。由于光譜信息本身是由物質(zhì)內(nèi)在的性質(zhì)決定的，因此對物質(zhì)的光譜信息進(jìn)行分析可以獲得其它通常的方法不能獲得的目標(biāo)固有屬性，進(jìn)而可以成為目標(biāo)識別的一種重要手段，有著非常廣闊的應(yīng)用前景。

圖1 多光譜圖像的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2009年，受美國導(dǎo)彈防御局資助，Spectral Sciences公司利用現(xiàn)有的紅外傳感器開發(fā)設(shè)計了包含中波紅外(3～5μm)和長波紅外(7～13μm)的多光譜傳感器，該裝置可以部署在導(dǎo)彈預(yù)警衛(wèi)星或下一代外大氣層動能殺傷攔截器(EKV)的導(dǎo)引頭上，通過光譜成像確定物質(zhì)的溫度和組成成分，從而有效區(qū)分彈頭和誘餌[7-8]。目前國內(nèi)也已開展相關(guān)多光譜導(dǎo)引頭的研制工作。

3 空間彈道目標(biāo)的動態(tài)特征提取

空間彈道目標(biāo)的自動識別具有以下特點(diǎn)：

1)中段飛行過程中，由于彈頭、誘餌以及導(dǎo)彈碎片的輻射特性是隨時間變化的，因此用于目標(biāo)識別的特征也是隨時間動態(tài)變化的；

2)系統(tǒng)噪聲對識別特征具有較大的干擾；

3)彈頭、誘餌以及導(dǎo)彈碎片的模型難以確定。

由于彈頭、導(dǎo)彈碎片和氣球誘餌在表面材料、內(nèi)熱和質(zhì)量等方面的不同，導(dǎo)致其在彈道中段飛行過程中的溫度變化速率和亮度變化幅度存在差異，因此可以利用這些差異對上述目標(biāo)進(jìn)行有效識別。如采用溫度變化率和有效輻射面積變化范圍作為空間目標(biāo)聚類識別的基本特征(見表1)，只要紅外探測器測量出每個空間目標(biāo)的表面溫度變化率和有效輻射面積變化范圍，就可通過上述2種特征對包括彈頭、導(dǎo)彈碎片和氣球誘餌在內(nèi)的空間目標(biāo)進(jìn)行有效區(qū)分，目標(biāo)群中表面溫度變化率慢，有效輻射面積變化范圍很小的目標(biāo)是彈頭；表面溫度變化率快，有效輻射面積變化范圍較大的目標(biāo)是導(dǎo)彈碎片；表面溫度變化率快，有效輻射面積變化范圍小的目標(biāo)是氣球誘餌。

表1 空間目標(biāo)特征參數(shù)變化范圍

若空間目標(biāo)的表面平均溫度為T，目標(biāo)對探測方向的投影面積為AP，則在紅外波段λi～(λi+Δλi)內(nèi)(假設(shè)Δλi足夠小)，空間目標(biāo)在紅外探測系統(tǒng)處產(chǎn)生的輻照度為

(1)

式中,τa(λi)為目標(biāo)至紅外探測系統(tǒng)的大氣光譜透過率，R為目標(biāo)至紅外探測系統(tǒng)的距離，ε(λi,T)為該物體的光譜發(fā)射率，Mb(λi,T)是溫度為T的黑體光譜輻射出射度。

針對目前EKV上裝備的紅外雙模導(dǎo)引頭，空間目標(biāo)的溫度測量通常采用比色測溫法，以此消除時變探測距離R和時變投影面積AP對觀測數(shù)據(jù)的擾動影響。定義在紅外雙波段λi～(λi+Δλi)和λj～(λj+Δλj)內(nèi)入射到探測器上的光譜輻照度分別為E(λi,T)和E(λj,T)(假設(shè)Δλi，Δλj足夠小且λi<λj)，由式(1)易知，上述2個輻射功率的比值可以表示為

(2)

為了簡化分析，不妨設(shè)

τa(λi)=τa(λj)
Δλi=Δλj

(3)

因此式(2)可進(jìn)一步簡化為

(4)

當(dāng)exp(c2/λT)?1時，普朗克黑體輻射定律可以近似表示為

(5)

上式又稱為維恩輻射定律。為便于計算，比色測溫法中通常采用維恩輻射定律代替普朗克黑體輻射定律，進(jìn)而有

(6)

等式兩邊同時取自然對數(shù)，整理后得到

(7)

如果進(jìn)一步假設(shè)空間目標(biāo)為灰體，即ε(λi,T)=ε(λj,T)，則目標(biāo)的比色溫度TC(λi,λj)可以表示為

(8)

目標(biāo)的絕對溫度T可以用其比色溫度來近似估計，兩者之間的偏差為

(9)

由式(9)易知，若ε(λi,T)>ε(λj,T)，即目標(biāo)的發(fā)射率隨波長的增大而減小，則通過上述方法測量后得到的比色溫度高于目標(biāo)的絕對溫度；反之，則相反。

綜上所述，通過比色測溫法估計空間目標(biāo)的溫度，其精確度不僅取決于信噪比的大小，還取決于目標(biāo)溫度的波動范圍以及目標(biāo)發(fā)射率在所測量波段的變化差異(變化差異越小，則目標(biāo)越近似于灰體，其測量精確度也越高)，而目標(biāo)發(fā)射率的大小與波長、溫度及其表面狀態(tài)息息相關(guān)，即使相當(dāng)小的波段變化也可能會造成發(fā)射率的大幅度波動。一般而言，金屬材料在溫度較低時其發(fā)射率也較小，然而當(dāng)高溫下金屬表面形成氧化層后，其發(fā)射率會大幅度增加，同樣金屬表面的光潔度以及氧化程度也能影響發(fā)射率的大小。例如，表面形成氧化層后的鋼的發(fā)射率比表面經(jīng)過拋光的鋼的發(fā)射率高出10倍以上。非金屬材料的發(fā)射率一般比金屬材料的發(fā)射率高，且隨溫度的升高而降低。

由于比色測溫法無法從根本上消除目標(biāo)發(fā)射率在不同測量波段變化所引起的誤差，本文提出了一種基于比色測溫的多色測溫方法，通過對目標(biāo)發(fā)射率比的自然對數(shù)進(jìn)行建模，進(jìn)一步提高其溫度測量的精確度。具體來說，通過對式(9)整理可以得到

(10)

在傳統(tǒng)的多光譜輻射測溫方法中，發(fā)射率通常用一個含有未知參數(shù)的關(guān)于波長的平滑函數(shù)來描述，常見的假設(shè)模型有

(11)

發(fā)射率雖然是波長和溫度的函數(shù)，但在某一測量時刻，目標(biāo)的溫度可認(rèn)為是不變的，因此目標(biāo)發(fā)射率比的自然對數(shù)可用一個關(guān)于波長的多項(xiàng)式函數(shù)來描述，即

(12)

當(dāng)λi→λj時，lim ln [ε(λi,T)/ε(λj,T)]=0，因此易知a0=0。將式(12)代入(10)，進(jìn)而可得到

(13)

針對L個探測波段，存在L(L-1)/2個輻射功率比，從而能夠得到L(L-1)/2個形如式(13)的方程構(gòu)成方程組。這里視系數(shù)al(1≤l≤L-2)和目標(biāo)的絕對溫度T為未知變量，共L-1個。當(dāng)L>2時，由于方程組所含方程個數(shù)大于其未知變量個數(shù)，方程組為超定非一致的。針對這種方程組，不存在嚴(yán)格意義上的解，換言之，只能求得其近似解。通常希望尋找一個使誤差函數(shù)為最小的解。為了便于描述問題，定義

(14)

誤差函數(shù)一般用誤差平方和來表示，即

(15)

其中‖‖2代表2范數(shù)。由此得到的解稱為非一致方程組的最小二乘解，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

xLS= (ATA)-1ATb

(16)

通過減小未知目標(biāo)發(fā)射率的不確定性，上述方法能進(jìn)一步提高溫度測量的精確度。一旦獲取了空間目標(biāo)的絕對溫度，利用空間目標(biāo)測軌所提供的距離信息，還可以得到另一個識別特征量——目標(biāo)的有效輻射面積ε(λi,T)AC，由式(1)易知

(17)

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對空間目標(biāo)識別算法進(jìn)行驗(yàn)證，評估流程如圖2所示，首先利用目標(biāo)檢測結(jié)果，選取檢出目標(biāo)的特征像素點(diǎn)構(gòu)成樣本數(shù)據(jù)集(該數(shù)據(jù)集共有300個目標(biāo)數(shù)據(jù)，其中彈頭、導(dǎo)彈碎片和氣球誘餌各100個)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集；其次對訓(xùn)練集中的多光譜目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，將提取出的目標(biāo)時變溫度和時變有效輻射面積組成特征矢量送入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矢量；最后利用訓(xùn)練好的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對驗(yàn)證集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。

圖2 識別算法的評估流程

點(diǎn)源目標(biāo)在探測器上的投影一般只占2～9個像素，并非每個像素點(diǎn)的響應(yīng)都能夠完全體現(xiàn)目標(biāo)的光譜信號強(qiáng)度，因此有必要從中選取1個像素點(diǎn)進(jìn)行特征量提取。以上目標(biāo)像素點(diǎn)中亮度最大的像素點(diǎn)必為目標(biāo)光譜輻照度權(quán)重最大的位置，因此可將該像素點(diǎn)作為目標(biāo)的特征像素點(diǎn)。

本文將目標(biāo)特征隨時間的變化曲線視為該目標(biāo)特征的概率密度函數(shù)，從而可以利用其差異達(dá)到識別目標(biāo)的目的。為盡可能減少輸入特征矢量的維數(shù)，將提取出的目標(biāo)時變溫度和時變有效輻射面積以0.5s的時間間隔進(jìn)行采樣，共持續(xù)5s，即每個動態(tài)特征均有11個樣本點(diǎn)用于構(gòu)建其概率密度函數(shù)，將22維的特征矢量送入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

表2比較了不同單波段信噪比條件下采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)識別的結(jié)果，其中W，F(xiàn)和D分別代表彈頭、導(dǎo)彈碎片和氣球誘餌，其余參數(shù)設(shè)置同前。觀察該表可以發(fā)現(xiàn)，在低信噪比條件下，與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，本文提出的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能獲得更好的分類識別性能。

表2 2種識別方法的結(jié)果比較

5 結(jié)論

綜上所述，在發(fā)展精確制導(dǎo)技術(shù)過程中，基于多光譜特征的目標(biāo)探測識別技術(shù)具有十分重要的研究開發(fā)價值。該技術(shù)是在紅外成像制導(dǎo)技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，不僅具有紅外成像制導(dǎo)的各種優(yōu)點(diǎn)，而且能夠使制導(dǎo)武器從誘餌的干擾中分辨出所要攻擊的目標(biāo)，提高了制導(dǎo)武器的抗干擾能力，拓展了制導(dǎo)武器的戰(zhàn)術(shù)使用條件，應(yīng)用領(lǐng)域廣且具有重要的軍事意義。

[1] Theodore A P. Explanation of Why the Sensor in the Exoatmospheric Kill Vehicle (EKV) Cannot Reliably Discriminate Decoys from Warheads[R/OL].http://fas.org/spp/starwars/pro-gram/news00/postol_atta.pdf.

[2] Theodore A P. Technical Discussion of the Misinterpreted Results of the IFA-1A Experiment Due to Tampering with the Data and Analysis and Errors in the Interpretation of the Data[R/OL]. http://fas.org/spp/starwars/program/news00/postol_attb.pdf.

[3] Bogler P. Shafer-Dempster Reasoning with Applications to Multi-Sensor Target Identification[J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1987, 17(6): 968-977.

[4] Wang C D. Adaptive Spatial Temporal Spectral Filters for Background Clutter Suppression and Target Detection[J]. Optical Engineering, 1982, 21(6): 1033-1038.

[5] Hoff L E, Chen A M, Yu X L, et al. Generalized Weighted Spectral Difference Algorithm for Weak Target Detection in Multiband Imagery[C]. Conference on Signal and Data Processing of Small Targets, San Diego, 1995: 141-152.

[6] Liang H C, Ni G Q, Zhu Z F, et al. Small Extending Target Precision Tracking with Dual-Infrared Imaging Sensors[C]. Conference on Signal and Data Processing of Small Targets, Denver, 1999: 579-585.

[7] Vujkoviccvijin P, Goldstein N, Fox M J, et al. Adaptive Spectral Imager for Space-Based Sensing[C]. Conference on Infrared Technology and Applications, Orlando, 2006: 6206.

[8] Goldstein N, Vujkoviccvijin P, Fox M J, et al. DMD-Based Adaptive Spectral Imagers for Hyperspectral Imagery and Direct Detection of Spectral Signatures[C]. Conference on Emerging Digital Micromirror Device Based Systems and Applications, San Jose, 2009: 7210.

The Application of Multispectral Imaging Technology in the Mid-Course Interception of Ballistic Missiles

WANG Hongbo WANG Zhongwei

National University of Defence Technology, Changsha 410073，China

Theprobleminthemid-courseinterceptionofballisticmissileswithinfraredimagingsystembasedontraditionalspatialandtemporalinformationisanalyzedbyusingthedataofIFA-1AandIFT-2experiments.Themultispectralinformationfusionshowsthegreatpotentialuseintargetdetectionandrecognition,thereforethefeasibilityofdistinguishingspatialballistictargetbasedonmultispectralinformationfusionisfirstlyanalyzed,andthenanalgorithmofdynamicfeatureextractionusedforexo-atmospherictargetsrecognitionisproposed.

Mid-courseinterceptionofballisticmissiles;Infraredmultispectral;Featureextraction

2013-03-12

王洪波(1972-),男，黑龍江綏化人，博士研究生，主要從事飛行器未制導(dǎo)總體技術(shù)研究；王中偉(1965-)，男，湖南人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事火箭發(fā)動機(jī)及組合推進(jìn)技術(shù)研究、飛行器設(shè)計和飛行器熱結(jié)構(gòu)設(shè)計與分析。

TJ765.4; TP751

A

1006-3242(2014)03-0018-05